Mennyiségi vagy minőségi? Mi a jobb?
Mind a kvalitatív, mind a kvantitatív adatoknak ma van érdeme. Függetlenül attól, hogy mi folyik be egy beszélgetés, úgy tűnik, mindig vita folyik arról, hogy milyen adatok jobbak. Most, amikor úgy tűnik, hogy a kvantitatív a "szinte az összes" lehetséges valóság mértékévé válik. Sőt, úgy tűnik, hogy a mindent mérni próbáló módszer rögeszmévé vált, amint Daniel Innearity beszámol erről az El País-ban megjelent cikkről, amelyet nemrégiben Salvával tárgyaltam. Mindent "pontszámok, rangsorok, értékelések, hatások, mutatók, tetszések, csillagok, pontszámok, arányok, indexek" formájában kell mérni ... Most mindent számszerűsítenünk kell? Érdemes-e valamit kvalifikálni?
A válasz erre a kérdésre középen lehet (mint általában az erények). Úgy gondolom, hogy nem a választás kérdése a kérdés mennyiségi vagy minőségi megfelelő módon, hanem inkább megtalálni az ideális egyensúlyt mindkét perspektíva között, háromszögben, mind kvanti, mind kvali adatok felhasználásával. (Olyannyira, hogy doktori disszertációmban pontosan olyan vegyes megközelítést választok, amely mind az eredményeket, mind a kvantitatív és kvalitatív adatok alapján háromszorosítja az eredményeket és következtetéseket. Példaként fogok beszélni a jövőben az ügyfelek számára készült termékek vagy szolgáltatások tervezéséről, de analógia az innováció kultúrájának változatosságának mérésével, vagy bármilyen analitikai folyamat az üzleti döntések meghozatalához.
Az igazság a fogalmak mögött
A tisztességes egyensúly szükségességének megértéséhez először meg kell határoznia, hogy mit jelentenek egyenként biztosan. Ismerje fel különbségeiket, és mindenekelőtt elengedhetetlen a helyes alkalmazása adatok elemzése amelynek eredményei eredményesek.
Egy olyan társadalomban, ahol mindent meg lehet mérni, és ezért számszerűsíteni lehet, a számok az információk rendezésének alapvető eszközeivé válnak. Nagy előnye a megértés egyszerűségében rejlik, a számok objektív módon egyszerűen érthetők, és további vita nélkül elfogadhatók.
Éppen ezért, amikor kvantitatív adatokról van szó, akkor egy nagy igazsággal szembesül, hogy szinte minden számszerűen osztályozható, akár rangsorokkal, pontszámokkal vagy értékelésekkel, egy termék minőségével, egy márka népszerűségével vagy a versenyképességgel maguk a vállalatok.
Tehát a kvantitatív adatok meghatározhatók olyan információként, amelyet számokkal mérhetünk. A számok átlátszóak, rajtuk keresztül meghatározza, hogy hányszor látogattak meg egy weboldalt, vagy hányszor töltöttek le egy alkalmazást.
Akár a tudományra, akár a politikára, akár a piacra használják, a számok társadalmi mérési funkciót töltenek be, egy szabványosított nyelvet, amelynek jellemzője a pontos, világos és elfogulatlan. Ezeket az alkalmazás metrikáival, felmérésekkel és A/B tesztekkel lehet összegyűjteni.
Épp ellenkezőleg, a táj teljesen megváltozik, amikor miről van szó minőségi. Minőségi adatokról beszélve az információ nem mérhető, és ettől eltérően mennyiségi, szubjektív. Ha a termékek vagy szolgáltatások tervezésének kontextusára utal, akkor bizonyos termékekre vonatkozó vevői tapasztalatok alapján gyűjtött adatokra utal.
Ezeket az adatokat hívások, e-mailek, interjúk vagy akár informális beszélgetések vagy megfigyelések, néprajzok stb. Során szerezhetik be.
Miért használja mindkettőt?
