マーケティング担当者ガイド：定性的データと定量的データの主な違い
公開: 2019-03-30
定性的データと定量的データは、2つの異なる魚のやかんです。 限目。
しかし、「何を」「なぜ」を説明するように求められると、もう少し複雑になります。
仮説を立てるとき、いつ定量的な質問に行くべきですか？ 定性的データはどうですか？ いつ絵に入るの？
Andrew Chenが言うように、「それについて何かをするつもりがなければ、測定する価値がないかもしれません」。
この記事の唯一の目的は、マーケティングと最適化のコンテキストにおける定性的データと定量的データの違いを明らかにすることです。
さらに面倒なことはせずに、すぐに飛び込みましょう。
定性的データ定義
定性的データは通常、文と自然言語の説明によって表現されます。 数字ではありません。
お客様のフィードバックで定性的なデータを参照する場合、それを逐語的またはお客様の声と呼びます。
それはあなたに理由、数字の背後にある理由を与えます。 それはあなたに説明を与え、単にデータを見るのではなく、彼らのフィードバックが何であるかを知ることから当て推量を取り除きます。
顧客は注意力をほとんどまたはまったく持たず、限られた時間を稼ぐためにあなたがもっと多くのことをすることを期待しています。
それはあなたが創造的である必要があるところです。
顧客が簡単に回答できるようにして、ダイアログを開きます。
次に、定性的なデータを取得できます。
顧客があなたに答えを与える可能性が高いときにキャッチします：出口調査、オンサイトフィードバック、電話、リターゲティングの使用、およびフィードバックを取得するためのはるかに創造的な方法。
しかし、あなたはさらに優れていて、回答者に報酬を提供することもできます。 結局のところ、彼らはあなたのために時間を費やしています。
調査インセンティブを使用することはそれほど悪い考えではありません。 大きすぎるものはなく、単純なWin-Winタイプのシナリオです。
理由を理解し、顧客の動機を真に明らかにするために非常に役立ちます。
彼らがあなたのサイトで特定のことをした理由、または彼らが特定のことをしなかった理由を尋ねてください。 あなたのビジネスが提供するものに関して彼らが持っている感情について尋ねてください。 対処されていない欲求不満を理解できるかどうかを確認してください。
定性的データをいつ使用するか？
いくつかのタイプの定性的データについて説明しましょう。
- ユーザーペルソナ：ユーザーペルソナ、つまり理想的な購入者を定義することは必須です。 理由を深く掘り下げると、それを作成するのに役立ちます。
- 市場の検証：あなたは天才的なアイデアを持っています。 あなたは人々がそれに対してお金を払うことを確認したいですよね？ 定性的研究と定量的研究を組み合わせて使用します。
- ユーザーの仕事を理解する：顧客と話し、彼らの母国語で話すためには、真の問題点、つまり顧客がソリューションで何を達成しようとしているのかを理解する必要があります。
- 市場調査：定性的データは、パイロット市場調査に役立ちます。 CXLのこのペーパーで説明されているように、ソーシャルメディアの洞察を得るための非常に効果的な方法でもあります。
MeasurementUは、さまざまなタイプの定性的データ調査に関する記事で優れた例を示しました。
たとえば、過去5年間で、オンラインコースとトレーニングが爆発的に増加しています。 しかし、学生はこれらのコースにどのように取り組んでいますか？ ログデータを使用して費やした時間とアクセスしたコンテンツを調べたり、対面式のコースに対して学生の成績を評価したりすることもできますが、現象論的研究は、学生の経験とそれが資料の理解にどのように影響するかをよりよく理解することを目的としています。
彼らは5種類の定性的データを特定しました。 定量的データを収集するための方法を適用するのと同じように、効果的な定性的データを収集することに関しては、一連の実践とルールがあります。
定量的データ定義
定性的な部分について説明しました。
しかし、量的な側面はどうですか？ 定量的なデータを収集するにはどうすればよいですか？
Cumul.ioが述べているように、「定量的指標は、データからの洞察（目標と目標達成の測定）に基づいて人々に行動を起こしてもらいたい場合に役立ちます」。
これは、傾向とパターンを特定し、ユーザーの行動を分析することを目的としています。
実際、定量的データには通常、スケール（日、キログラム、ドルなど）があります。
定量的データをいつ使用するか？
新しいWebサイトを作成し、ある召喚状が別の召喚状に及ぼす影響を測定したいとします。
