Επιστροφή στις Ενότητες

Ενότητα 5

← Προηγούμενη Επόμενη →

Market Research & Validation

🎯 Μαθησιακοί στόχοι

  • Να ξεχωρίζεις έρευνα αγοράς (market research) από validation (έλεγχο υποθέσεων).
  • Να διατυπώνεις μετρήσιμες υποθέσεις με σαφή κριτήρια επιτυχίας (success criteria).
  • Να επιλέγεις κατάλληλες μεθόδους: συνεντεύξεις, surveys, landing page/smoke tests, concierge/Wizard‑of‑Oz, pre‑orders.
  • Να αναλύεις βασικά δεδομένα με Google Sheets/Excel (ποσοστά, pivot, γραφήματα).
  • Να σέβεσαι δεοντολογία & GDPR (ιδιωτικότητα, συγκατάθεση, data minimization).

📘 Θεωρητικό μέρος

1) Έρευνα Αγοράς vs Validation (τι και γιατί)

  • Έρευνα Αγοράς (Market Research): μαθαίνεις για το περιβάλλον, τους παίκτες, τα μεγέθη, τις συνήθειες. Συχνά δευτερογενής (desk research) ή πρωτογενής (surveys/συνεντεύξεις).
  • Validation (Έλεγχος Υποθέσεων): ελέγχεις συγκεκριμένες υποθέσεις του μοντέλου σου (π.χ. «οι φοιτητές θα αφήνουν email για ειδοποίηση»). Θέλεις ναι/όχι με μετρήσιμο αποτέλεσμα – ιδανικά συμπεριφορικό (τι έκαναν) και όχι «γνώμη».

Στόχος: Build → Measure → Learn. Μικρά πειράματα, γρήγορα συμπεράσματα, προσαρμογή.

2) Διατύπωση Υποθέσεων (Hypotheses)

Χρησιμοποίησε φόρμα:

Πιστεύουμε ότι [ομάδα-στόχος] θα [συμπεριφορά/ενέργεια] όταν [συνθήκη/προσφορά], με αποτέλεσμα [μετρικό]. Επιτυχία αν [όριο/threshold].

Παράδειγμα:

  • «Πιστεύουμε ότι φοιτητές που μένουν μόνοι θα αφήσουν email όταν δουν landing page με 3 απλά οφέλη. Επιτυχία αν ≥20% conversion από επισκέπτες σε email leads.»

Καλές πρακτικές

  • Ένα πείραμα ≠ όλα. Εστίασε σε μία υπόθεση κάθε φορά.
  • Προκαθόρισε δείκτη (metric) και όριο επιτυχίας (threshold).
  • Κατάγραψε πριν τα αποτελέσματα τις πιθανές ερμηνείες (για να αποφύγεις confirmation bias).

3) Μέθοδοι Validation (από «ελαφριές» σε «βαρύτερες»)

  1. Interviews (qualitative) – εστίασε σε πρόσφατες εμπειρίες/συμπεριφορές («Πότε ήταν η τελευταία φορά…;»).
  2. Surveys (quantitative light) – 5–10 ερωτήσεις, αποφυγή leading questions, κλίμακες Likert.
  3. Landing Page / Smoke Test – σελίδα με σαφή πρόταση αξίας + CTA (email, waitlist, pre‑order). Μετράς conversion rate.
  4. Fake Door – κουμπί «Buy now» που οδηγεί σε «Coming soon»· μετράς intent. (Δώσε καθαρή ενημέρωση μετά – δεοντολογία!)
  5. Concierge – προσφέρεις χειροκίνητα την υπηρεσία σε λίγους χρήστες χωρίς πλήρη αυτοματοποίηση, για να μάθεις.
  6. Wizard‑of‑Oz – ο χρήστης νομίζει ότι υπάρχει AI/σύστημα, αλλά «πίσω» εκτελείς εσύ για να δοκιμάσεις ζήτηση/ροές.
  7. Pre‑orders / Deposits – η πιο «ισχυρή» ένδειξη: πρόθεση πληρωμής (ακόμη και μικρή προκαταβολή).