Miután megértette, hogyan kell ezeket alkalmazni, láthatja, mennyire ellentétesek az alapjaik. Objektivitás vs szubjektivitás, pontosság vs pontatlanság. Azonban összességében, és ha rendelkezik a megvalósításához szükséges ismeretekkel, a konkrét és mennyiségi információk kombinálásának (vagy háromszögelésének) eredményei, rugalmas és kvalitatív információkkal együtt nagy termelékenységet kínálnak.
Az üzleti siker kulcsa az egyensúlyban rejlik, pontosabban a kiegyensúlyozott döntések meghozatalában. Tehát úgy gondolom, hogy mindkét típusra szükség van az eléréséhez.
Az ok, amelyet e mögött állítottam, arra korlátozódik, hogy mindkettő képes információt szolgáltatni az emberek valós viselkedéséről. A vegyes felhasználásával elért eredmények messze túlmutatnak a lapos adatokon, mivel két különböző szempontból következetes adatokat nyernek.
És ezeknek az adatoknak a pontossága is növekedhet, ha az emberek viselkedését megmérik és tanulmányozzák. Kvantitatív és kvalitatív adatokat is kapunk, hány kliens csinál ...? az első, a második számára pedig olyan adatok, amelyek kontextust és árnyalatokat adnak véleményüknek. A weboldal teljesítményével, vagy a termék működését akadályozó jellemzőkkel kapcsolatos megjegyzések az a és előtti jelet jelölik a adatok elemzése mint olyan.
Ezzel kapcsolatban Esteban García Pérez, a Hydra Social Media ügyvezető igazgatója elmagyarázza, hogy ahhoz, hogy valóban megértsük, mit igényelnek az ügyfelek, kvalitatív és kvantitatív adatokat kell felhasználni a vásárlók kategorizálásának és szegmentálásának eléréséhez, valamint a tapasztalatok pozitívabb és kielégítőbb kialakításához. nekik.
Azok a megváltoztathatatlan adatok, amelyek nem változtathatják meg a bennük rejlőt, nagy értéket képviselnek, olyan igazságot jeleznek, amelyet nem lehet tagadni, és amely bizonyos indexeket jelez, ugyanakkor az emberek gondolkodására, érzésére és cselekedetére utaló adatok ugyanolyanok, mint értékes. Ahogy Pablo Seibelt, aki az Auth0 adattudományi csapatát vezeti, rámutat, az emberek szubjektívek, nem robotok, és szubjektivitásuk tudatában jobb eredmények születnek.
Ha szeretne példákat arra, hogyan működhetnek mindkét adattípus teljes összhangban és eredményesen, elemezheti a következő példát: Ha A/B tesztet javasolnak a weboldal felületének színének meghatározására, akkor a szín talált, ha kvantitatív adatokat használnak az opciók között, a kvantitatív adatokból azonban hiányoznak a dinamikusabb és szubjektívebb részletek, mint például a kontextus.
Miért előnyben részesítik az egyik színt a másikkal szemben? Azért, mert összetévesztik egy másik weboldal tervezésével? Egyesület vagy preferencia? Miért van ilyen preferenciád? Az okok sokfélék lehetnek, és ismerni kell a hatékony és praktikus megoldások megszerzéséhez.
És bár úgy tekinthető, hogy felesleges fordulatok történnek az ügyben, az az igazság, hogy a konkrét válaszok felfedezése során az ember képes arra, hogy levezesse az emberek gondolkodásmódját. Nem csak a kvantitatív adatoknál kell maradnia, hanem tovább kell mennie, és egy kiválasztás után fedezze fel a magyarázatokat.
Amikor megkezdjük a kvalitatív adatok gyűjtését és közvetlen kapcsolatot tartunk fenn az ügyféllel, akkor az ő preferenciáik és motivációik teljesen ki lesznek téve. Még ezek a preferenciák és motivációk is felhasználhatók más összefüggésekben.
A kvalitatív adatokat szembe kell állítani a kvantitatív adatokkal és fordítva, mindig arra törekedve, hogy mélyreható piackutatással megismerjük ügyfeleinket. Így mondja María José Páez, az InboundCycle marketing tanácsadója.
