คู่มือนักการตลาด: ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างข้อมูลเชิงคุณภาพและข้อมูลเชิงปริมาณ

ข้อมูลเชิงคุณภาพและข้อมูลเชิงปริมาณเป็นสองกาต้มน้ำที่แตกต่างกัน ระยะเวลา.

แต่เมื่อเราถูกขอให้อธิบาย "อะไร" และ "ทำไม" มันจะซับซ้อนขึ้นเล็กน้อย

เมื่อใดที่ฉันควรถามคำถามเชิงปริมาณเมื่อวางกรอบสมมติฐานของฉัน แล้วข้อมูลเชิงคุณภาพล่ะ? เข้ารูปเมื่อไหร่

อย่างที่แอนดรูว์ เฉินกล่าวไว้ “ถ้าคุณไม่จะทำอะไรกับมัน มันอาจจะไม่คุ้มที่จะวัดผล”

จุดประสงค์เดียวของบทความนี้คือการให้ความกระจ่างเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณในบริบทของการตลาดและการเพิ่มประสิทธิภาพ

เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา มาดำน้ำกัน

คำจำกัดความของข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพมักจะแสดงโดยใช้ประโยคและคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ไม่ใช่ด้วยตัวเลข

เมื่อพูดถึงข้อมูลเชิงคุณภาพในความคิดเห็นของลูกค้า เราเรียกว่าเป็นคำต่อคำหรือเสียงของลูกค้า

มันให้เหตุผลแก่คุณ เหตุผลเบื้องหลังตัวเลข มันให้คำอธิบาย เดาเอาว่าคำติชมของพวกเขาคืออะไร แทนที่จะดูแค่ข้อมูล

ลูกค้ามีช่วงความสนใจน้อยหรือไม่มีเลย พวกเขาคาดหวังให้คุณทำมากขึ้นเพื่อให้มีเวลาจำกัด

นั่นคือสิ่งที่คุณต้องมีความคิดสร้างสรรค์

ทำให้ลูกค้าของคุณตอบได้ง่ายและเปิดบทสนทนา

จากนั้นคุณสามารถดึงข้อมูลเชิงคุณภาพออกมาได้

จับลูกค้าเมื่อเขามีแนวโน้มที่จะให้คำตอบกับคุณมากขึ้น: ออกจากแบบสำรวจ, ข้อเสนอแนะในสถานที่, โทรศัพท์, ใช้การกำหนดเป้าหมายใหม่ และวิธีที่สร้างสรรค์มากขึ้นในการรับข้อเสนอแนะ

แต่คุณยังสามารถโดดเด่นยิ่งขึ้นและให้รางวัลแก่ผู้ตอบของคุณได้อีกด้วย ท้ายที่สุดพวกเขากำลังใช้เวลาสำหรับคุณ

ไม่ควรใช้สิ่งจูงใจในการสำรวจ ไม่มีอะไรใหญ่เกินไป เป็นสถานการณ์แบบ win-win ที่เรียบง่าย

มีประโยชน์มากในการทำความเข้าใจสาเหตุ และเปิดเผยแรงจูงใจของลูกค้าของคุณอย่างแท้จริง

ถามว่าทำไมพวกเขาถึงทำบางสิ่งบนไซต์ของคุณหรือทำไมพวกเขาไม่ทำบางสิ่ง ถามเกี่ยวกับอารมณ์ที่พวกเขามีเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ดูว่าคุณสามารถหาความผิดหวังที่ไม่ได้รับการจัดการได้หรือไม่

เมื่อใดควรใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพ

มาพูดถึงข้อมูลเชิงคุณภาพบางประเภทกัน

• User Persona: การกำหนดลักษณะผู้ใช้ของคุณหรือผู้ซื้อในอุดมคติเป็นสิ่งที่ต้องมี การลงลึกถึงสาเหตุจะช่วยให้คุณสร้างมันขึ้นมาได้
• การตรวจสอบความถูกต้องของตลาด: คุณมีแนวคิดอัจฉริยะ คุณต้องการยืนยันว่าผู้คนจะจ่ายเงินใช่ไหม ใช้การผสมผสานระหว่างการวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ
• การทำความเข้าใจงานของผู้ใช้: เพื่อที่จะพูดกับลูกค้าของคุณและพูดในภาษาของพวกเขาเอง คุณต้องเข้าใจจุดปวดที่แท้จริง สิ่งที่พวกเขาพยายามจะทำให้สำเร็จด้วยโซลูชันของคุณ
• การวิจัยตลาด : ข้อมูลเชิงคุณภาพมีประโยชน์สำหรับการวิจัยตลาดนำร่อง นอกจากนี้ยังสามารถเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการรับข้อมูลเชิงลึกของโซเชียลมีเดียดังที่อธิบายไว้ในบทความนี้จาก CXL

MeasuringU ได้ยกตัวอย่างที่ดีในบทความเกี่ยวกับการวิจัยข้อมูลเชิงคุณภาพประเภทต่างๆ

ตัวอย่างเช่น ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมามีการระเบิดครั้งใหญ่ในหลักสูตรออนไลน์และการฝึกอบรม แต่นักเรียนมีส่วนร่วมกับหลักสูตรเหล่านี้อย่างไร แม้ว่าคุณสามารถตรวจสอบเวลาที่ใช้ไปและเนื้อหาที่เข้าถึงได้โดยใช้ข้อมูลบันทึก และแม้กระทั่งประเมินผลสัมฤทธิ์ของนักเรียนเทียบกับหลักสูตรแบบตัวต่อตัว การศึกษาเชิงปรากฏการณ์วิทยาจะมุ่งเป้าไปที่การทำความเข้าใจประสบการณ์ของนักเรียนให้ดีขึ้น และอาจส่งผลต่อความเข้าใจในเนื้อหาอย่างไร

