دليل المسوق: الاختلافات الرئيسية بين البيانات النوعية والبيانات الكمية

البيانات النوعية والبيانات الكمية نوعان مختلفان من غلاية الأسماك. فترة.

ولكن عندما يُطلب منا شرح "ماذا" و "لماذا" ، يصبح الأمر أكثر تعقيدًا بعض الشيء.

متى يجب أن أذهب للأسئلة الكمية عند صياغة فرضياتي؟ ماذا عن البيانات النوعية؟ متى تدخل الصورة؟

كما قال أندرو تشين ، "إذا كنت لن تفعل شيئًا حيال ذلك ، فقد لا يكون الأمر يستحق القياس".

الغرض الوحيد من هذه المقالة هو إلقاء الضوء على الاختلافات بين البيانات النوعية والكمية في سياق التسويق والتحسين.

بدون مزيد من اللغط ، دعنا نتعمق في الأمر.

تعريف البيانات النوعية

عادة ما يتم التعبير عن البيانات النوعية عن طريق الجمل ووصف اللغة الطبيعية. ليس بالأرقام.

عند الإشارة إلى البيانات النوعية في ملاحظات العملاء ، فإننا نسميها حرفيًا أو صوت العميل.

يعطيك السبب ، الأسباب الكامنة وراء الأرقام. يمنحك الشرح ، واستبعد التخمين لمعرفة ما هي ملاحظاتهم بدلاً من مجرد النظر إلى البيانات.

العملاء لديهم فترة اهتمام قليلة أو معدومة ، ويتوقعون منك أن تفعل المزيد لكسب وقتهم المحدود.

هذا هو المكان الذي يجب أن تكون فيه مبدعًا.

اجعل من السهل على عميلك الإجابة وافتح الحوار.

بعد ذلك ، يمكنك إخراج البيانات النوعية.

التقط العميل عندما يُرجح أن يعطيك إجابة: استطلاعات الخروج ، والتعليقات في الموقع ، والمكالمات الهاتفية ، واستخدام إعادة التوجيه ، وطرق أكثر إبداعًا للحصول على التعليقات.

ولكن يمكنك أيضًا أن تكون أكثر تميزًا وتقدم مكافأة للمجيب. بعد كل شيء ، إنهم يقضون الوقت من أجلك.

لن يكون استخدام حافز المسح فكرة سيئة. لا يوجد شيء كبير جدًا ، نوع بسيط من السيناريو مربح للجانبين.

إنه مفيد للغاية من أجل الوصول إلى السبب ، والكشف حقًا عن دوافع عملائك.

اسأل لماذا فعلوا أشياء معينة على موقعك أو لماذا لم يفعلوا أشياء معينة. اسأل عن المشاعر التي لديهم فيما يتعلق بما يقدمه عملك. حاول معرفة ما إذا كان يمكنك اكتشاف أي إحباطات لم تتم معالجتها.

متى تستخدم البيانات النوعية؟

دعنا نغطي بعض أنواع البيانات النوعية.

• شخصية المستخدم: تحديد شخصية المستخدم ، أو المشتري المثالي ، أمر لا بد منه. سيساعدك التعمق في السبب في صياغته.
• التحقق من صحة السوق: لديك فكرة عبقرية. تريد أن تؤكد أن الناس سيدفعون ثمنها ، أليس كذلك؟ استخدم مزيجًا من البحث النوعي والكمي.
• فهم وظائف المستخدم: من أجل التحدث إلى عملائك ، والتحدث بلغتهم الخاصة ، عليك أن تفهم نقطة الألم الحقيقية ، وما الذي يحاولون تحقيقه من خلال الحل الذي تقدمه.
• أبحاث السوق : تأتي البيانات النوعية في متناول اليد لتجربة أبحاث السوق. يمكن أن تكون أيضًا طريقة فعالة للغاية للحصول على رؤى لوسائل التواصل الاجتماعي ، كما هو موضح في هذه الورقة من CXL.

