一般的に、縦断的研究では、さまざまな時間枠に基づいて回答を分析する必要性を感じています。この機能は、市場が不安定で継続的に変化するようなケースでは、非常に重要です。
時間ベースのデータセグメンテーションの例
リサーチャーは一般的に、時間ベースのフィルターを使用して、時間の経過に伴う顧客行動や社会的パーソナリティを測定します。組織は、時間や瞬間ごとの思考、感情、行動の変動を調査するために使用します。
例えば、時間ベースのアプローチは、消費者の傾向を調査するために異なる期間における異なる特性を比較するのに役立ちます。時間ベースのフィルターは、広告キャンペーンとそのターゲット層への効果を評価するのに役立ちます。
時間ベースのデータセグメンテーションの用途
時間ベースのデータフィルターは、企業が消費者行動を追跡するのに役立ちます。市場動向とそれに影響を与える要因の把握に役立ちます。また、広告キャンペーンの効果を理解し、特定の季節や外的要因による行動の変化における消費者行動を測定するのにも役立ちます。リサーチャーは、マーケティング活動によってブランドが生み出したエンゲージメントのレベルを理解するために、時間ベースのフィルターを使用します。
時間ベースのデータセグメンテーションの利点
以下は、時間ベースのセグメンテーションの利点です：
医学研究で使用：時間ベースのフィルターはイベントとの関連付けに役立ちます。リサーチャーは、患者に対する薬の長期的および短期的な効果を測定することができます。
イベントの順序を確立します： 調査を時間ごとに細分化することで、リサーチャーはイベントの順序を確立し、傾向を測定しやすくなります。
有意義な洞察：特定の時間枠に焦点を当てることで、リサーチャーは時間によるフィルタリングによって有意義な洞察を収集します。
より良い結論を導き出します：時間ベースのフィルターにより、リサーチャーは特定の時間帯の習慣を追跡し、どのような要因がどのような意思決定に影響するかを理解することで、より良い結論を導き出すことができます。
時間ベースのデータセグメンテーションの使用方法
時間ベースのグルーピング分析に関するヘルプ資料で、この機能の設定方法と使用方法をご覧ください。
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