วิธีการใช้การวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อประโยชน์ของคุณ

การวิจัยเชิงคุณภาพและการวิจัยเชิงปริมาณเป็นวิธีการวิจัยตลาดที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย พวกเขาทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลเชิงลึกที่ทรงพลังสำหรับนักการตลาด นักเล่าเรื่อง นักข่าว นักจิตวิทยา นักเศรษฐศาสตร์ ผู้จัดการแบรนด์ นักวิทยาศาสตร์ทางสังคม

การวิจัยเชิงปริมาณคืออะไร?

การวิจัยเชิงปริมาณเป็นเรื่องตัวเลข ช่วยให้คุณทราบว่ามีคนจำนวนเท่าใดที่คิด รู้สึก หรือประพฤติตนในทางใดทางหนึ่ง คุณมักจะจัดการกับกลุ่มตัวอย่างจำนวนมากที่นี่ – ตัวอย่างที่แสดงถึงกลุ่มที่กว้างขึ้นได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

การวิจัยเชิงปริมาณเรียกร้องให้ทำแบบสำรวจหรือการวิเคราะห์เพื่อหาปริมาณพฤติกรรม การรับรู้ ทัศนคติ และความสนใจของผู้บริโภค โดยให้ตัวเลขที่ชัดเจนที่คุณต้องการเพื่อสนับสนุนแนวคิดของคุณ

ตัวอย่าง: การเข้าสู่ระบบ TikTok ทุกวันเพิ่มขึ้น 54% นอกประเทศจีนตั้งแต่สิ้นปี 2020

การวิจัยเชิงคุณภาพคืออะไร?

โดยทั่วไปแล้ว การวิจัยเชิงคุณภาพจะสำรวจสิ่งที่ผู้คนคิด รู้สึก และทำ ไม่ใช่ตัวเลข ซึ่งหมายความว่าข้อมูลเชิงลึกของคุณจะประกอบด้วยคำและเรื่องราว เช่น คนที่พูดถึงประสบการณ์ของพวกเขาและแบ่งปันความคิดเห็น

คุณมักจะจัดการกับตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ที่นี่ การวิจัยเชิงคุณภาพมักจะรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว การสนทนากลุ่ม และฟอรัมสนทนา

วิธีนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างข้อมูลเชิงลึก เช่น การเปิดเผยการรับรู้ของลูกค้าเกี่ยวกับข้อเสนอคุณค่าของคุณ หรือทัศนคติของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป

นี่คือตัวอย่าง: ผู้บริโภครู้สึกว่าการปฏิบัติต่อตนเองและปล่อยใจมีความสำคัญมากขึ้น

หากการวิจัยเชิงปริมาณเป็นโครงร่างของรูปภาพ การวิจัยเชิงคุณภาพจะใส่สีลงไป

การวิจัยเชิงคุณภาพกับการวิจัยเชิงปริมาณ: เป็นอย่างไร?

วิธีการวิจัยทั้งสองมีข้อดีและข้อเสีย และขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการ วิธีหนึ่งจะเหมาะสมกว่า

ประโยชน์ของการวิจัยเชิงคุณภาพ

• เจาะลึกและลงรายละเอียด: วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพช่วยให้คุณวิเคราะห์ความคิด ความรู้สึก และพฤติกรรมได้ การทำเช่นนี้จะช่วยให้คุณสำรวจ 'สาเหตุ' เบื้องหลังสิ่งต่างๆ ได้ สิ่งนี้มีค่าอย่างยิ่งเมื่อต้องทำความเข้าใจว่าสิ่งใดจูงใจผู้บริโภค และสิ่งใดเป็นตัวขับเคลื่อนพฤติกรรมของพวกเขา
• คุณสามารถส่งเสริมการอภิปราย: ความสุขของข้อมูลเชิงคุณภาพคือการช่วยให้ผู้คนสามารถขยายรายละเอียดเกี่ยวกับความรู้สึกของพวกเขาได้ บ่อยครั้ง การสนทนาเหล่านี้สามารถแนะนำหัวข้อใหม่ๆ ที่คุณไม่ได้นึกถึงในตอนแรก โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• คุณสามารถยืดหยุ่นได้: ที่ด้านหลังของประเด็นข้างต้น การใช้วิธีการเชิงคุณภาพช่วยให้คุณสามารถปรับคำถามของคุณในแบบเรียลไทม์ ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณกำลังรวบรวม หากคุณได้ขีดข่วนพื้นผิวของบางสิ่งที่น่าสนใจ คุณสามารถเจาะลึกลงไปอีกเล็กน้อย และหากไม่ตรงจุด คุณสามารถเปลี่ยนโฟกัสของคำถามได้

