Panduan Pemasar: Perbedaan Utama Antara Data Kualitatif dan Data Kuantitatif

Data kualitatif dan data kuantitatif merupakan dua buah ketela ikan yang berbeda. Periode.

Tetapi ketika kita diminta untuk menjelaskan "apa" dan "mengapa", itu menjadi sedikit lebih rumit.

Kapan saya harus mengajukan pertanyaan kuantitatif ketika membingkai hipotesis saya? Bagaimana dengan data kualitatif? Kapan masuk ke gambar?

Seperti yang dikatakan Andrew Chen, “jika Anda tidak akan melakukan sesuatu, itu mungkin tidak layak untuk diukur.”

Satu-satunya tujuan artikel ini adalah untuk menjelaskan perbedaan antara data kualitatif dan kuantitatif dalam konteks pemasaran dan pengoptimalan.

Tanpa basa-basi lagi, mari kita selami.

Definisi Data Kualitatif

Data kualitatif biasanya diungkapkan melalui kalimat dan deskripsi bahasa alami. Bukan dengan angka.

Ketika mengacu pada data kualitatif dalam umpan balik pelanggan, kami menyebutnya verbatim atau suara pelanggan.

Ini memberi Anda MENGAPA, alasan di balik angka-angka itu. Ini memberi Anda penjelasan, menghilangkan dugaan untuk mengetahui apa umpan balik mereka alih-alih hanya melihat data.

Pelanggan memiliki rentang perhatian yang sedikit atau tidak sama sekali, mereka mengharapkan Anda berbuat lebih banyak untuk mendapatkan waktu mereka yang terbatas.

Di situlah Anda harus kreatif.

Permudah pelanggan Anda untuk menjawab, dan buka dialognya.

Kemudian, Anda bisa mengeluarkan data kualitatif.

Tangkap pelanggan saat dia kemungkinan besar akan memberi Anda jawaban: survei keluar, umpan balik di tempat, panggilan telepon, gunakan penargetan ulang, dan banyak lagi cara kreatif untuk mendapatkan umpan balik.

Tetapi Anda juga bisa menjadi lebih menonjol dan menawarkan hadiah kepada responden Anda. Lagi pula, mereka menghabiskan waktu untuk Anda.

Bukan ide yang buruk untuk menggunakan insentif survei. Tidak ada yang terlalu besar, jenis skenario menang-menang yang sederhana.

Ini sangat berguna untuk mengetahui alasannya, dan benar-benar mengungkap motivasi pelanggan Anda.

Tanyakan mengapa mereka melakukan hal-hal tertentu di situs Anda atau mengapa mereka tidak melakukan hal-hal tertentu. Tanyakan tentang emosi yang mereka miliki tentang apa yang disediakan bisnis Anda. Lihat apakah Anda dapat menemukan frustrasi yang belum terselesaikan.

Kapan Menggunakan Data Kualitatif?

Mari kita bahas beberapa jenis data kualitatif.

• Persona Pengguna: mendefinisikan persona pengguna Anda, atau pembeli ideal, adalah hal yang harus dimiliki. Masuk jauh ke dalam mengapa akan membantu Anda membuatnya.
• Validasi Pasar: Anda memiliki ide yang jenius. Anda ingin memastikan bahwa orang akan membayarnya, bukan? Gunakan kombinasi penelitian kualitatif dan kuantitatif.
• Memahami Pekerjaan Pengguna: untuk berbicara dengan pelanggan Anda, dan berbicara dalam bahasa mereka sendiri, Anda harus memahami titik sakit yang sebenarnya, apa yang mereka coba capai dengan solusi Anda.
• Riset Pasar : data kualitatif berguna untuk penelitian pasar percontohan. Ini juga bisa menjadi metode yang sangat efektif untuk mendapatkan wawasan media sosial, seperti yang dijelaskan dalam makalah ini dari CXL.

MeasuringU memberikan contoh yang bagus dalam sebuah artikel tentang berbagai jenis penelitian data kualitatif.

Misalnya, ada ledakan dalam 5 tahun terakhir dalam kursus dan pelatihan online. Tapi bagaimana siswa terlibat dengan kursus ini? Meskipun Anda dapat memeriksa waktu yang dihabiskan dan konten yang diakses menggunakan data log dan bahkan menilai prestasi siswa dibandingkan dengan kursus tatap muka, studi fenomenologis akan bertujuan untuk lebih memahami pengalaman siswa dan bagaimana hal itu dapat memengaruhi pemahaman materi.

Mereka telah mengidentifikasi 5 jenis data kualitatif . Dengan cara yang sama Anda menerapkan metode untuk mengumpulkan data kuantitatif, Anda memiliki seperangkat praktik dan aturan dalam hal pengumpulan data kualitatif yang efektif.

Definisi Data Kuantitatif

Kami telah membahas bagian kualitatif.

Tapi bagaimana dengan sisi kuantitatif? Bagaimana cara kita mengumpulkan data kuantitatif?

Seperti yang dikatakan Cumul.io, “metrik kuantitatif sangat membantu ketika Anda ingin orang mengambil tindakan berdasarkan wawasan dari data Anda — target dan mengukur pencapaian target”.

Ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi tren dan pola, dan menganalisis perilaku pengguna Anda.

Padahal, data kuantitatif biasanya memiliki skala (hari, kilogram, dolar, dll).

Kapan Menggunakan Data Kuantitatif?

Anda telah membuat situs web baru, dan Anda ingin mengukur efek dari satu ajakan bertindak terhadap yang lain.

