मात्रात्मक और गुणात्मक व्यवसाय नियोजन तकनीक

  • Jul 26, 2021
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योजना एक है मौलिक कॉर्पोरेट जिम्मेदारी जिसे अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है, विशेष रूप से सीमित समय और स्टाफ संसाधनों वाली छोटी कंपनियों में। हालांकि, इस निरीक्षण का कारण अक्सर प्रबंधन की योजना तकनीकों की कमी का परिणाम होता है।

उपयोगी नियोजन कारकों और विधियों को सीखना इस ज्ञान अंतराल को समाप्त करता है। व्यवसाय की योजना बनाना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि किसी अपरिचित स्थान की यात्रा करते समय मानचित्र का होना। इसके बिना आप अपनी मंजिल तक कभी नहीं पहुंच सकते।

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व्यापार योजना में, वहाँ हैं दो मुख्य प्रकार के डेटा जिन्हें नियोजन में एकत्र किया जा सकता है और यहां तक ​​कि बाजार अनुसंधान में भी निर्णय लेने के लिए। दोनों अलग-अलग उद्देश्यों के लिए मूल्यवान हो सकते हैं। इनमें से हैं:

  1. मात्रात्मक व्यवसाय नियोजन तकनीक
  2. गुणात्मक व्यवसाय नियोजन तकनीक
योजना तकनीक

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इस लेख में आप पाएंगे:

मात्रात्मक योजना

मात्रात्मक नियोजन तकनीक संख्याओं से संबंधित हैं। आँकड़ों पर प्रकाश डालने के लिए गणितीय विश्लेषण और डेटा का उपयोग करें आपके व्यापार और बाजार के बारे में महत्वपूर्ण। इस प्रकार का डेटा, बहु-विकल्प प्रश्नावली जैसी युक्तियों के माध्यम से पाया जाता है, जो आपके व्यवसाय और उसके प्रस्तावों में रुचि का आकलन करने में आपकी सहायता कर सकता है। उदाहरण के लिए, मात्रात्मक अनुसंधान जैसे प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयोगी है:

  • क्या उत्पादों और सेवाओं के लिए कोई बाजार है?
  • इस उत्पाद या सेवा का बाजार ज्ञान किस स्तर का है?
  • कितने लोग उक्त उत्पाद या सेवा को खरीदने में रुचि रखते हैं?
  • किस तरह के लोग सबसे अच्छे ग्राहक हैं?
  • खरीदारी की आदतें क्या हैं?
  • लक्षित बाजार की जरूरतें कैसे बदल रही हैं?
  • वेबसाइट पर विज़िटर कितने समय से हैं और वे किस पेज से निकलते हैं?

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि चूंकि मात्रात्मक शोध गणितीय रूप से आधारित है, इसलिए यह सांख्यिकीय रूप से मान्य है। इसका मतलब है कि आप कर सकते हैं आपका व्यवसाय कहां जा रहा है, इसके बारे में भविष्यवाणी करने के लिए अपने निष्कर्षों का उपयोग करें.

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व्यवसायों और कंपनियों में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली मात्रात्मक नियोजन तकनीकों में से हैं:

  • निर्णय के पेड़
  • कार्यक्रम मूल्यांकन और समीक्षा तकनीक नेटवर्क (पीईआरटी)
  • व्यवहार्यता अध्ययन
  • पर्यावरण विश्लेषण
  • ग्रांट प्लॉट
  • फ़्लोचार्ट
  • प्रक्रिया आरेख
  • इशिकावा का आरेख

मात्रात्मक तकनीकों के लाभ

मात्रात्मक डेटा के चित्रमय निरूपण द्वारा प्रस्तुत विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से, पैटर्न की पहचान की जा सकती है जो महत्वपूर्ण जानकारी और प्रवृत्तियों को प्रकट करते हैं। डेटा विश्लेषण के लिए यह शुद्ध गणितीय दृष्टिकोण आम तौर पर उद्देश्यपूर्ण और तर्कसंगत है, जो खुद को तुलनात्मक और प्रतिशत-आधारित निष्कर्षों के लिए उधार देता है जैसे:

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74% प्रतिभागियों ने ग्राहक सेवा के साथ बातचीत करते समय सकारात्मक प्रतिक्रिया की सूचना दी; हालांकि, उनमें से केवल 36% जिन्होंने अपने सकारात्मक अनुभव के बावजूद अपनी समस्या के त्वरित समाधान की सूचना दी'

व्यवसाय अक्सर इन डेटा बिंदुओं का उपयोग करते हैं एक परिकल्पना की पुष्टि (या कभी-कभी अस्वीकृत) करने के लिए. कुछ स्थितियों में, मात्रात्मक डेटा का उपयोग एक परिकल्पना के आधार के रूप में किया जाता है जिसे आगे परीक्षण किया जा सकता है।

