Bài giảng Nghiên cứu Marketing - Chương 6: Phương pháp thu thập dữ liệu

Nội dung text: Bài giảng Nghiên cứu Marketing - Chương 6: Phương pháp thu thập dữ liệu

1. Phương pháp thu thập dữ liệu
2. Hôm nay Phân loại dữ liệu Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu sơ cấp
3. Phân loại dữ liệu
4. Phân loại dữ liệu Theo bản chất Theo nguồn gốc . Sự kiện: xảy ra khách . Dữ liệu sơ cấp: dữ quan liệu gốc được thu thập . Ý kiến: thái độ cảm cho một mục đích cụ nhận của khách hàng thể. . Ý định: dự định, . Dữ liệu thứ cấp: đã mong muốn của KH, được thu thập cho một nghiên cứu dự báo mục đích khác, thu . Động cơ: nguyên thập nhanh chóng, ít nhân nội tại là phát tốn kém hơn. sinh vấn đề
5. Phân loại dữ liệu Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu sơ cấp Nghiên cứu Nghiên cứu định lượng định tính Nghiên cứu Nghiên cứu Nghiên cứu mô tả nhân quả khám phá Dữ liệu điều tra Dữ liệu quan sát
6. Nội dung Dữ liệu sơ cấp Dữ liệu thứ cấp Mục đích thu Cho một vấn đề Cho các vấn đề thập nghiên cứu cụ thể khác Tiến trình thu 6 bước liên quan Nhanh và dễ thập dàng Chi phí Cao Thấp Thời gian Dài Ngắn
7. Dữ liệu thứ cấp
8. Dữ liệu thứ cấp có thể giúp . Nhận dạng vấn đề . Định nghĩa vấn đề sâu hơn . Phát triển và tiếp cận vấn đề . Thiết lập một thiết kế nghiên cứu phù hợp . Trả lời những câu hỏi nghiên cứu chắc chắn và kiểm định giả thuyết . Phân tích dữ liệu sơ cấp tốt hơn
9. Thuận lợi của dữ liệu thứ cấp . Thời gian thu thập dữ liệu ngắn hơn, nhanh và dễ dàng. . Chi phí tương đối thấp. . Thường có sẵn . Hỗ trợ dữ liệu sơ cấp . Có thể đạt mục tiêu nghiên cứu
10. Bất lợi của dữ liệu thứ cấp . Đơn vị báo cáo không tương thích  Đơn vị báo cáo như tỉnh, thành phố, bang, khu vực thống kê đô thị  Dữ liệu phải tương thích với nhu cầu của nhà nghiên cứu . Đơn vị đo lường không phù hợp  Thị trường thu nhập : tổng thu nhập, thu nhập sau thuế, thu nhập hộ gia đình, thu nhập tính theo đầu người khác  Phân loại DN theo diện tích > < mét, kg. . Các định nghĩa phân lớp không thể sử dụng được  EBI theo 3 tầng lớp . Dữ liệu bị lỗi thời  Khôn phù hợp tính liên hệ và tính chính xác của dữ liệu  Mục tiêu nghiên cứu, bản chất và phương pháp không còn phù hợp với tình hình hiện tại
11. Phân loại dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp Bên trong Bên ngoài Đòi hỏi Các tài Máy tính Các DV Sẵn sàng nghiên cứu liệu đã hóa cơ sở cung cấp sử dụng xa hơn xuất bản dữ liệu thông tin Nguồn: Lưu Thanh Đức Hải (2003), Bài giảng Nghiên cứu Marketing, Lưu hành nội bộ - ĐH Cần Thơ
12. Dữ liệu thứ cấp bên trong (External Secondary Data) . Bắt đầu từ các nguồn bên trong công ty. . Các nguồn thông tin rất phong phú: doanh thu bán hàng, chi phí bán hàng, chi phí khác được cung cấp thông qua báo cáo tài chính và kế toán. . Thuận lợi chính:  Thu thập được dễ dàng  Có thể không tốn chi phí
13. Dữ liệu thứ cấp bên trong . Marketing cơ sở dữ liệu ( Data Marketing) được sử dụng để hạn chế việc chưa khai thác hết thông tin.  Dùng máy tính để theo dõi hồ sơ khách hàng và chi tiết mua hàng  Bước đầu tiên: Chuyển dữ liệu thô vào máy tính  Sau đó: Phân tích hoạt động của khách hàng qua “đời sống” của mối quan hệ với doanh nghiệp  Dùng thư trực tiếp (Direct mail) hoặc thư điện tử (Email) làm công cụ khuyến khích rất tốt dựa vào thông tin thứ cấp nội bộ cho việc thiết kế và đánh giá chương trình
