定性的および定量的研究を有利に使用する方法
公開: 2022-04-17定性的調査と定量的調査は、広く使用されている市場調査方法です。 それらは、マーケター、ストーリーテラー、ジャーナリスト、心理学者、エコノミスト、ブランドマネージャー、社会科学者にとって強力な洞察の源として機能します。リストは続きます。
定量的研究とは何ですか？
定量的研究は数字の問題です。 それはあなたに何人の人々が特定の方法で考え、感じ、または行動するかについての考えをあなたに与えます。 ここでは、より広いグループをより正確に表す大きなサンプルを扱う傾向があります。
定量的調査では、消費者の行動、認識、態度、関心を定量化するための調査または分析が必要であり、アイデアを裏付けるために必要な難しい数値が得られます。
例を次に示します。2020年末以降、中国国外では毎日TikTokへのログインが54％増加しています。
定性的研究とは何ですか？
一般的に言えば、定性的研究は、人々が何を考え、感じ、そして何をするかを調査します。 これは数値ではありません。つまり、人々が自分の経験について話したり意見を共有したりするように、洞察は言葉や物語で構成されます。
ここでは小さなサンプルを扱う傾向があります。 定性的調査は通常、1対1のインタビュー、フォーカスグループ、ディスカッションフォーラムなどの情報源から収集されます。
これは、バリュープロポジションに対する顧客の認識や、顧客の態度がどのように変化しているかを明らかにするなど、直接的な洞察を生み出すのに最適です。
次に例を示します。消費者は、自分自身を扱い、ふけることがより重要になっていると感じています。
定量的研究が絵の輪郭である場合、定性的研究はそれを色付けします。
定性的研究と定量的研究：どのようにうまくいくのか？
どちらの調査方法にも長所と短所があり、取得するデータの種類に応じて、どちらかが適しています。
定性的研究の利点
- 深さと詳細を取得する：定性的調査方法は、思考、感情、行動を分析するのに役立ちます。 そうすることで、物事の背後にある「理由」を探ることができます。 これは、何が消費者を動機付けるのか、そして何が消費者の行動を促進するのかを理解する上で非常に価値があります。
- 議論を促すことができます。定性的データの喜びは、人々が自分の気持ちの内外を拡大できることです。 多くの場合、これらのディスカッションは、当初は考えていなかった新しいトピック領域を紹介し、より深い洞察を提供します。
- 柔軟性を保つことができます。上記の点の裏側で、定性的な方法を使用すると、収集している情報に応じて、質問をリアルタイムで適応させることができます。 何か面白いものの表面を引っかいた場合は、もう少し深く掘り下げることができます。 そして、それが目標を達成していない場合は、質問の焦点を移すことができます。
定性的研究の欠点
- 小さいサンプルサイズを扱っている：定性分析はより詳細になる傾向があり、これは素晴らしいことですが、結果としてより時間がかかります。 また、リソースを大量に消費するため、実際に話すことができる人の数は限られています。 たぶん、あなたはあなたが望むほど多くの人々を調査しないでしょう。
- 結果を一般化するのは難しいです。定性的調査では、少数の意見を扱っているため、収集した意見がより多くの人々の意見を表していると正確に言うことはできません。
- 熟練した定性的研究者が必要です。定性的調査から得られる回答に誤って影響を与える方法はたくさんあります。声のトーン、話している相手との関係、質問の順序などです。 。 残念ながら、得られる回答の質は、主に研究者がインタビューやフォーカスグループをどれだけうまく実施しているかに基づいています。
- 匿名性はありません。それに直面しましょう。誰もが常にすべてのことについて話し合うことに抵抗がないわけではありません。 特に1対1のセッションや、見知らぬ人でいっぱいのディスカッショングループでは、人々が敬遠するトピックがいくつかあります。 もしそうなら、彼らが恥ずかしがり屋であるか判断されていると感じている場合、彼らは完全な答えを隠す可能性があり、それはあなたの研究の結果を歪めるでしょう。 一部の人々は、匿名の定量的研究を喜んで行うだけかもしれません。
定量的研究の利点
- より大きなサンプルを手に入れる：定量的調査を使用すると、より広範な調査を行うことができます。これには、より多くの人が関与します。 当然、より幅広いグループの人々に結果をより正確に一般化することができます。
- 客観性と正確性が得られます。定量的研究に関係する変数ははるかに少なくなります。 収集しているデータは「クローズエンド」であることがよくあります。つまり、人々はyes / no、Instagram / Facebook/TikTokなどの明確な多肢選択式の回答を選択しています。 そして、結果に飛び込むことになると、議論の余地はありません。 特定の数の人々が1つのことを行い、特定の数の人々が別のことを行います。
- より速く、より簡単に：定量的なデータ収集により、自動化の世界に足を踏み入れることができます。 物理的な研究者を支援する必要はありません。デジタル調査またはモバイル調査を選択するだけです。 これらは、複数の国で同時に何千ものインタビューを行うことができます。
- 費用を節約できます。実行が速いため、定量的手法は費用効果が高いことで有名です。 そのため、定量的調査に参加する人のコストは、通常、フォーカスグループの価格よりはるかに低くなります。 そして、調査を実施するのではなく、熟練した研究者が調査を書く必要があります。
定量的研究の欠点：
- 全体像がわかりにくくなります。この調査方法では、結果は数値の応答に基づいており、その結果、グループの考え、動機、推進力についての洞察がわずかに少なくなります。 重要な要素であるコンテキストが不足しています。 これを回避するために、「オープンエンド」の回答を含めることができます。これにより、参加者は、ボックスにチェックマークを付けるだけでなく、より詳細な回答を書き留めることができます。 しかし、そうすることは、回答者が時間を持ち、質問を真に理解していることに依存しています。