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गुणात्मक योजना

गुणात्मक नियोजन तकनीकें संख्याओं के बारे में इतनी नहीं हैं जितनी लोगों और आपके व्यवसाय के बारे में उनकी राय के बारे में हैं। गुणात्मक तकनीक, यह आमतौर पर व्यक्तिगत प्रश्नावली या लोगों के समूह के माध्यम से किया जाता है. यह हमें समस्याओं को निर्दिष्ट करने में मदद कर सकता है और आप जानते हैं कि ग्राहकों की राय, मूल्य और विश्वास क्या हैं।

क्योंकि गुणात्मक अनुसंधान में आमतौर पर मात्रात्मक अनुसंधान की तुलना में छोटे नमूना आकार शामिल होते हैं, यह भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है; बल्कि, यह आपके व्यवसाय का एक वास्तविक दृश्य प्रदान करता है।

जबकि मात्रात्मक शोध "किस हद तक," "कितना," और "कितना," गुणात्मक शोध से शुरू होने वाले लघु-उत्तर वाले प्रश्न उठाता है "कैसे" और "क्यों" से शुरू होने वाले लंबे-उत्तर वाले प्रश्न पूछता है.

यह विशेष रूप से उपयोगी है यदि आप एक नया उत्पाद, सेवा, वेबसाइट या विज्ञापन अभियान विकसित कर रहे हैं और उस पर एक बड़ा बजट लगाने से पहले प्रतिक्रिया प्राप्त करना चाहते हैं। कुछ विशिष्ट प्रश्न जो "गुणवत्ता" अनुसंधान पूछ सकते हैं उनमें शामिल हैं:

  • आपको क्यों लगता है कि यह उत्पाद प्रतिस्पर्धियों के उत्पादों से बेहतर है? आपको क्यों लगता है कि ऐसा नहीं है?
  • इस नई सेवा को बेहतर बनाने और इसे अपने लिए अधिक आकर्षक बनाने के लिए आप क्या करेंगे?
  • आप इस नए कंपनी लोगो के बारे में क्या सोचते हैं?
  • आप इस वेबसाइट के डिजाइन को किस प्रकार निरूपित करेंगे? यह कितना अनुकूल और आसानी से नेविगेट करने योग्य है?
  • यह प्रिंट विज्ञापन आपको क्या बताता है?

के बीच कंपनियों में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली गुणात्मक योजना और अनुसंधान तकनीक, व्यवसाय और संगठन, निम्नलिखित हैं:

  • प्रत्यक्ष तकनीकें: वे साक्षात्कार लेने वाले लोगों को अध्ययन के दृष्टिकोण को दिखाते हैं। उदाहरण के लिए, गहन साक्षात्कार और समूह तकनीक।
  • अप्रत्यक्ष तकनीकें: इनमें दृष्टिकोण छिपा होता है। अवलोकन और प्रक्षेपी तकनीकें अधिक विशिष्ट हैं।
  • बुद्धिशीलता
  • डेल्फी निर्णय विधि
  • Synectics प्रॉब्लम सॉल्विंग टूल (पर्सनल एनालॉजी, डायरेक्ट एनालॉजी, सिम्बोलिक एनालॉजी, फैंटास्टिक एनालॉजी)।

गुणात्मक तकनीकों के लाभ

गुणात्मक डेटा का विश्लेषण करते समय संदर्भ महत्वपूर्ण है। गुणात्मक अनुसंधान और नियोजन तकनीकों के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा से प्राप्त ज्ञान हमेशा संदर्भ पर निर्भर करेगा और इसलिए, उस संदर्भ के संदर्भ में सावधानीपूर्वक रिपोर्ट किया जाना चाहिए जिसमें उन्हें एकत्र किया गया था.

गुणात्मक डेटा का विश्लेषण करने के सबसे सामान्य तरीकों में से एक विषयगत विश्लेषण है, जिसमें उत्पन्न करने के लिए डेटा के भीतर आवर्ती विषयों, पैटर्न और संबंधों की पहचान और व्याख्या करें ज्ञान।

बेशक, विश्लेषण के इस रूप के साथ चुनौती यह है कि यह व्यक्तिपरक है, विश्लेषण करने वालों की धारणा से प्रभावित है। इस कारण से, मात्रात्मक विश्लेषण की तुलना में गुणात्मक डेटा को उसके कच्चे या संक्षिप्त रूप में अधिक बार प्रदर्शित किया जाता है।

मात्रात्मक अनुसंधान विधियां, जैसे सर्वेक्षण और प्रश्नावली, शोधकर्ताओं को यह समझ प्रदान करेंगी कि क्या है स्थिति, जबकि गुणात्मक शोध विधियां संदर्भ और तर्क प्रदान करेंगी कि क्यों परिस्थिति।

हालांकि एक अध्ययन के भीतर केवल एक प्रकार के शोध का उपयोग करना संभव है, इससे उत्पन्न डेटा कभी भी पूरी तस्वीर प्रदान करने में सक्षम नहीं होगा। एक सुविचारित अनुसंधान परियोजना को लागू करने के लिए कि सटीक और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करें, पूरी कहानी प्राप्त करने का बेहतर मौका पाने के लिए गुणात्मक और मात्रात्मक शोध विधियों को जोड़ना बेहतर है।

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