14. Dữ liệu thứ cấp bên ngoài (External Secondary Data) . Tài liệu đã được xuất bản (Published secondary data) . Máy tính hóa cơ sở dữ liệu (Computerized database) . Dịch vụ cung cấp tin tức . Dữ liệu cung cấp từ các hộ gia đình
15. Tài liệu đã được xuất bản . Được xuất bản từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, NGO, hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các công ty nhận tiền hoa hồng đầu tư vào các công ty nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp. . Có hai loại dữ liệu: Dữ liệu thuộc doanh nghiệp và dữ liệu thuộc chính phủ
16. Tài liệu đã được xuất bản – Dữ liệu thuộc doanh nghiệp Tài liệu Giúp nhận ra những chỉ dẫn quan trọng khác. hướng dẫn Là nguồn thông tin tham khảo đầu tiên Nguồn TT DN, dữ liệu dùng cho PTHĐKD Sách rất có ích cho việc tìm kiếm các cá nhân và Thư mục tổ chức thu thập dữ liệu như SEBA, CESAIS Bản đề Nơi có thể tìm kiếm thông tin theo một tiêu mục đề cụ thể nào đó. DL thống Các hướng dẫn đối với thị trường, dự báo, điều tra quản trị Marketing, doanh số của quyền mua kê phi CP hàng, DV thiết kế chuẩn, DV dữ liệu
17. Tài liệu đã được xuất bản – Dữ liệu thuộc CP Dữ liệu điều tra Các ấn phẩm . Có thể tìm thấy ở các tổ chức chính khác phủ . Báo doanh . Các dữ liệu điều tra nghiệp quan trọng: . Thống kê doanh . Điều tra nhà ở nghiệp . Điều tra các nhà . Niên giám thống sản xuất kê . Điều tra dân số . Điều tra bán lẻ . Điều tra các ngành dịch vụ . Điều tra bán lẻ
18. Máy tính hóa cơ sở dữ liệu . Thông tin được tạo ra có thể đọc được trên máy vi tính. . Thuận lợi:  Thông tin được cập nhật hàng ngày  Quá trình tìm kiếm thông tin rất trí tuệ, khoa học, nhanh chóng và đơn giản.  Lượng thông tin lớn  Giá thành trên đơn vị thời gian rất thấp vì tốc độ tìm kiếm trên thông tin rất nhanh.  Rất tiện lợi và dễ dàng để đánh giá thông tin nhờ việc sử dụng máy tính cá nhân có gắn thiết bị truyền tin phù hợp như modem hoặc mạng truyền tin.
19. Phân loại cơ sở dữ liệu trên máy tính Cơ sở dữ liệu Ngân hàng dữ Ngân hàng dữ liệu liệu trực tuyến ngoạituyến Thư mục Dữ liệu Dữ liệu Dữ liệu Dữ liệu dữ liệu số văn bản phân loại đặc biệt Nguồn: Lưu Thanh Đức Hải (2003), Tài liệu giảng dạy Nghiên cứu Marketing, Lưu hành nội bộ Đại học Cần Thơ
20. Một số định nghĩa . Ngân hàng dữ liệu trực tuyến (Online Database): một ngân hàng dữ liệu trung tâm được nối với một máy tính bởi một mạng lưới thông tin liên lạc. . Ngân hàng dữ liệu ngoại tuyến (Offline database): tạo thông tin qua CD-ROM có thể sử dụng mà không cần mạng thông tin liên lạc bên ngoài.
21. Một số định nghĩa . Thư mục dữ liệu (Bibliographic Databases): chứa đựng sự trích dẫn các bài báo cáo trong sách, báo, tạp chí, những tóm tắt của các tài liệu được công bố . Dữ liệu số (numeric Databases): chứa đựng thông tin thống kê và các dữ liệu. Các dữ liệu này thường được sử dụng để phân tích dãy số theo thời gian về một chỉ tiêu nào đó.