- それはやや人工的です。定量的研究は、それを制御できるように、不自然な環境で実行する必要があります。 これは重要ですが、収集した結果が「実際の」結果とは異なる可能性があることを意味します。
- 制限に直面しています。定量的方法には事前に設定された回答が必要であり、参加者がどのように考え、感じ、行動するかがリストに含まれていない場合があります。 彼らの本当の答えはあなたの選択肢の欠如の背後に隠されており、それは彼らが実際に彼らがどのように感じているかを反映していないものを選ぶように彼らを駆り立てるかもしれません。
両方の長所を活用する
どちらのアプローチにも長所と短所があります。 この2つを組み合わせることで（混合法研究と呼ばれることが多い）、調査結果の質と精度を大幅に向上させ、幅と深さの両方を追加できます。
混合法研究の利点
- ストーリーを充実させる：定性的データを使用して、定量的調査で明らかになった洞察に色を付けることができます。
- あなたの物語を調べてください：あなたは定性的研究で明らかにされた意見から仮説を生成し、そして定量的アプローチでより広いサンプルに対してこれらを相互参照することができます。
- 驚きを説明する：定性的データを使用して、定量的データからの予期しない結果をよりよく理解できます。
組み合わせたアプローチで結果重視のキャンペーンを生成する方法
素晴らしい結果が得られるように両方のデータメソッドを組み合わせるには、計画が必要です。
成功するデータ分析と同様に、正しい答えを見つけるには、正しい質問をする必要があります。
そして、適切な質問をするために、あなたはあなたの主要な目標を特定する必要があります–あなたが達成したいことを正確に計画すること。
たとえば、ROIに焦点を当てたキャンペーンを推進しようとしている企業は、Google Analytics、Data Studio、PowerBIなどの定量的追跡ツールを使用できます。 正しく設定すれば、ウェブサイトへのアクセス、ページ滞在時間、ソーシャルメディアからのトラフィック、リード数、さらには収益などの主要業績評価指標をすばやく見つけることができます。
これを、アンケート、レビュー、ケーススタディ、または顧客インタビューを通じて、顧客がブランドについてどのように感じているかに関する定性的な情報と組み合わせると、知っておくべきことの詳細がわかります。
この種のインテリジェンスにより、ブランドはキャンペーンがどの程度うまく機能しているか、そして重要な理由として、その理由を深く理解することができます。
定性分析を使用してユーザージャーニーを合理化する
調査は戦略的なビジネスの質問に答えることができますが、それをうまく行うには、情報を調査し、最も実用的な洞察を収集する必要があります。
定性分析により、顧客が特定の製品またはサービスを購入した理由と、エンドツーエンドのエクスペリエンスがどのようなものであったかについて、ブランドの回答を得ることができます。
これらの調査結果は、行動に移すことができる明確なデータを提供し、ブランドが機能していることをより多く実行し、ユーザージャーニーのあらゆるねじれに対処できるようにします。
さらに、カスタマーレビューのような定性的な証拠は、より多くのコンバージョンを促進するのに役立ちます。 実際には：
消費者の99.9％がレビューを読み、98％がレビューを購入への消費者の道の重要なステップと考えています。
したがって、定性的調査は、舞台裏で物事を構成するのに役立つだけでなく、より多くのお金を稼ぐのにも役立ちます。 （人々があなたのブランドについていいことを言っている限り。）
定量分析を使用して、壊れているものを修正します
一方、定量分析では、購入の過程がどのように見えるかに関する具体的な回答を提供できるため、ブランドは、重要なタッチポイントで問題を引き起こしている領域を見つけることができます。
たとえば、購入者の大部分が特定のページに立ち寄ったり、同じ場所でバスケットを放棄したりする場合、マーケターはページを再設計するか、トランザクションプロセスを高速化することで、これに非常に迅速に対処できます。
力を組み合わせて魔法を起こさせる
定量的データはバスケットの放棄に関する問題にフラグを立てる可能性がありますが、eコマースブランドは依然として消費者が脱落している理由について確信が持てない可能性があります。
ページが少し遅いですか？ 支払いオプションは混乱していますか？ または、ページデザインが不十分なため、CTAを見つけるのが困難ですか？
難しい数字と「理由」を組み合わせることで、ブランドは問題がどこにあるのか、そしてそれらをどのように修正するのが最善かについて明確な考えを得ることができます。
より深い洞察は競争力を与えます
組み合わせた調査は、ブランドのビジネス目標に応じてさまざまな方法で使用できます。
たとえば、データは、製品の設計が視力の低下を説明し、手先の器用さを阻害した場合、可処分所得とテクノロジーへの関心を持つ70歳以上がより多くのデバイスを購入することを明らかにする可能性があります。
これらの種類の洞察は、まったく新しいオーディエンスと製品カテゴリを開き、ブランドに競争力を与える可能性があります。
パーソナライズされた未来への出会い
定性的研究と定量的研究の方法には、果たすべき役割が異なります。 特にパーソナライズに対する消費者の需要が高まり続けているため、この2つを一緒に使用することは強力な動きになる可能性があります。
この需要を満たすために、ますます多くのブランドとマーケターがオーディエンスプロファイリングデータに目を向け、オーディエンスの行動と認識を大規模に分析して、消費者に合わせてアクティビティを調整しています。
定性的なペルソナと定量的なデータを組み合わせることで、オーディエンスを可能な限り詳細に識別および定義し、最大の影響を与えるために、どのように、どこで、いつ到達するかを理解できます。
