Ghid pentru marketer: Diferențele cheie între datele calitative și datele cantitative

Datele calitative și datele cantitative sunt două ibrice diferite de pește. Perioadă.

Dar când ni se cere să explicăm „ce” și „de ce”, totul devine puțin mai complicat.

Când ar trebui să apelez la întrebări cantitative atunci când îmi formulez ipotezele? Dar datele calitative? Cand intra in poza?

După cum spune Andrew Chen, „dacă nu ai de gând să faci ceva în privința asta, poate că nu merită măsurat”.

Singurul scop al acestui articol este de a face lumină asupra diferențelor dintre datele calitative și cantitative în contextul marketingului și al optimizării.

Fără alte prelungiri, haideți să ne aruncăm imediat.

Definirea datelor calitative

Datele calitative sunt de obicei exprimate prin intermediul propozițiilor și al descrierii în limbaj natural. Nu după cifre.

Când ne referim la date calitative în feedback-ul clienților, le numim textual sau vocea clientului.

Vă oferă DE CE, motivele din spatele cifrelor. Îți oferă explicația, elimină presupunerile din a ști care este feedbackul lor, în loc să te uiți doar la date.

Clienții au o atenție redusă sau deloc, se așteaptă să faci mai mult pentru a câștiga timpul lor limitat.

Acolo trebuie să fii creativ.

Fă-i mai ușor pentru client să răspundă și deschide dialogul.

Apoi, puteți obține datele calitative.

Prindeți clientul atunci când este mai probabil să vă dea un răspuns: sondaje de ieșire, feedback la fața locului, apeluri telefonice, folosiți retargeting și modalități mult mai creative de a obține feedback.

Dar poți fi și mai remarcabil și să oferi o recompensă respondentului tău. La urma urmei, ei petrec timp pentru tine.

Nu ar fi o idee atât de rea să folosiți un stimulent prin sondaj. Nimic prea mare, un simplu scenariu de tip câștig-câștig.

Este foarte util pentru a intra în de ce și pentru a descoperi cu adevărat motivațiile clienților tăi.

Întrebați de ce au făcut anumite lucruri pe site-ul dvs. sau de ce nu au făcut anumite lucruri. Întrebați despre emoțiile pe care le au cu privire la ceea ce oferă afacerea dvs. Vedeți dacă vă puteți da seama de orice frustrări neabordate.

Când să folosiți datele calitative?

Să acoperim câteva dintre tipurile de date calitative.

• User Persona: definirea personalității dvs. de utilizator sau a cumpărătorului ideal este o necesitate. Aprofundarea motivului vă va ajuta să-l creați.
• Validarea pieței: aveți o idee genială. Vrei să confirmi că oamenii ar plăti pentru asta, nu-i așa? Utilizați o combinație de cercetare calitativă și cantitativă.
• Înțelegerea sarcinilor utilizatorului: pentru a vorbi cu clienții dvs. și a vorbi în propria lor limbă, trebuie să înțelegeți adevăratul punct dureros, ceea ce încearcă aceștia să obțină cu soluția dvs.
• Cercetare de piață : datele calitative sunt utile pentru cercetarea de piață pilot. De asemenea, poate fi o metodă foarte eficientă de a obține informații despre rețelele sociale, așa cum se explică în această lucrare de la CXL.

MeasuringU a dat un exemplu grozav într-un articol despre diferitele tipuri de cercetări de date calitative.

De exemplu, a existat o explozie în ultimii 5 ani în ceea ce privește cursurile și formarea online. Dar cum se implică studenții în aceste cursuri? În timp ce puteți examina timpul petrecut și conținutul accesat folosind date de jurnal și chiar puteți evalua performanța studenților în raport cu cursurile în persoană, un studiu fenomenologic ar avea ca scop să înțelegeți mai bine experiența studenților și modul în care aceasta poate afecta înțelegerea materialului.

Au identificat 5 tipuri de date calitative . În același mod în care aplicați metode pentru a culege date cantitative, aveți un set de practici și reguli atunci când vine vorba de colectarea de date calitative eficiente.

Definirea datelor cantitative

Am acoperit partea calitativă.

Dar ce rămâne cu partea cantitativă? Cum procedăm pentru a colecta date cantitative?

După cum spune Cumul.io, „valorile cantitative sunt utile atunci când doriți ca oamenii să ia măsuri pe baza informațiilor din datele dvs. – ținte și măsurarea atingerii țintei”.

Este menit să identifice tendințele și modelele și să analizeze comportamentul utilizatorilor dvs.

De fapt, datele cantitative au de obicei o scară (zile, kilograme, dolari etc.).

Când să folosiți datele cantitative?

Ați creat un site web nou și doriți să măsurați efectele unui apel la acțiune față de altul.

Veți dori să efectuați teste A/B.