22. Một số định nghĩa . Dữ liệu văn bản(Full Text Databases): Dữ liệu toàn văn bản của các tài liệu nguồn như hằng trăm CSDL về kinh doanh, bài báo được chọn lọc, bài báo hằng năm, các báo cáo của các cá thể đầu tư. . Dữ liệu phân loại (Directory Databases): cung cấp thông tin về cá nhân, các tổ chức và dịch vụ.
23. Một số định nghĩa . Dữ liệu đặc biệt (Special Purpose Databases): chứa đựng thông tin để cung cấp cho một lĩnh vực cụ thể nào đó hay một ngành đặc biệt.  Phổ biến trong ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe
24. Dịch vụ cung cấp tin tức . Các công ty thu thập và bán dữ liệu để đáp ứng nhu cầu thông tin của khách hàng. . Không được thu thập cho mục đích của vấn đề nghiên cứu marketing . Dữ liệu và các báo cáo được cung cấp đến công ty là khách hàng có thể phân biệt theo nhu cầu cụ thể. . Thông tin: giá trị, lối sống, đánh giá quảng cáo, sở thích, hành vi mua hàng, hành vi tiêu dùng
25. Dữ liệu cung cấp từ hộ gia đình . Thông qua điều tra và phỏng vấn một lượng lớn khách hàng bằng bảng câu hỏi đã được thiết kế sẵn. Điều tra được thực hiện trên cơ sở:  Tâm lý: hồ sơ tâm lý của các cá nhân và lối sống  Lối sống: là mô hình phân biệt lối sống của một xã hội hay một vài phân khúc xã hội đó.
26. Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp Tiêu chuẩn Nội dung Chú ý Tính cụ thể và Phương pháp thu Dữ liệu phải phương pháp thập dữ liệu được tin cậy, có Tỷ lệ trả lời giá trị và có thể Chất lượng dữ liệu tổng quát hóa Kỹ thuật chọn mẫu vấn đề nghiên Cỡ mẫu cứ Bảng câu hỏi Điều tra Phân tích dữ liệu
27. Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp Tiêu chuẩn Nội dung Chú ý Sai số và tính Xác định các sai số Đánh giá chính chính xác trong tiếp cận, thiết kế xác bằng cách nghiên cứu, chọn mẫu, so sánh với các thu thập thông tin, nguồn dữ liệu phân tích thông tin và khác viết báo cáo Tính thời sự Sự chậm trễ và thời Dữ liệu điều tra gian giữa việc thu thập phải được cập và ấn hành nhật định kỳ Tính thường xuyên của bởi những công việc cập nhật thông tin ty
28. Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp Tiêu chuẩn Nội dung Chú ý Mục tiêu Tại sao phải thu thập Mục tiêu sẽ xác dữ liệu? định sự liên hệ giữa các dữ liệu Bản chất Định nghĩa các nhân tố Cần đưa dữ liệu chính thành dạng sơ Đơn vị đo lường đồ để tăng sự Các phương pháp được hữu dụng nếu sử dụng có thể Các mối liên hệ được đánh giá
29. Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp Tiêu chuẩn Nội dung Chú ý Khả năng phụ Chuyên môn, sự tín Nên sử dụng thuộc nhiệm, sự nổi tiếng và dữ liệu gốc giá trị tin cậy của nguồn
30. Ứng dụng của dữ liệu thứ cấp . Chỉ số sức mua (Buying Power Index – BPI)  Là chỉ số tiềm năng tương đối của thị trường ở các vùng địa lý khác nhau.  Đánh giá tiềm năng thị trường, sản phẩm mới, xác định kênh phân phối, hoạch định dài hạn.  Đo lường thực hiện doanh số bán, hình thành các mục đích về DS bán ra và quota, chọn thị trường để thử nghiệm và bố trí phương tiện thông tin. . Đồ họa trên vi tính (Computer Mapping)  Kết hợp các vùng đại lý với thông tin về nhân khẩu học và các dữ liệu về bán hàng để phát triển thành bản đồ phục vụ kinh doanh.