أعطت MeasuringU مثالًا رائعًا في مقال حول الأنواع المختلفة لأبحاث البيانات النوعية.

على سبيل المثال ، حدث انفجار في السنوات الخمس الماضية في الدورات التدريبية والتدريب عبر الإنترنت. ولكن كيف يشارك الطلاب في هذه الدورات؟ بينما يمكنك فحص الوقت الذي تقضيه والمحتوى الذي تم الوصول إليه باستخدام بيانات السجل وحتى تقييم إنجاز الطالب مقابل الدورات التدريبية الشخصية ، فإن دراسة الظواهر تهدف إلى فهم تجربة الطلاب بشكل أفضل وكيف يمكن أن يؤثر ذلك على فهم المادة.

لقد حددوا 5 أنواع من البيانات النوعية . بنفس الطريقة التي تطبق بها طرقًا لجمع البيانات الكمية ، لديك مجموعة من الممارسات والقواعد عندما يتعلق الأمر بجمع البيانات النوعية الفعالة.

تعريف البيانات الكمية

لقد غطينا الجزء النوعي.

لكن ماذا عن الجانب الكمي؟ كيف نبدأ في جمع البيانات الكمية؟

على حد تعبير Cumul.io ، "تكون المقاييس الكمية مفيدة عندما تريد أن يتخذ الأشخاص إجراءً بناءً على الرؤى المستمدة من بياناتك - الأهداف وقياس تحقيق الهدف".

إنه يهدف إلى تحديد الاتجاهات والأنماط ، وتحليل سلوك المستخدمين.

في الواقع ، عادةً ما تحتوي البيانات الكمية على مقياس (أيام ، كيلوغرامات ، دولارات ، إلخ).

متى تستخدم البيانات الكمية؟

لقد قمت بإنشاء موقع ويب جديد ، وتريد قياس تأثير عبارة تحث المستخدم على اتخاذ إجراء على أخرى.

سترغب في إجراء اختبار A / B.

يعمل التحويل بشكل رائع لهذا الغرض.

أفضل طريقة للتحقق من أداة هي استكشافها. احصل على وصول كامل إلى برنامج Convert لمدة 15 يومًا مجانًا. اختبار A / B ، تحقق من جميع عمليات الدمج الخاصة بنا واعرف سبب اختيار العديد من المحسّنين لـ Convert Experiences كبديل مثالي.

هذا هو المثال المثالي للبحث الكمي.

يعد قياس رضا عملائك باستخدام مقاييس مثل NPS ، بالإضافة إلى صحة عملك من خلال مقاييس مختلفة مثالاً آخر على الأصول الكمية.

أي شيء يستخدم لإجراء تحليل إحصائي أو إجراء بحث متعمق مدعوم بالأرقام هو كمي. يمكن تحليلها بشكل أكبر من خلال النظر إلى شرائح ومجموعات ومجموعات مختلفة.

على عكس البيانات النوعية ، فإن البيانات الكمية لها الجانب الإيجابي في كونها غير متحيزة (تمامًا). نظرًا لأن لديك مجموعة أكبر من البيانات ، فإنك تقلل من احتمالية الحصول على حالات التحيز.

تميل النتائج إلى أن تكون دقيقة ، مع هامش خطأ منخفض ، مما يجعل أي جهود تسفر عن بيانات كمية "موثوقة" بطبيعتها.

في حين أن البيانات النوعية ستمنحك رؤى رائعة ، ولكن يمكن أن تكون منحازة تمامًا ومفتوحة للتفسير.

لا تفهموني خطأ ، فأنا لا أقول أن البيانات الكمية تتفوق على البيانات النوعية ولا تأتي مع تعقيدات محتملة.

أولاً ، بناءً على الطريقة التي تستخدمها لتحليل البيانات ، يمكنك الحصول على نتائج مختلفة تمامًا من نفس مجموعة المعلومات.