Κανόνας: Ξεκίνα με χαμηλό κόστος & ρίσκο και ανέβαινε κλίμακα μόνο αν χρειάζεται.

4) Σχεδιασμός Survey – πρακτικά

  • Τύποι ερωτήσεων: πολλαπλής επιλογής, Likert (1–5), checkboxes, ανοιχτού τύπου (λίγες).
  • Αποφυγή bias: όχι «Θα αγοράζατε;» αλλά «Πώς λύσατε τελευταία φορά το Χ;». Καλύτερα συμπεριφορά από πρόθεση.
  • Δείγμα: για το μάθημα, n≈20–50 είναι ρεαλιστικό. Κράτησε σημειώσεις για το ποιοι απάντησαν (segment).
  • Δομή: 1) Σύντομο πλαίσιο/σκοπός + συγκατάθεση, 2) 4–6 βασικές ερωτήσεις, 3) δημογραφικά (λίγα), 4) ευχαριστήριο.

Έτοιμο πρότυπο (Google Forms/Typeform):

  • Q1 (Likert 1–5): «Πόσο συχνά αντιμετωπίζεις το πρόβλημα Χ;»
  • Q2 (Multiple choice): «Πώς το λύνεις σήμερα;» [Επιλογές/Άλλη λύση]
  • Q3 (Multiple choice): «Ποιο είναι το μεγαλύτερο εμπόδιο;»
  • Q4 (Likert 1–5): «Πόσο πιθανό είναι να δοκίμαζες λύση που κάνει Υ;»
  • Q5 (Open): «Πες μας μια πρόσφατη φορά που …»
  • CTA: «Θέλω ενημέρωση» (συγκατάθεση email)

5) Landing Page Test – γρήγορος οδηγός

Συστατικά:

  • Τίτλος (1 πρόταση value proposition)
  • 3 bullets οφέλη (plain language)
  • 1 social proof (quote/στατιστικό αν έχεις)
  • 1 CTA (email/waitlist ή «Notify me»)

Εργαλεία: Carrd, Tally/Typeform, Notion page, Framer, Webflow.
Μετρικές: επισκέψεις (visits), conversion rate (sign‑ups/visits), cost per lead (αν χρησιμοποιήσεις ads).
Προέλευση traffic: φίλοι/συμμαθητές, σχετικές κοινότητες, στοχευμένα social posts.
Κριτήριο επιτυχίας παράδειγμα: ≥15–25% conversion για απλή δωρεάν λίστα αναμονής.

6) Βασική Ανάλυση Δεδομένων (Google Sheets/Excel)

  • Ποσοστά: =COUNTIF(range, "ΝΑΙ")/COUNTA(range)
  • Μ.Ο. Likert: =AVERAGE(range)
  • Διάμεσος: =MEDIAN(range)
  • Πίνακας Συγκεντρωτικών (Pivot): Εισαγωγή → Συγκεντρωτικός Πίνακας → Rows: ερώτηση, Values: πλήθος.
  • Διαγράμματα: Στήλες/Ράβδοι για κατηγορικά, Γραμμές για χρονικές σειρές.
  • Σημαντικό: Τεκμηρίωσε πώς συνέλλεξες τα δεδομένα, πότε, πόσοι και ποιο segment.

7) Ηθικά & Νομικά (GDPR light)

  • Συγκατάθεση (consent) και σαφής σκοπός.
  • Ελαχιστοποίηση δεδομένων – ζήτα μόνο ό,τι χρειάζεται.
  • Ανώνυμα/ψευδωνυμοποιημένα δεδομένα όπου γίνεται.
  • Δικαίωμα διαγραφής (αν κάποιος ζητήσει να αφαιρεθούν).
  • Διαφάνεια στα fake‑door/coming‑soon tests – ενημέρωσε μετά το κλικ.