31. Vận dụng tính toán chỉ số sức mua hàng BPI . Tính chỉ số sức mua (BPI)  Bước 1: Xác định các nhân tố có liên quan đến thị trường  Bước 2: Ở mỗi thị trường cần tính tỷ trọng của các nhân tố ở bước 1.  Bước 3: Xây dựng tầm quan trọng của mỗi nhân tố  Bước 4: Tính chỉ số BPI: ước đoán tầm quan trọng này dựa vào kết quả bước 2. . Xác định tiềm năng thị trường  Bước 1: Dự báo doanh số của ngành  Bước 2: Xác định DS của Cty tại thị trường nghiên cứu  Bước 3: Dự báo thị phần tiềm năng của thị trường nghiên cứu  Bước 4: Dự báo doanh thu tiềm năng ở thị trường nghiên cứu  Bước 5: Ước lượng chỉ số thực hiện thị trường
32. Ví dụ: Tính BPI . Giả sử công ty bạn đưa ra thị trường loại áo sơ mi dành cho đàn ông, sản phẩm này được bày bán ở các cửa hàng. Tính toán BPI để phản ánh khả năng của thị trường mua sản phẩm này. . Bước 1: xác định các nhân tố liên quan đến thị trường áo sơ mi đàn ông  Nhân tố nhân khẩu (phân khúc): đàn ông từ 35 tuổi trở lên  Nhân tố kinh tế: Hộ gia đình có thu nhập từ 50 triệu đồng/năm  Phân phối tại các cửa hàng bán quần áo
33. Ví dụ . Bước 2: Tính tỷ trọng (%) của 3 nhân tố trên: Nhân tố phân khúc = (số đàn ông từ 35 tuổi trở lên tại thị trường nghiên cứu/số đàn ông từ 35 tuổi trở lên của cả nước)*100 Nhân tố kinh tế = 푆ố ℎộ 𝑔𝑖 đì푛ℎ 푡ℎ 푛ℎậ 푡 ê푛 50 푡 𝑖ệ đồ푛𝑔 1 푛ă ủ 푡ℎị 푡 ườ푛𝑔 푛𝑔ℎ𝑖ê푛 ứ × ổ푛𝑔 푠ố ℎộ 𝑔𝑖 đì푛ℎ ó 푡ℎ 푛ℎâ 푡 ê푛 50 푡 𝑖ệ đồ푛𝑔 ủ 푞 ố 𝑔𝑖 100 Nhân tố phân phối = (DS bán của cửa hàng nghiên cứu/DS bán của các cửa hàng thuộc quốc gia) *100
34. Ví dụ: . Ta có thể tính mặt hàng này ở TP.HCM với các giả định như sau: . Nhân tố phân khúc thị trường: (744.410/48.336.957)*100 = 1,54% . Nhân tố kinh tế: (299.291/11.656.668)*100 = 2,57% . Nhân tố phân phối: (2.389.522.000/127.230.971.000)*100 = 1,88%
35. Ví dụ . Bước 3: Xây dựng tầm quan trọng của mỗi nhân tố Đối với mặt hàng áo sơ mi đàn ông, các nhân tố này có thể có cơ cấu tỷ trọng là: . Phân khúc 20% . Kinh tế 50% . Phân phối 30%
36. Ví dụ . Bước 4: Tính chỉ số BPI BPI = 0,2 (1,54%) + 0,5(2,57%) + 0,3(1,88%) = 2,16
37. Ví dụ - Xác định tiềm năng thị trường . Giả sử qui mô bán lẻ áo sơ mi đàn ông trong cả nước là 2 tỷ đồng, và công ty của bạn bán trược 140 triệu hay chiếm 7% thị phần, trong đó doanh số bán của công ty tại TP.HCM lad 2.278.760 đồng.
38. . Bước 1: Dự báo tổng doanh số của ngành (DSN) cho thị trường sản phẩm áo sơ mi đàn ông tại TP.HCM (DSNM) 9 DSNM = (DSN * BPI)/100 = (2 *10 * 2,16)/100 = 43.200.000
39. . Bước 2: Doanh số của công ty tại thị trường nghiên cứu (DSM) = 2.678.760 đồng . Bước 3: Dự báo thị phần tiềm năng của thị trường nghiên cứu (MSM) 푆 2.678.760 MSM= = 7 *100 = 6,2% 푆 4,32 ∗10
40. . Bước 4: Dự báo doanh thu tiềm năng ở thị trường nghiên cứu (DSPM) 푆 ủ ô푛𝑔 푡 ∗ 푃 140 ∗106 ∗2,16 DSPM = = = 3,02.106 đồng 100 100 . Bước 5: Ước lượng chỉ số thực hiện của thị trường (PMM) 푆 2.678.760 PMM = * 100 = 6 * 100 = 88,78% 푆 3,678.10 Kết luận: DS bán ở Tp.HCM cao hơn các thị trường khác nhưng vẫn còn ở dưới mức tiềm năng (nhỏ hơn 100%).
