Причинное исследование: как обнаружение связей может привести к бизнес-решениям

Что такое причинное исследование?

Для ответа на этот вопрос мы рассмотрим, для чего нужно причинное исследование, как реализовать его в Ваших исследовательских проектах и несколько примечательных примеров использования причинного исследования для принятия более эффективных бизнес-решений.

Причинное исследование: что это такое и почему это важно

Причинное исследование относятся к категории определяющих исследований, так как оно пытается выявить причинно-следственную связь между двумя переменными. Как и описательное исследование, эта форма исследования служит для доказательства идеи, выдвинутой отдельным лицом или организацией. В то же время оно значительно отличается как по своим методам, так и по назначению. Если описательное исследование охватывает широкую область в попытках лучше определить какое-либо мнение, отношение или поведение, принадлежащее конкретной группе, то причинное исследование имеет только две цели:

  1. Понять, какие переменные представляют собой причину, а какие являются следствием. Приведем такой пример: допустим, городской совет хочет уменьшить количество аварий на улицах. Предварительные описательные и поисковые исследования показывают, что количество аварий и уровень агрессивного поведения на дороге неуклонно растут в течение последних 5 лет. С первого взгляда кажется, что причиной этих аварий является агрессивное поведение, но важно доказать, что это именно так, а не наоборот. Может быть, агрессивное поведение усиливается ввиду большего количества аварий из-за закрытия полос движения и увеличения интенсивности движения. А может быть, оправдывается старая поговорка «корреляция не гарантирует причинность». Возможна, оба эти фактора усиливаются по другой причине, например, из-за строительства, плохого управления движением или притока водителей-новичков.
  2. Определить характер взаимосвязи между причинными переменными и прогнозируемым эффектом. Продолжая наш пример, предположим, городской совет доказал, что агрессивное поведение на дорогах оказывает все большее влияние на количество автомобильных аварий в этом районе. Причинное исследование можно использовать для двух задач. Во-первых, измерить значимость эффекта, например, дать количественную оценку увеличения числа аварий, которые можно приписать агрессивному поведению на дороге. Во-вторых, пронаблюдать за проявлением взаимосвязи между переменными (то есть, агрессивные водители склонны к опасному повышению скорости или рискованному поведению, что приводит к большему количеству аварий).

Эти цели придают причинному исследованию больше научности, чем его поисковым и описательным аналогам. Для достижения этих целей при причинном исследовании необходимо выделить конкретную переменную, которая, по мнению исследователя, отвечает за происходящее, и измерить ее истинную значимость. Имея эту информацию, любая организация может с уверенностью решить, стоит ли использовать переменную, например, установить более эффективные дорожные знаки, или попытаться устранить ее, например, агрессивное поведение на дороге.

Эффективное проведение причинного исследования

Причинное исследование следует рассматривать как экспериментальное. Помните, что предназначение этого исследования — доказать причинно-следственную связь. Учитывая это, очень важно, чтобы параметры и цели были четко распланированы. Если у Вас нет полного понимания плана исследований и того, что Вы пытаетесь доказать, Ваши результаты могут оказаться ненадежными и подверженными множеству систематических ошибок. Попробуйте использовать поисковое или описательное исследование в качестве инструмента для обоснования Вашего плана исследований.

Как только план и цели Вашего исследования будут детализированы, следует правильно подготовить причинный эксперимент. Вот три основных условия, выполнение которых необходимо проверить, прежде чем начинать причинный эксперимент:

  1. Причинно-следственная связь будет доказана или опровергнута экспериментом. Конечно, это может показаться очевидным, но если Вы не позаботитесь о том, чтобы план исследования был напрямую связан с его целью исследования, конечные результаты Вашего исследования будут такими же бесполезными, как и большая часть хлопьев для детей. Чтобы убедиться, что Ваше исследование так или иначе будет иметь результаты, выясните, какое у Вас обычное окружение, а затем увеличьте частоту или мощность причинной переменной.
  2. Четко определите, какие переменные тестируются как независимые (вызывающие эффект), а какие — как зависимые (подвергаемые воздействию). Как мы видели в примере с агрессивным поведением на дороге / автомобильными авариями, во многих случаях трудно сказать, какая переменная зависит от другой. По этой причине крайне важно установить до начала эксперимента, какие из них будут тестироваться. Обычно независимая переменная — это та, которая вносится в окружение.