ข้อเสียของการวิจัยเชิงคุณภาพ

• คุณกำลังจัดการกับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก: การวิเคราะห์เชิงคุณภาพมีแนวโน้มที่จะเจาะลึกมากขึ้น ซึ่งดีมาก แต่ผลลัพธ์ที่ได้จะใช้เวลานานกว่า และเนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรมาก จำนวนคนที่คุณคุยด้วยจึงมีจำกัด เป็นไปได้มากว่าคุณจะไม่สำรวจผู้คนมากเท่าที่คุณต้องการ
• เป็นการยากที่จะสรุปผลลัพธ์: ใน การศึกษาเชิงคุณภาพใดๆ เนื่องจากคุณกำลังเผชิญกับกลุ่มความคิดเห็นเล็กๆ คุณไม่สามารถพูดได้อย่างแม่นยำว่าความคิดเห็นที่คุณรวบรวมได้แสดงถึงมุมมองของประชากรในวงกว้าง
• คุณต้องการนักวิจัยเชิงคุณภาพที่มีทักษะ: มีหลายวิธีที่จะโน้มน้าวคำตอบที่คุณได้รับจากการสำรวจเชิงคุณภาพโดยไม่ได้ตั้งใจ เช่น น้ำเสียงของคุณ สายสัมพันธ์ของคุณกับผู้ที่คุณกำลังพูดด้วย และแม้แต่ลำดับที่คุณถามคำถาม . น่าเสียดายที่คุณภาพของคำตอบที่คุณได้รับนั้นขึ้นอยู่กับว่านักวิจัยทำการสัมภาษณ์หรือการสนทนากลุ่มได้ดีเพียงใด
• ไม่มีการปกปิดชื่อ: มาเผชิญหน้ากัน ไม่ใช่ทุกคนจะสบายใจที่จะพูดถึงทุกสิ่งกับทุกคนตลอดเวลา มีบางหัวข้อที่ผู้คนจะหลีกเลี่ยง – โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเซสชั่นตัวต่อตัวหรือกลุ่มสนทนาที่เต็มไปด้วยคนแปลกหน้า หากเป็นเช่นนั้น พวกเขามักจะปกปิดคำตอบทั้งหมดหากรู้สึกเขินอายหรือถูกตัดสิน ซึ่งจะทำให้ผลการศึกษาของคุณบิดเบือน บางคนอาจเต็มใจที่จะทำการศึกษาเชิงปริมาณโดยไม่ระบุชื่อเท่านั้น

ประโยชน์ของการวิจัยเชิงปริมาณ

• คุณได้ตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น: ด้วยการสำรวจเชิงปริมาณ คุณสามารถทำการศึกษาในวงกว้างมากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับผู้คนจำนวนมากขึ้น โดยธรรมชาติแล้ว คุณจะสามารถสรุปผลลัพธ์ของคุณได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นในกลุ่มคนที่กว้างขึ้น
• คุณได้รับความเที่ยงธรรมและความถูกต้อง: มีตัวแปรน้อยกว่ามากที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยเชิงปริมาณ ข้อมูลที่คุณกำลังรวบรวมมักจะเป็น "ปลายปิด" ซึ่งหมายความว่าผู้คนกำลังเลือกคำตอบแบบเลือกตอบที่ชัดเจน เช่น ใช่/ไม่ใช่ หรือ Instagram/Facebook/TikTok และเมื่อพูดถึงการลงลึกในผลลัพธ์ ไม่มีที่ว่างสำหรับการอภิปราย คนจำนวนหนึ่งทำสิ่งหนึ่ง และบางคนทำอีกอย่างหนึ่ง
• เร็วและง่ายขึ้น: ด้วยการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ คุณสามารถก้าวเข้าสู่โลกของระบบอัตโนมัติได้ คุณไม่จำเป็นต้องมีนักวิจัยทางกายภาพเพื่อช่วยเหลือ คุณเพียงแค่เลือกทำแบบสำรวจทางดิจิทัลหรือทางมือถือ สิ่งเหล่านี้สามารถดำเนินการสัมภาษณ์หลายพันครั้งพร้อมกันในหลายประเทศ
• คุณสามารถประหยัดเงินได้ เนื่องจากวิธีการเหล่านี้สามารถดำเนินการได้เร็วกว่า วิธีการเชิงปริมาณจึงคุ้มค่าคุ้มราคา นั่นเป็นสาเหตุที่ค่าใช้จ่ายของผู้ที่เข้าร่วมในการสำรวจเชิงปริมาณมักจะน้อยกว่าราคาของการสนทนากลุ่ม และคุณเพียงแค่ต้องการนักวิจัยที่มีทักษะในการเขียนแบบสำรวจ แทนที่จะดำเนินการ

ข้อเสียของการวิจัยเชิงปริมาณ:

• คุณได้ภาพที่ละเอียดน้อยลง: ด้วยวิธีการวิจัยนี้ ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับคำตอบที่เป็นตัวเลข และด้วยเหตุนี้ คุณจึงเข้าใจความคิด แรงจูงใจ และแรงผลักดันของกลุ่มของคุณน้อยลงเล็กน้อย คุณขาดองค์ประกอบหลัก: บริบท ในการแก้ปัญหานี้ คุณสามารถใส่คำตอบ 'ปลายเปิด' ซึ่งช่วยให้ผู้เข้าร่วมเขียนคำตอบที่มีรายละเอียดมากกว่าการทำเครื่องหมายในช่อง แต่การทำเช่นนี้ต้องอาศัยผู้ตอบมีเวลาและเข้าใจคำถามอย่างแท้จริง
• ค่อนข้างประดิษฐ์: การวิจัยเชิงปริมาณจำเป็นต้องดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ผิดธรรมชาติเพื่อให้สามารถควบคุมได้ และแม้ว่าสิ่งนี้จะมีความสำคัญ แต่ก็หมายความว่าผลลัพธ์ที่คุณรวบรวมอาจแตกต่างจากสิ่งที่ค้นพบใน 'โลกแห่งความจริง'
• คุณต้องเผชิญกับข้อจำกัด: วิธีการเชิงปริมาณจำเป็นต้องมีคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และบางครั้ง ผู้เข้าร่วมอาจคิด รู้สึก หรือประพฤติตัวอย่างไรอาจไม่อยู่ในรายการ คำตอบที่แท้จริงของพวกเขาถูกซ่อนอยู่เบื้องหลังการขาดตัวเลือกของคุณ และอาจผลักดันให้พวกเขาเลือกทางเลือกที่ไม่ได้สะท้อนถึงความรู้สึกของพวกเขาจริงๆ

รับสิ่งที่ดีที่สุดจากทั้งสองโลก

ทั้งสองวิธีมีจุดแข็งและจุดอ่อน การรวมทั้งสองเข้าด้วยกัน (ซึ่งมักเรียกว่าการวิจัยแบบผสม) คุณสามารถเพิ่มคุณภาพและความถูกต้องของสิ่งที่คุณค้นพบได้อย่างจริงจัง โดยเพิ่มทั้งความกว้างและความลึก

ข้อดีของการวิจัยแบบผสม

• เติมเต็มเรื่องราวของคุณ: คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อระบายสีข้อมูลเชิงลึกที่เปิดเผยในแบบสำรวจเชิงปริมาณของคุณ
• ตรวจสอบการบรรยายของคุณ: คุณสามารถสร้างสมมติฐานจากความคิดเห็นที่ค้นพบในการวิจัยเชิงคุณภาพ จากนั้นให้อ้างอิงโยงกับกลุ่มตัวอย่างที่กว้างขึ้นด้วยวิธีการเชิงปริมาณ
• อธิบายความประหลาดใจ: คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อทำความเข้าใจผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดจากข้อมูลเชิงปริมาณได้ดีขึ้น

วิธีการแบบผสมผสานสามารถสร้างแคมเปญที่ขับเคลื่อนด้วยผลลัพธ์ได้อย่างไร

การรวมข้อมูลทั้งสองวิธีเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมต้องมีการวางแผน

เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ การค้นหาคำตอบที่ถูกต้องต้องอาศัยการถามคำถามที่ถูกต้อง

และเพื่อที่จะถามคำถามที่ถูกต้อง คุณต้องระบุเป้าหมายหลักของคุณ - ระบุให้ชัดเจนว่าคุณต้องการบรรลุอะไร

ตัวอย่างเช่น บริษัทที่ต้องการขับเคลื่อนแคมเปญที่เน้น ROI สามารถใช้เครื่องมือติดตามเชิงปริมาณ เช่น Google Analytics, Data Studio หรือ Power BI หากตั้งค่าอย่างถูกต้อง คุณจะค้นพบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักได้อย่างรวดเร็ว เช่น การเข้าชมเว็บไซต์ เวลาบนหน้าเว็บ การเข้าชมจากโซเชียลมีเดีย จำนวนลีด และแม้แต่รายได้

การจับคู่ข้อมูลนี้กับข้อมูลเชิงคุณภาพว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ ผ่านแบบสอบถาม บทวิจารณ์ กรณีศึกษา หรือการสัมภาษณ์ลูกค้า จะทำให้คุณเห็นภาพโดยละเอียดของสิ่งที่คุณต้องรู้

ความฉลาดประเภทนี้ช่วยให้แบรนด์ต่างๆ เข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าแคมเปญของพวกเขาทำงานได้ดีเพียงใด และในเชิงวิพากษ์ทำไม

ใช้การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเพื่อปรับปรุงการเดินทางของผู้ใช้

การวิจัยสามารถตอบคำถามทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ได้ แต่เพื่อให้ทำได้ดี คุณต้องสอบสวนข้อมูลและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้มากที่สุด