A/Bテストを実行する必要があります。
Convertは、この目的に最適です。
ツールをチェックアウトする最良の方法は、ツールを探索することです。 Convertに15日間無料でフルアクセスできます。 A / Bテスト、すべての統合を確認し、Optimizelyの代替手段として多くのオプティマイザーがConvertExperiencesを選択した理由を確認してください。
これは、定量的研究の完璧な例です。
NPSなどの指標を使用して顧客の満足度を測定するだけでなく、さまざまな指標を使用してビジネスの健全性を測定することも、定量的資産のもう1つの例です。
統計分析を実行したり、数値に裏打ちされた詳細な調査を実施したりするために使用されるものはすべて定量的です。 さまざまなセグメント、母集団、およびコホートを調べることで、さらに分析できます。
定性的データとは対照的に、定量的データには（完全に）偏りがないという利点があります。 データセットが多いほど、バイアスのインスタンスを取得する可能性が低くなります。
結果は正確である傾向があり、エラーのマージンが低く、定量的データを生成するすべての努力を本質的に「信頼できる」ものにします。
一方、定性的データは優れた洞察を提供しますが、完全に偏りがあり、解釈の余地があります。
誤解しないでください。定量的データが定性的データよりも優れていると言っているわけではなく、潜在的な合併症はありません。
まず、データの分析に使用する方法に応じて、同じ情報セットから完全に異なる結果を得ることができます。
実際、質問の言い方や、定量的なフィードバックを求めるために使用する質問の種類によって、回答にある程度のばらつきが生じる可能性があります。
したがって、適切な質問を特定するためにA/Bテストを実行することが重要です。
最後になりましたが、定量的データも非常に制限されています。 先に述べたように、それはあなたに意味のある統計データを与えることができますが、それらの統計の背後にある理由を明らかにするものではありません。
定量的ツールの例
MixpanelやGoogleAnalyticsなどのすべてのWebサイト分析ツールは、定量的ツールの優れた例です。 また、行動分析、ヒートマップ、CrazzyeggやFullStoryなどの追跡ツールも同様です。
豊富なデータ、グラフ、指標、ディメンションを提供します。 しかし、彼らはあなたにその理由についての情報を何も与えません。
ユーザー3989がこのボタンをクリックし、他のボタンはクリックしなかったのはなぜですか？
実際のところ、調査およびフィードバックツールは、通常、数値や指標を要求する機能を提供するため、定量的なツールでもあります。 彼らはあなたに量的な質問をさせます。
マーケティングキャンペーンを強化する4種類の顧客データ
データは力です–本質的に定性的であろうと、定量的であろうと。
この統計を考えてみてください。67％の人が、割引や景品の形で利益を得ることがわかっている限り、喜んで情報を提供します。
さらに、消費者の約86％は、より良い顧客体験とより多くのノウハウにもっとお金を払いたいと考えており、セグメンテーションは、それを受け取る個人にパーソナライズされたと感じる優れたサービスを提供するのに間違いなく役立ちます。
ConnextDigitalによって作成されたこのインフォグラフィックは、4種類の顧客データと、それぞれを（責任を持って）マイニングする方法について説明し、ギャップを埋めます。
1つは他よりも優れている
定性的データと定量的データには異なる目的があります。 彼らはさまざまなニーズに応えます。
番号に関連付けられています
- データが数値の場合に実装
- 収集したデータは統計的に分析できます。
- 例：身長、体重、時間、価格、気温など。
詳細に関連付けられています
- データを明確に定義されたグループに分離できる場合に実装されます
- 収集されたデータは、観察するだけで評価することはできません。
- 例：香り、外観、美しさ、色、味など。
これは通常、プロジェクトの範囲を特定したかどうかに要約されます。 やりたいことをまだ検討している場合、定性的データは、プロジェクトを構造化し、主要なメトリックを定義する方法に焦点を当てるのに役立ちます。 構造と主要な指標がすでに具体化されている場合は、定性的なデータに基づいて詳細を確認してください。 – UpLead（https://www.uplead.com）のCEO、ウィルキャノン
しかし、それらは連携して機能することもできます。 違いを理解し、要件と目的を書き留めてから、電話をかけてください。