Convert funcționează excelent în acest scop.

Cel mai bun mod de a verifica un instrument este explorarea acestuia. Obțineți acces complet la Convert pentru 15 zile gratuit. Testați A/B, verificați toate integrările noastre și vedeți de ce atât de mulți optimizatori au ales Convert Experiences ca alternativă Optimizely.

Acesta este exemplul perfect de cercetare cantitativă.

Măsurarea satisfacției clienților dvs. folosind valori precum NPS, precum și a stării de sănătate a afacerii dvs. prin diferite indicatori este un alt exemplu de activ cantitativ.

Orice lucru care este folosit pentru a efectua analize statistice sau pentru a efectua cercetări aprofundate susținute de cifre este cantitativ. Poate fi analizat în continuare analizând diferite segmente, populații și cohorte.

Spre deosebire de datele calitative, datele cantitative au avantajul de a fi (complet) imparțial. Pe măsură ce aveți un set mai mare de date, reduceți probabilitatea de a obține instanțe de părtinire.

Rezultatele tind să fie precise, cu o marjă de eroare scăzută, făcând orice eforturi care generează date cantitative ca fiind în mod inerent „fiabile”.

În timp ce datele calitative îți vor oferi informații excelente, dar pot fi complet părtinitoare și deschise interpretării.

Nu mă înțelege greșit, nu spun că datele cantitative sunt superioare datelor calitative și nu vin cu potențiale complicații.

În primul rând, în funcție de metoda pe care o utilizați pentru a analiza datele, puteți obține rezultate complet diferite din același set de informații.

De fapt, modul în care vă formulați întrebările și tipurile de întrebări pe care le utilizați pentru a solicita feedback cantitativ pot introduce un grad de variabilitate în răspunsuri.

Prin urmare, este crucial să rulați teste A/B pentru a identifica întrebările potrivite.

Nu în ultimul rând, datele cantitative sunt, de asemenea, foarte restrictive. După cum am menționat, vă poate oferi date statistice semnificative, dar nu aruncă lumină asupra motivelor din spatele acelor statistici.

Exemplu de instrumente cantitative

Toate instrumentele de analiză a site-ului web, cum ar fi Mixpanel sau Google Analytics, sunt exemple excelente de instrumente cantitative. La fel și analiza comportamentului, hărțile termice și instrumentele de urmărire precum Crazzyegg sau FullStory.

Vă oferă o abundență de date, grafice, valori și dimensiuni. Dar ei nu vă oferă nicio informație despre DE CE.

De ce a făcut utilizatorul 3989 clic pe acest buton și nu pe celălalt?

De fapt, instrumentele de sondaj și feedback sunt, de asemenea, instrumente cantitative, deoarece de obicei vă oferă posibilitatea de a solicita cifre, valori. Vă permit să puneți întrebări cantitative.

4 tipuri de date despre clienți care vă îmbunătățesc campaniile de marketing

Datele sunt putere – fie ele de natură calitativă, fie cantitative.

Luați în considerare această statistică: 67% dintre oameni își oferă de bunăvoie informațiile, atâta timp cât știu că le vor beneficia sub formă de reduceri sau gratuități.

În plus, aproximativ 86% dintre consumatori ar dori să plătească mai mult pentru o experiență mai bună a clienților, iar mai multe cunoștințe și segmentare pot ajuta cu siguranță la furnizarea de servicii excelente, care se simt personalizate pentru persoana care îl primește.

Acest infografic creat de ConnextDigital umple golul, vorbind despre cele 4 tipuri de date despre clienți și despre cum le puteți (responsabil) să minați fiecare.

Nici unul nu este mai bun decât celălalt

Datele calitative și cantitative au scopuri diferite. Acestea servesc nevoi diferite.

Asociat cu numerele

• Implementat atunci când datele sunt numerice
• Datele colectate pot fi analizate statistic.
• Exemple: înălțime, greutate, timp, preț, temperatură etc.

Asociat cu detalii

• Implementat atunci când datele pot fi separate în grupuri bine definite
• Datele colectate pot fi doar observate și nu evaluate.
• Exemple: Mirosuri, Aspect, Frumusețe, Culori, Arome etc.

În general, acest lucru se rezumă la dacă ați identificat scopul proiectului dvs. Dacă încă explorați ceea ce doriți să faceți, datele calitative vă pot ajuta cu adevărat să vă concentrați asupra modului în care să vă structurați proiectul și să vă definiți valorile cheie. Dacă v-ați dezvoltat deja structura și valorile cheie, atunci bazați-vă pe date calitative pentru a vă ghida prin detaliile mai fine. – Will Cannon, CEO la UpLead (https://www.uplead.com)

Dar pot lucra și mână în mână. Asigurați-vă că înțelegeți diferența, scrieți-vă cerințele și obiectivele și apoi apelați.