Anda akan ingin melakukan pengujian A/B.

Konversi sangat bagus untuk tujuan ini.

Cara terbaik untuk memeriksa alat adalah dengan menjelajahinya. Dapatkan akses penuh ke Convert selama 15 hari secara gratis. Uji A/B, periksa semua integrasi kami dan lihat mengapa begitu banyak pengoptimal memilih Konversi Pengalaman sebagai alternatif Optimizely.

Ini adalah contoh sempurna dari penelitian kuantitatif.

Mengukur kepuasan pelanggan Anda menggunakan metrik seperti NPS, serta kesehatan bisnis Anda melalui metrik yang berbeda adalah contoh lain dari aset kuantitatif.

Apa pun yang digunakan untuk melakukan analisis statistik atau melakukan penelitian mendalam yang didukung oleh angka adalah kuantitatif. Ini dapat dianalisis lebih lanjut dengan melihat segmen, populasi, dan kelompok yang berbeda.

Berbeda dengan data kualitatif, data kuantitatif memiliki kelebihan karena (sepenuhnya) tidak bias. Karena Anda memiliki kumpulan data yang lebih besar, Anda mengurangi kemungkinan mendapatkan contoh bias.

Hasilnya cenderung akurat, dengan margin of error yang rendah, menjadikan setiap upaya yang menghasilkan data kuantitatif secara inheren “dapat diandalkan”.

Sedangkan data kualitatif akan memberi Anda wawasan yang bagus, tetapi dapat sepenuhnya bias dan terbuka untuk interpretasi.

Jangan salah paham, saya tidak mengatakan bahwa data kuantitatif lebih unggul daripada data kualitatif dan tidak memiliki potensi komplikasi.

Pertama, bergantung pada metode mana yang Anda gunakan untuk menganalisis data, Anda bisa mendapatkan hasil yang sama sekali berbeda dari kumpulan informasi yang sama.

Sebenarnya, cara Anda mengucapkan pertanyaan Anda dan jenis pertanyaan yang Anda gunakan untuk meminta umpan balik kuantitatif dapat menimbulkan tingkat variabilitas dalam tanggapan.

Oleh karena itu, sangat penting untuk menjalankan pengujian A/B untuk mengidentifikasi pertanyaan yang tepat.

Last but not least, data kuantitatif juga sangat terbatas. Seperti yang saya sebutkan, ini dapat memberi Anda data statistik yang berarti, tetapi tidak menjelaskan alasan di balik statistik tersebut.

Contoh Alat Kuantitatif

Semua alat analisis situs web seperti Mixpanel, atau Google Analytics adalah contoh alat kuantitatif yang bagus. Begitu juga dengan analitik perilaku, peta panas, dan alat pelacak seperti Crazzyegg atau FullStory.

Mereka memberi Anda banyak data, grafik, metrik, dan dimensi. Tetapi mereka tidak memberi Anda informasi tentang MENGAPA.

Mengapa pengguna 3989 mengklik tombol ini dan bukan yang lain?

Faktanya, alat survei dan umpan balik juga merupakan alat kuantitatif karena biasanya memberi Anda kemampuan untuk meminta angka, metrik. Mereka membiarkan Anda mengajukan pertanyaan kuantitatif.

4 Jenis Data Pelanggan yang Meningkatkan Kampanye Pemasaran Anda

Data adalah kekuatan – baik itu kualitatif, atau kuantitatif.

Pertimbangkan statistik ini: 67% orang rela memberikan informasi mereka selama mereka tahu itu akan menguntungkan mereka dalam bentuk diskon atau gratis.

Selain itu, sekitar 86% konsumen ingin membayar lebih untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik dan lebih banyak pengetahuan dan segmentasi pasti dapat membantu dalam memberikan layanan bintang yang terasa personal bagi individu yang menerimanya.

Infografis yang dibuat oleh ConnextDigital ini mengisi kekosongan, berbicara tentang 4 jenis data pelanggan dan bagaimana Anda dapat (secara bertanggung jawab) menambang masing-masing.

Tidak Ada Yang Lebih Baik Dari Yang Lain

Data kualitatif dan kuantitatif memiliki tujuan yang berbeda. Mereka melayani kebutuhan yang berbeda.

Terkait dengan angka

• Diimplementasikan ketika data numerik
• Data yang terkumpul dapat dianalisis secara statistik.
• Contoh: Tinggi, Berat, Waktu, Harga, Suhu, dll.

Terkait dengan detail

• Diimplementasikan ketika data dapat dipisahkan ke dalam grup yang terdefinisi dengan baik
• Data yang terkumpul hanya dapat diamati dan tidak dievaluasi.
• Contoh: Aroma, Penampilan, Kecantikan, Warna, Rasa, dll.

Ini umumnya bermuara pada apakah Anda telah mengidentifikasi ruang lingkup proyek Anda. Jika Anda masih mengeksplorasi apa yang ingin Anda lakukan, data kualitatif benar-benar dapat membantu Anda mengasah cara menyusun proyek Anda dan menentukan metrik utama Anda. Jika Anda sudah mendapatkan struktur dan metrik utama Anda, maka andalkan data kualitatif untuk memandu Anda melalui detail yang lebih baik. – Will Cannon, CEO di UpLead (https://www.uplead.com)

Tapi mereka juga bisa bekerja bergandengan tangan. Pastikan Anda memahami perbedaannya, tulis persyaratan dan tujuan Anda, lalu lakukan panggilan.