Egy másik fontos információ a megfelelő figyelem fenntartása érdekében az elérendő célokról szól, bár ezek attól az üzleti vállalkozástól, vállalattól vagy márkától függenek, amelyben dolgoznak, kapcsolatot kell létesítenie az ügyféllel is, ahol nemcsak mennyiségi adatokat kell beszereznie, de minőségi.
Arra kell összpontosítaniuk, hogy megértsék, mi a vásárlók valódi problémája. Miért fontos ez? Mivel a kvalitatív megközelítéssel megközelítheti a megfelelő kérdéseket, végül megértheti, hogy mit gondol az ügyfél többé-kevésbé, és mi számít neki valójában, így mondja Szergej Shevlyagin, a Zillow csoportvezetője.
Első lehetőség: kezdje kvalitatív adatokkal
A keverék szükségessége minőségi mivel mennyiségi teljesen kielégítő eredmények elérése érdekében, de hol kezdje ezt. A mennyiségi adatokkal kezdjen? Vagy a kvalitatívakkal? Van-e képlet a jelzett válaszok megkeresésére? Ne. Nincs, mert minden válasz függ a kontextustól, amit keres, és természetesen a megszerezni kívánt adatoktól.
Megközelítésként referenciát lehetne adni, elsősorban minőségi adatok felhasználásával, mindez a jövőben felépítendő termék típusának, vagy a meglévő terméken végrehajtandó módosítások meghatározásához. amely bizonyos változtatásokat igényel.
Idő eltöltésével és az ügyfelekkel vagy a jövőbeni ügyfelekkel való kapcsolattartással megismerheti problémáikat és igényeiket, mit gondolnak és mire van szükségük az elégedettséghez.
Mivel az ügyfelekkel való kapcsolattartás gyakran inkább a kreativitáshoz kapcsolódik, azokhoz az elvont elemekhez. A teljes, tágabb és hatékonyabb elképzeléshez ez szükséges és nélkülözhetetlen, de a számszerűsíthetőség elfelejtése nélkül, mivel az adatmarketingben ez egy további elkerülhetetlen pont az egyenletben, amint azt Karina Velásquez, a Marketing4ecommerce webhelyhez író kommunikációs tudós elmagyarázta.
A tudás megszerzése után hipotéziseket fogalmaz meg azokról a szolgáltatásokról vagy termékekről, amelyek képesek a lehető legmagasabb értéket biztosítani a cél számára. Később, amikor a megfogalmazott hipotézis igazolásához kvantitatív adatok gyűjtését folytatjuk.
Amint azt Bruce McCarthy, az UpUp Labs alapítója kifejtette, hogy rugalmas adatokkal dolgozva lehetséges a kvantitatív adatokkal helyes kérdéseket feltenni a hipotézisek validálásához.
McCarthy elmagyarázza, hogy minél több ismeret van a kvantitatív adatokról, általános és logikus pontosan a kvalitatív adatokkal kezdeni. Ha a streaming platform optimalizálásának legjobb módját kell meghatározni, amely már kiváló reprodukciókat biztosít, akkor a kvantitatív adatok már rendelkezésre állnak.
Ez a kvantitatív adat a gyenge pontok, vagyis azoknak a viselkedéseknek vagy okoknak a bemutatására is lehetőséget nyújt, amelyek miatt a számok nem olyan jók, mint amilyenek lehetnek. De ha csak néhány hétig látja, hogy a nézetek száma emelkedik és csökken, akkor nem lesz konkrét válasza.
Miért történik? Mi történik? Hogyan cselekedhet? Ha ezekre a kérdésekre rosszul válaszolnak, vagy nem válaszolnak rá, akkor lehetősége van helytelen válaszokat kapni, vagy nem kielégítő megoldásokat javasolni, amelyek nem oldják meg a valódi problémákat.
Minőségi adatok nélkül még a helyes probléma téves részét is meg lehet oldani, ahogy Lulu Cheng, a Pinterest termékmenedzsere megjegyzi.
Második lehetőség: kezdje kvantitatív adatokkal
Ahogy a kvalitatív adatok személyesebb, részletesebb és humánusabb kezdetet adhatnak adatok elemzése, A kvantitatív adatokkal kezdve egy másik lehetőséget is bemutatunk. A kvantitatív és a kvalitatív adatok sem létezhetnek a másik nélkül, mivel egymásba táplálkoznak és egyszerre kiegészítik egymást.
