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对NPS应用统计测试可能会造成混淆。在这篇文章中,研究院商标设计和研究院vi设计公司将定义问题,分解解决问题的方法,并避免使用数学方程式来保持事物的概念性。通过这种方式,将更容易理解NPS分数的统计测试所发生的情况。
NPS的问题
要了解的第一个问题是,我们不能直接对NPS分数进行统计检验,因为NPS分数没有明显的分布。这是因为De废者和促进者的许多很多组合都可以产生相同的准确NPS分数。
由于我们不能仅从观察到的NPS来计算误差幅度,因此,我们没有将测试应用于NPS分数本身,而是在测试促进者和批评者发生率的分布模式。这是第一个可以理解的概念:尽管Reichheld徒弟提出了要求,但我们并未测试“一个数字”。我们正在统计测试响应的潜在子组的组成指标。
因此,我们正在尝试在促进者和批评者水平附近衡量误差(或精度)。无源元件也位于其中,但由于研究院商标设计和研究院vi设计公司不是计算的一部分,因此我们暂时将它们放置在一边。
可以把它想象成从袋子里掏出口香糖。促销员有一定数量的绿色口香糖,De毁者有红色口香糖,被动式有黄色口香糖。口香糖上几乎没有微小的数字可以告诉颜色内的其他信息,但这对目的并不重要。主要重点是跟踪从包中提取的三种颜色。此,我们需要做的是理解抽签的误差和置信度,以便进行统计检验。由于我们不知道人口的真实比例,因此估算必须基于抽签。这与我们对正常的Top2 Box得分或“是/否”类型问题中“是”的百分比所做的操作相同。在这种情况下,正在估计比例。这是一种变化,我们正在研究两个相关比例之间的差异。如果提升者的百分比上升,则假设被动者成立,贬低者的百分比必须保持不变或下降。
因此,我们需要计算绿色口香糖和红色口香糖的比例差异的标准误差。有一个基本的等式,但只要根据样本量的比例进行比较即可。从袋子中抽出的口香糖越多,口香糖比例的估计值就越好。
一旦计算出标准误差(即3.3%),再加上我们希望自己有多自信的信息(90%,95%或99%),则对于标准差的结果误差估计为+/- 6.57。第一组抽奖。
这很有趣,因为它给我们的NPS(33)附近提供了一个误差带,但是我们真正需要的是标准误差,以便进行逐周期差异测试。请记住,每个调查都有其自己的误差范围,并且每个误差都必须考虑在内。乙OTH次圣诞老人到来的时候,它是一个单独的平局。
运行相同的方程式,新的测量标准误差为3.5%。非常接近去年。如果研究院商标设计和研究院vi设计公司说今年总共只能抽出200次抽奖,那么这个错误会更高。但是现在,它几乎是相同的,因为又要进行500次抽奖。
他从未说过口香糖的混合物是否相同,因此,根据每个基本大小,需要确认两个比例差异的标准误差之间的差异。
当再次计算绿色口香糖和红色口香糖的比例差异的标准误差时,将测量值#1和测量值#2的标准误差合并在一起,得出比较差异的整体标准误差。从技术上讲,这是通过取各个平方标准误差的平方根来进行的,并且实质上将误差汇总。最坏的情况是,在两个时期内,研究院商标设计和研究院vi设计公司将看到单个度量的误差(如“顶盒”百分比)大约翻倍。但请放心,它通常低于此值,尤其是在样本大小相似的情况下。
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