การวิเคราะห์เชิงคุณภาพสามารถให้คำตอบกับแบรนด์ของคุณว่าทำไมลูกค้าจึงซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการบางอย่าง และประสบการณ์แบบ end-to-end ของพวกเขาเป็นอย่างไร

การค้นพบนี้ให้ข้อมูลที่ชัดเจนซึ่งสามารถดำเนินการได้ ทำให้แบรนด์ต่างๆ ทำสิ่งที่ได้ผลได้มากขึ้น และจัดการกับข้อบกพร่องต่างๆ ในการเดินทางของผู้ใช้

นอกจากนี้ หลักฐานเชิงคุณภาพ เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้าสามารถช่วยให้คุณเพิ่มจำนวน Conversion ได้ ในความเป็นจริง:

99.9% ของผู้บริโภคอ่านบทวิจารณ์ และ 98% ถือว่าพวกเขาเป็นขั้นตอนสำคัญบนเส้นทางสู่การซื้อของผู้บริโภค

ดังนั้นการวิจัยเชิงคุณภาพไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณกำหนดค่าสิ่งต่างๆ เบื้องหลังได้ แต่ยังช่วยให้คุณทำเงินได้มากขึ้นอีกด้วย (ตราบใดที่ผู้คนพูดถึงสิ่งดีๆ เกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ)

ใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อแก้ไขสิ่งที่เสีย

ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถให้คำตอบเฉพาะเกี่ยวกับรูปลักษณ์ของเส้นทางการซื้อ ทำให้แบรนด์สามารถระบุพื้นที่ใดๆ ที่ก่อให้เกิดปัญหากับจุดติดต่อที่มีความสำคัญ

ตัวอย่างเช่น หากผู้ซื้อออกจากหน้าใดหน้าหนึ่งเป็นจำนวนมาก หรือละทิ้งตะกร้าสินค้าที่จุดเดิม นักการตลาดสามารถจัดการเรื่องนี้ได้อย่างรวดเร็ว โดยการออกแบบหน้าใหม่หรือทำให้ขั้นตอนการทำธุรกรรมเร็วขึ้น

รวมพลังสร้างปาฏิหาริย์

แม้ว่าข้อมูลเชิงปริมาณอาจระบุถึงปัญหาเรื่องการละทิ้งตะกร้าสินค้า แบรนด์อีคอมเมิร์ซอาจยังไม่แน่ใจว่า เหตุใด ผู้บริโภคจึงเลิกใช้

หน้าจะอืดๆ หน่อยมั้ย? ตัวเลือกการชำระเงินสับสนหรือไม่? หรือการออกแบบหน้าไม่ดีทำให้ CTA หายาก?

การรวมตัวเลขที่ยากเข้ากับ 'ทำไม' ทำให้แบรนด์มีแนวคิดที่ชัดเจนว่าปัญหาอยู่ที่ใดและจะแก้ไขอย่างไรได้ดีที่สุด

ข้อมูลเชิงลึกทำให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

การวิจัยแบบผสมผสานสามารถใช้ได้หลายวิธีขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของแบรนด์

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลอาจเปิดเผยว่าผู้ที่มีอายุ 70 ​​​​ปีขึ้นไปที่มีรายได้เพียงอย่างเดียวและมีความสนใจในเทคโนโลยีจะซื้ออุปกรณ์เพิ่มเติมหากการออกแบบผลิตภัณฑ์มีสาเหตุมาจากสายตาที่บกพร่องและขัดขวางความคล่องแคล่วด้วยตนเอง

ข้อมูลเชิงลึกประเภทนี้สามารถเปิดกลุ่มผู้ชมใหม่และหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ได้ทั้งหมด ทำให้แบรนด์มีความได้เปรียบในการแข่งขันมากขึ้น

พบกับอนาคตส่วนตัว

วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณมีบทบาทที่แตกต่างกัน การใช้ทั้งสองร่วมกันอาจเป็นการเคลื่อนไหวที่ทรงพลัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความต้องการของผู้บริโภคสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณยังคงเพิ่มสูงขึ้น

เพื่อตอบสนองความต้องการนี้ แบรนด์และนักการตลาดจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จึงหันมาใช้ข้อมูลโปรไฟล์ผู้ชม วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ชมและการรับรู้ในวงกว้าง เพื่อปรับแต่งกิจกรรมให้เข้ากับผู้บริโภค

การรวมบุคคลเชิงคุณภาพเข้ากับข้อมูลเชิงปริมาณทำให้คุณสามารถระบุและกำหนดกลุ่มเป้าหมายของคุณได้อย่างละเอียดที่สุด ทำความเข้าใจว่าควรเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายอย่างไร ที่ไหน และเมื่อใดเพื่อให้เกิดผลสูงสุด