41. Dữ liệu sơ cấp
42. Dữ liệu trong nghiên cứu định tính và định lượng Dữ liệu trong nghiên cứu Marketing Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu sơ cấp Nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định tính Nghiên cứu mô tả Nghiên cứu nhân quả Dữ liệu Dữ liệu quan Dữ liệu thực điều tra sát và DL khác nghiệm
43. . Nghiên cứu định lượng (Quantitative Research) . Xác định số liệu và ứng dụng dữ liệu dưới một hình thức nào đó của phân tích thống kê . Nghiên cứu định tính (Qualitative Research) . Cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về vấn đề nghiên cứu
44. Phân loại nghiên cứu định tính Nghiên cứu định tính Trực tiếp Gián tiếp Phỏng vấn Phỏng vấn Quan sát Kỹ thuật nhóm cá nhân Hoàn Liên tưởng Diễn giải Diễn cảm chỉnh
45. Phỏng vấn nhóm (Focus Group) Thuận lợi . Đa dạng thông tin . Tập trung điều khiển . Kich thích trả lời Bất lợi . An toàn . Tự nhiên . Ứng dụng sai . Thông tin khách quan . Đánh giá sai . Đa dạng thành phần . Điều khiển . Khảo sát mang tính khoa . Lộn xộn học . Không đại diện . Kết cấu . Tốc độ
46. Ứng dụng của phỏng vấn nhóm . Hiểu được nguyện vọng của khách hàng cũng như sở thích và hành vi tiêu dùng sản phẩm của khách hàng . Đạt được những ấn tượng về các khái niệm sản phẩm mới . Tạo ra những ý tưởng về những sản phẩm cũ . Phát triển những khái niệm sáng tạo và soạn thảo thông điệp quảng cáo . Giữ được mức giá gây ấn tượng . Đạt được những phản ứng ban đầu của khách hàng đối với chương trình Marketing cụ thể.
47. Những dạng khác của nhóm thảo luận . Nhóm thảo luận hai chiều . Nhóm thảo luận song đôi . Nhóm thảo luận tay đôi . Nhóm kết hợp người điều khiển và người trả lời . Nhóm khách hàng tham gia . Nhóm thảo luận mini . Nhóm thảo luận bằng điện thoại
48. Phỏng vấn sâu cá nhân (Indepth Interview) . Kỹ thuật phỏng vấn cá nhân  Kỹ thuật bắc thang (Laddering)  Kỹ thuật đặt câu hỏi cho các vấn đề được che giấu (Hidden issue questioning)  Phân tích biểu tượng (Symbolic analysic)
49. Phỏng vấn sâu Thuận lợi Bất lợi . . Biết chính xác Khó tìm người câu trả lời riêng PV có kỹ năng của từng người . Đáp viên dễ xúc . Trao đổi thông cảm đối với tin hoàn toàn tự người phỏng vấn . do và hoàn toàn Khó phân tích và không có bất kỳ tổng hợp dữ liệu áp lực mang . Chi phí cao nên tính xã hội cỡ mẫu nhỏ, tính đại diện thấp
50. Ứng dụng của phỏng vấn sâu . Thăm dò được chi tiết từ người phỏng vấn . Thảo luận các chủ đề về niềm tin, cảm xúc, tài chính cá nhân . Những tình huống có những tiêu chuẩn xã hội đang tồn tại và noi mà người được phỏng vấn có thể bị ảnh hưởng bởi sự trả lời của nhóm . Hiểu rõ các hành vi ứng xử phức tạp . Phỏng vấn những người có chuyên môn . Phỏng vấn đối thủ cạnh tranh . Những trường hợp nơi mà kinh nghiệm tiêu dùng sản phẩm thuộc về cảm giác và giác quan như nước hoa, xà phòng thơm.