Ha úgy dönt, hogy kvantitatív adatokkal kezdi, a jelentős minták felfedezése tömör és pontos profilok kialakítását szolgálja a termékekről, és miután ezeket az információkat igazolták, ideje kvalitatív interjúkat kezdeni, hogy teljes mértékben megértsük az adott mintákat generáló kontextust.
Az interjú folyamata nagyon változatos, és ennek eredményeként általában néhány meglepetést vagy leleplezést hoz létre, amelyek nem kapcsolódnak a már ismertekhez. Ezért könnyű és előnyös ezek során új nyomokat felfedezni.
Ezután vissza kell térni a kvantitatív adatokra annak fontosságának mérése érdekében. Meg kell jegyezni, hogy egyes esetekben ugyanazok a kvantitatív adatok más kvantitatív adatok előállításának lehetőségét jelentik, amelyek nagyobb kohéziót nyújtanak a kapott válaszokhoz. Ez a helyzet a kvalitatív adatok esetében is előfordulhat.
Önmagában a kvalitatív és a kvantitatív adatok keresésének is fáradhatatlannak kell lennie a termék optimalizálása szempontjából, mivel több információ megszerzésével az említett termék képes elérni a maximális potenciált.
Bármennyire is hihetetlen, a fejlesztéshez szükséges konfigurációk kimeríthetetlenek, és a vásárló mindig olyan termékeket keres, amelyek jobban fel vannak készülve vagy konfigurálva az igényeikhez, ezért többször állandó és sikeres változás állapotában kell lenniük. Ezért kell a kvantitatív és kvalitatív adatokat együtt használni.
Nem a választásról van szó
A feltételezések rendkívül veszélyesek, mert teljesen helytelen eredményekhez vezethetnek, amelyek az elfogult értelmezés súlyos hibáihoz vezetnek. Ez különös jelentést kap, amikor a adatok elemzése mennyiségi és minőségi. Ha metrikus módban vannak konkrét számai, kvantitatív adatai vagy interjúkra adott válaszai, kvalitatív adatai, semmiképpen sem szabad elkülöníteni az egyik elemzését a másiktól.
Mivel mindkét adat kétséges lehet, ezért együtt adnak több igazságot és a konkrét érzetet, mivel támogatják egymást.
Háromszög alakú, így két nagy típusú módszertani háromszögelés különböztethető meg. Az első a tiszta háromszögelés, amelynek során mind a kvantitatív, mind a kvalitatív részeket párhuzamosan tervezik. Az információgyűjtési technikákat szintén párhuzamosan alkalmazzák, és elemzik annak érdekében, hogy közös értelmezéshez jussanak, mindkét esetben azonos fontossággal és relevanciával járulva hozzá a következtetések elkészítéséhez. A háromszögelés tervezésének második típusa az úgynevezett integrált tervezés vagy beágyazott tervezés, amely abban különbözik az előzőtől, hogy a kvantitatív és kvalitatív kutatási stratégiák között alárendeltség vagy hierarchia van. Más szavakkal, az integrált tervekben a két stratégia egyikét alárendelik a másiknak a fő stratégia továbbfejlesztése és átirányítása érdekében.
Összegzésképpen: ha fontosabb minőségi adatokkal vagy mennyiségi adatokkal foglalkozunk? Szerintem mindkettőre szükség van. Bárki, aki adatelemzés alapján akar döntéseket hozni, képesnek kell lennie megérteni, hogy a viselkedési adatok bármilyen számszerűsíthető mintája hatással van az emberekre, akiknek szubjektív és előre nem látott véleményük és reakcióik vannak.
Ezért az ideális az, ha megtaláljuk a megfelelő egyensúlyt mindkét fél között, szintezzük ezeket az adatokat, háromszögeljük az adatelemzés eredményeit és következtetéseit, mert ebben a kényes egyensúlyban vannak a kulcsok az igazán jól meghozott döntések meghozatalához.