8) Δευτερογενής Έρευνα (Desk Research) – γρήγορες πηγές

  • Google Trends – εποχικότητα/ενδιαφέρον όρων.
  • Statista / OECD / Eurostat – δείκτες αγοράς, δημογραφικά.
  • Kaggle – δημόσια datasets για κατανάλωση/συνήθειες.
  • Industry reports (McKinsey, CBInsights, GSER) – τάσεις και benchmarks.
  • Ακαδημαϊκές βάσεις (Google Scholar) – τεκμηρίωση/βιβλιογραφία.

Χρησιμοποίησε τα ως συμπληρωματικά στα δικά σου πρωτογενή δεδομένα.

🧩 Ατομικές δραστηριότητες (εντός μαθήματος)

  1. Υπόθεση & Κριτήριο – Γράψε 1 βασική υπόθεση για την ιδέα σου (φόρμα παραπάνω) + όριο επιτυχίας.
  2. Σχεδίασε Survey (5–7 ερωτήσεις) – Στόχευσε σε συμπεριφορικά δεδομένα. Ετοίμασε Google Form.
  3. Στήσε Landing Page – 1 τίτλος, 3 bullets, 1 CTA (Carrd/Notion/Framer).

🏠 Ανάθεση (παράδοση πριν την Εβδομάδα 6)

Παράδωσε σε 1 φάκελο:

  • Σύνδεσμο survey + 10+ απαντήσεις (CSV/Sheets).
  • Σύνδεσμο landing page + screenshot.
  • Μικρή αναφορά (≤2 σελ.) με:
    • υπόθεση & κριτήριο επιτυχίας,
    • βασικά ευρήματα (ποσοστά, 1–2 γραφήματα),
    • απόφαση: συνεχίζω / τροποποιώ / αλλάζω κατεύθυνση και γιατί.

Rubric (για διαφάνεια):

  • Σαφήνεια υπόθεσης & κριτηρίου (25%)
  • Ποιότητα εργαλείων/μεθόδου (25%)
  • Ανάλυση & οπτικοποίηση δεδομένων (25%)
  • Συμπεράσματα & επόμενα βήματα (25%)

🔗 Προτεινόμενοι πόροι (2023–2025)

✏️ Αναστοχασμός

  • Ποια μία μέτρηση θα σε βοηθήσει περισσότερο να αποφασίσεις το επόμενο βήμα;
  • Τι θα αλλάξεις στο μήνυμα της landing page με βάση τα δεδομένα;
  • Αν το αποτέλεσμα είναι κάτω από το threshold, ποιο πείραμα θα τρέξεις μετά;

📎 Παραρτήματα (γρήγορα templates)

A. Survey (copy‑paste)

  1. Πόσο συχνά [βιώνεις το πρόβλημα Χ]; (1: ποτέ – 5: πολύ συχνά)
  2. Πώς το λύσατε την τελευταία φορά; (πολλαπλής επιλογής/checkboxes)
  3. Ποιο είναι το μεγαλύτερο εμπόδιο; (πολλαπλής επιλογής)
  4. Πόσο πιθανό θα ήταν να δοκιμάσετε λύση που κάνει [Υ]; (1–5)
  5. Περιγράψτε μια πρόσφατη φορά που συνέβη. (ανοιχτή)
  6. Θα θέλατε ενημέρωση; [email consent]

B. Landing Page (sections)

  • Hero title, 3 bullets, 1 CTA button → συνδέεται με Tally/Typeform για email.
  • Footer με πολιτική απορρήτου/όρους (basic).

C. Sheets – Γρήγορο Pivot

  • Data → Pivot table → Rows: Q2, Values: COUNTA Q2 → Chart: Bar.
← Προηγούμενη Επόμενη →