51. Phương pháp quan sát Ưu điểm Nhược điểm . Đo lường những . Lý do về hành vi được hành vi thật quan sát chưa được xác . Không có sai số do định. . Cảm nhận của người ghi chép, và sai số nghiên cứu có thể dẫn tiềm năng đến sai sót. . Ít tốn kém và nhanh . Tốn thời gian và chi phí hơn các phương . Khó khăn quan sát pháp khảo sát hành vi cá nhân . Không được tế nhị
52. Phương pháp tiếp cận gián tiếp . Kỹ thuật liên tưởng . Kỹ thuật hoàn chỉnh  Hoàn thành câu  Hoàn thành câu chuyện . Kỹ thuật dựng hình  Kỹ thuật diễn giải hình ảnh  Kỹ thuật kiểm tra bằng phim hoạt hình . Kỹ thuật diễn cảm  Kỹ thuật đóng vai người thứ 3
53. Ví dụ kỹ thuật liên tưởng Bảng liệt kê từ Phụ nữ 1 Phụ nữ 2 1. Ngày giặt Mỗi ngày Ủi 2. Độ sạch Còn rít tay Sạch 3. Độ tinh khiết Trong trắng Lẫn tạp chất 4.Cọ rửa Chồng rửa Sạch 5. Bẩn thỉu Hành xóm Dơ bụi 6.Khăn tắm Dơ Giặt 7. Độ bọt Nhà tắm Xà bông cục và nước
54. Kỹ thuật tiếp cận gián tiếp Khó khăn Thuận lợi . Phỏng vấn viên phải có . Có thể đưa ra các câu trình độ, có kỹ năng và trả lời đối với các câu được huấn luyện hỏi còn thiếu thông tin . Người tổng hợp và . Tăng hiệu lực của câu phân tích thông tin trả lời phải có trình độ tương tự. . Chi phí cao . Sai lệch trong quá trình phân tích dữ liệu
55. Ứng dụng kỹ thuật tiếp cận gián tiếp . Khi mà vấn đề không thể thực hiện bằng phương pháp trực tiếp . Nghiên cứu thăm dò các vấn đề để có được sự hiểu biết sâu sa ban đầu . Các vấn đề phức tạp thì không nên sử dụng các phương pháp tiếp cận gián tiếp.
56. Thu thập dữ liệu định lượng Các phương pháp điều tra phỏng vấn Điện thoại Phỏng vấn Thư tín Ở nhà Ở cửa hàng Máy vi tính Điện thoại Điện thoại – Thư tín Thư tín truyền thống Máy tính thông thường Nhóm đại diện
57. Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu định tính Dữ liệu định lượng Thang đo Thang đo tỉ lệ khoảng cách Thang đo Thang đo danh nghĩa thứ bậc
58. Hiệu chỉnh thông tin trong nghiên cứu định lượng . Nguyên nhân gây sai sót trong thu thập thông tin: . Thiết kế bảng câu hỏi không đạt yêu cầu . Hướng dẫn phỏng vấn viên không rõ ràng . Kỹ thuật phỏng vấn kém . Các bước hiệu chỉnh: . Hiệu chỉnh tại hiện trường  Phỏng vấn lại câu bỏ sót  Hoàn chỉnh các phần viết tắt, ký hiệu, viết chưa kịp . Hiệu chỉnh tại trung tâm  Do bộ phận xử lý thông tin thực hiện trước khi nhập thông tin nhằm kiểm tra lại toàn bộ các lỗi và tính hợp lý của bảng câu hỏi
59. Chỉ tiêu Điện ĐT + Tại Cửa Cá nhân Thư Nhóm thoại máy nhà hàng +máy tín tính tính 1. Sự linh hoạt của TB TB-Cao Cao Cao TB-Cao Thấp Thấp thu dữ liệu 2. Sự đa dạng của Thấp Thấp Cao Cao Cao TB TB câu hỏi 3. Kích thích bằng Thấp Thấp TB-C Cao Cao TB TB vật chất 4. Quản lý, kiểm TB-C TB-Ca0 Cao TB TB Thấp TB-C soát mẫu 5. Quản lý môi TB TB TB-C Cao Cao Thấp Thấp trường thu dữ liệu 6. Quản lý lực TB TB Thấp TB TB Cao Cao lượng PVV 7. Chất lượng dữ Thấp Thấp Cao TB TB Thấp TB liệu 8. Tỷ lệ trả lời TB TB Cao Cao Cao Thấp TB 9. Thông tin nhạy Cao Cao Thấp Thấp Thấp – TB Cao Cao cảm 10. Sai sót của TB TB Cao Cao Thấp Không Không PVV 11. Tốc độ Cao Cao TB TB-C TB-C Thấp T – TB 12. Chi phí TB TB Cao TB-C TB-C Thấp T-TB