في الواقع ، الطريقة التي تصوغ بها أسئلتك وأنواع الأسئلة التي تستخدمها للحصول على تعليقات كمية يمكن أن تقدم درجة من التباين في الردود.

لذلك من الضروري إجراء اختبارات A / B لتحديد الأسئلة الصحيحة.

أخيرًا وليس آخرًا ، البيانات الكمية مقيدة للغاية أيضًا. كما ذكرت ، يمكن أن يوفر لك بيانات إحصائية ذات مغزى ، لكنه لا يلقي الضوء على الأسباب الكامنة وراء هذه الإحصائيات.

مثال على الأدوات الكمية

تعد جميع أدوات تحليل مواقع الويب مثل Mixpanel أو Google Analytics أمثلة رائعة للأدوات الكمية. وكذلك تحليلات السلوك وخرائط الحرارة وأدوات التتبع مثل Crazzyegg أو FullStory.

أنها توفر لك وفرة من البيانات والرسوم البيانية والمقاييس والأبعاد. لكنهم لا يعطونك أي معلومات حول السبب.

لماذا نقر المستخدم 3989 على هذا الزر وليس الزر الآخر؟

في واقع الأمر ، فإن أدوات الاستطلاع والتعليقات هي أيضًا أدوات كمية لأنها تمنحك عادةً القدرة على طلب الأرقام والمقاييس. يسمحون لك بطرح أسئلة كمية.

4 أنواع من بيانات العملاء التي تعزز حملاتك التسويقية

البيانات قوة - سواء كانت نوعية بطبيعتها أو كمية.

ضع في اعتبارك هذه الإحصائية: 67٪ من الأشخاص يقدمون معلوماتهم عن طيب خاطر طالما أنهم يعلمون أنها ستفيدهم في شكل خصومات أو هدايا مجانية.

علاوة على ذلك ، يرغب حوالي 86 ٪ من المستهلكين في دفع المزيد مقابل تجربة عملاء أفضل والمزيد من المعرفة والتجزئة يمكن أن يساعدوا بالتأكيد في تقديم خدمة ممتازة تشعر بأنها شخصية للفرد الذي يستقبلها.

هذا الرسم البياني الذي تم إنشاؤه بواسطة ConnextDigital يملأ الفجوة ، ويتحدث عن الأنواع الأربعة لبيانات العملاء وكيف يمكنك (بمسؤولية) التنقيب عن كل منها.

لا أحد أفضل من الآخر

البيانات النوعية والكمية لها أغراض مختلفة. إنهم يخدمون احتياجات مختلفة.

مرتبطة بالأرقام

• يتم تنفيذه عندما تكون البيانات عددية
• يمكن تحليل البيانات المجمعة إحصائياً.
• أمثلة: الطول ، الوزن ، الوقت ، السعر ، درجة الحرارة ، إلخ.

المرتبطة بالتفاصيل

• يتم تنفيذه عندما يمكن فصل البيانات إلى مجموعات محددة جيدًا
• يمكن فقط ملاحظة البيانات التي تم جمعها وعدم تقييمها.
• أمثلة: الروائح ، المظهر ، الجمال ، الألوان ، النكهات ، إلخ.

يتلخص هذا عمومًا في ما إذا كنت قد حددت نطاق مشروعك. إذا كنت لا تزال تستكشف ما تريد القيام به ، فيمكن أن تساعدك البيانات النوعية حقًا في صقل كيفية تنظيم مشروعك وتحديد المقاييس الرئيسية الخاصة بك. إذا كنت قد حصلت بالفعل على الهيكل والمقاييس الرئيسية الخاصة بك ، فاعتمد على البيانات النوعية لإرشادك خلال التفاصيل الدقيقة. - ويل كانون ، الرئيس التنفيذي لشركة UpLead (https://www.uplead.com)

لكن يمكنهم أيضًا العمل جنبًا إلى جنب. تأكد من فهمك للاختلاف ، وقم بتدوين متطلباتك وأهدافك ، ثم قم بإجراء مكالمتك.