    Скажем, мы предполагаем, что увеличение ассортимента цветов для автомобилей увеличит продажи. В этом случае количество вариантов цвета будет независимой переменной, а уровень продаж — нашей зависимой переменной. Следующим шагом будет измерение обычного уровня продаж в автомобильном магазине, а затем внесение более широкого выбора цветов автомобилей. Измерьте новые объемы продаж, сравните два набора данных и изучите влияние на продажи.
  3. Здесь нет внешних переменных, которые могли бы вызвать изменения в результатах. Без учета всех возможных факторов, которые могут повлиять на изменения зависимой переменной, Вы не можете быть уверены, что именно проверяемая переменная действительно отвечает за измеряемое нами воздействие. В лаборатории ученые могут позволить себе создать абсолютно нейтральное окружение. К сожалению, все остальные должны иметь дело с окружением, которое нам досталось. Поэтому самое важное, что нужно сделать при составлении плана исследования, — обеспечить, чтобы эксперимент проводился в условиях, наиболее похожих на те, которые были при измерении Ваших обычных результатов.
    Предположим, например, предположим, что вы владелец магазина мороженого и хотите изучить влияние клоуна, раздающего воздушные шарики перед Вашим магазином, повлияет на продажи. Отличная идея, надо сказать! Однако было бы нецелесообразно взять за обычное окружение летние продажи и проводить эксперимент зимой. Клоуну будет холодно, и к тому же погода будет иметь громадное влияние на продажи мороженого.

Где используется причинное исследование и как я могу включить его в мои бизнес-цели?

В сущности, не имеет значения, какая у Вас организация или какие цели — причинное исследование в любом случае может принести Вам пользу. Цель причинного исследования состоит в том, чтобы доказать, что существуют определенное отношение. С точки зрения компании, если вы хотите убедиться в том, что стратегия будет работать, или уверенно определить источники проблемы, причинное исследование — это верный путь к цели. Давайте рассмотрим несколько примеров реализации причинного исследования для разных задач:

  • Повышение уровня удержания клиентов. Большинство франчайзинговых сетей проводят эксперименты по причинному исследованию в своих магазинах. В одном случае крупная авторемонтная мастерская недавно провела эксперимент: в отдельных магазинах было введено правило, чтобы сотрудник при осмотре автомобиля общался один на один с клиентом. Ему было дано указание обсуждать любые проблемы и простым языком говорить о неполадках автомобиля, стремясь, чтобы клиент понял проблемы.

    Провести этот эксперимент побудили результаты онлайн-опроса, который обнаружил, что отсутствие связи между сотрудником и клиентом мешает клиентам стать постоянными. Выбрав два решения этой проблемы (облегчение обсуждения и улучшение понимания клиента), компания использовала этот эксперимент, чтобы узнать, насколько эффективными будут эти решения для усиления удержания клиентов. При сравнении продаж в контрольных магазинах и в магазинах, участвовавших в эксперименте, было замечено значительное повышение лояльности покупателей.
  • Инициативы сообщества. Городские власти часто используют причинные исследования для оценки успеха своих общественных инициатив. К примеру, в городе Оттава был проведен опрос, из которого стало ясно, что оттавцы недовольны текущим состоянием общественного транспорта. После этого город может ввести в действие стратегию по созданию большего количества перехватывающих парковок, чтобы большее количество людей могло перемещаться на автобусе. После реализации этой стратегии можно повторно провести этот опрос и узнать, какое влияние она оказала на общую удовлетворенность общественным транспортом.
  • Эффективная реклама. Реклама принадлежит к секторам, в которых чаще всего используется причинное исследование. Как правило, компании тестируют рекламные кампании в небольших районах, прежде чем распространять их на весь свой рынок. Идея состоит в том, чтобы определить, достаточно ли увеличились продажи, лиды или общественный интерес в тех регионах, где проводилась реклама, прежде чем проводить ее в полном масштабе.
    Многие организации продвигают этот эксперимент еще на шаг вперед, спрашивая клиентов, что заставило их посетить сайт компании или пробудило интерес к их услугам. Теперь компания может сравнить ответы клиентов в зоне проведения эксперимента с ответами всей клиентской базы и установить, является ли увеличение трафика прямым результатом рекламы.

Начинайте исследовать!

Обладая новыми знаниями о причинном анализе, Вы научитесь создавать более эффективные планы исследований, которые могут использовать любую деловую возможность.

Узнайте, как SurveyMonkey может удовлетворить Ваше любопытство