พวกเขาได้ระบุ ข้อมูลเชิงคุณภาพ 5 ประเภท เช่นเดียวกับที่คุณใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ คุณมีชุดแนวทางปฏิบัติและกฎเกณฑ์ในการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพที่มีประสิทธิภาพ

คำจำกัดความของข้อมูลเชิงปริมาณ

เราได้ครอบคลุมส่วนคุณภาพ

แต่ด้านปริมาณล่ะ? เราจะรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณได้อย่างไร

ดังที่ Cumul.io กล่าวไว้ “เมตริกเชิงปริมาณจะมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการให้ผู้คนดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของคุณ — เป้าหมายและการวัดความสำเร็จของเป้าหมาย”

มีขึ้นเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบ และวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ของคุณ

อันที่จริง ข้อมูลเชิงปริมาณมักจะมีมาตราส่วน (วัน กิโลกรัม ดอลลาร์ ฯลฯ)

เมื่อใดควรใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ

คุณได้สร้างเว็บไซต์ใหม่และต้องการวัดผลกระทบของคำกระตุ้นการตัดสินใจหนึ่งเทียบกับอีกเว็บไซต์หนึ่ง

คุณจะต้องทำการทดสอบ A/B

Convert ใช้งานได้ดีสำหรับจุดประสงค์นี้

วิธีที่ดีที่สุดในการตรวจสอบเครื่องมือคือการสำรวจมัน รับสิทธิ์เข้าถึง Conversion เต็มรูปแบบฟรี 15 วัน การทดสอบ A/B ตรวจสอบการผสานรวมทั้งหมดของเรา และดูว่าทำไมเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากจึงเลือก Convert Experiences เป็นทางเลือก Optimizely

นี่เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของการวิจัยเชิงปริมาณ

การวัดความพึงพอใจของลูกค้าของคุณโดยใช้ตัววัด เช่น NPS ตลอดจนความสมบูรณ์ของธุรกิจของคุณผ่านตัวชี้วัดต่างๆ เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของเนื้อหาเชิงปริมาณ

สิ่งใดก็ตามที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติหรือดำเนินการวิจัยเชิงลึกโดยใช้ตัวเลขเป็นตัวเลข สามารถวิเคราะห์เพิ่มเติมได้โดยดูที่ส่วนต่างๆ ประชากร และกลุ่มประชากรตามรุ่น

ตรงข้ามกับข้อมูลเชิงคุณภาพ ข้อมูลเชิงปริมาณมีข้อดีคือ (สมบูรณ์) เป็นกลาง เนื่องจากคุณมีชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น คุณจะลดโอกาสที่จะได้รับอคติลง

ผลลัพธ์มีแนวโน้มที่จะถูกต้องแม่นยำ โดยมีข้อผิดพลาดน้อย ทำให้ความพยายามใดๆ ก็ตามที่ให้ข้อมูลเชิงปริมาณว่า "เชื่อถือได้" โดยเนื้อแท้

ในขณะที่ข้อมูลเชิงคุณภาพจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีแก่คุณ แต่สามารถมีอคติอย่างสมบูรณ์และเปิดให้ตีความได้

อย่าเข้าใจฉันผิด ฉันไม่ได้บอกว่าข้อมูลเชิงปริมาณดีกว่าข้อมูลเชิงคุณภาพ และไม่มีความยุ่งยากที่อาจเกิดขึ้น

ขั้นแรก ขึ้นอยู่กับวิธีที่คุณใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงจากชุดข้อมูลเดียวกัน

อันที่จริง วิธีที่คุณใช้ตอบคำถามและประเภทของคำถามที่คุณใช้เพื่อขอความคิดเห็นเชิงปริมาณสามารถแนะนำระดับความแปรปรวนในคำตอบได้

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่ต้องทำการทดสอบ A/B เพื่อระบุคำถามที่ถูกต้อง

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ข้อมูลเชิงปริมาณก็มีข้อจำกัดเช่นกัน ดังที่ฉันได้กล่าวไปแล้ว มันสามารถให้ข้อมูลทางสถิติที่มีความหมายแก่คุณได้ แต่ไม่ได้ให้ความกระจ่างถึงเหตุผลเบื้องหลังสถิติเหล่านั้น

ตัวอย่างเครื่องมือเชิงปริมาณ

เครื่องมือวิเคราะห์เว็บไซต์ทั้งหมด เช่น Mixpanel หรือ Google Analytics เป็นตัวอย่างที่ดีของเครื่องมือเชิงปริมาณ เช่นเดียวกับการวิเคราะห์พฤติกรรม แผนที่ความหนาแน่น และเครื่องมือติดตาม เช่น Crazzyegg หรือ FullStory

ข้อมูลเหล่านี้ให้ข้อมูล กราฟ ตัวชี้วัด และมิติข้อมูลมากมายแก่คุณ แต่พวกเขาไม่ได้ให้ข้อมูลใดๆ เกี่ยวกับ WHY แก่คุณ

ทำไมผู้ใช้ 3989 คลิกที่ปุ่มนี้และไม่ได้กดปุ่มอื่น?

ตามความเป็นจริงแล้ว เครื่องมือสำรวจและป้อนกลับเป็นเครื่องมือเชิงปริมาณ เนื่องจากมักจะให้ความสามารถในการขอตัวเลข ตัวชี้วัด พวกเขาให้คุณถามคำถามเชิงปริมาณ

ข้อมูลลูกค้า 4 ประเภทที่ช่วยส่งเสริมแคมเปญการตลาดของคุณ

ข้อมูลคือพลัง - ไม่ว่าจะเป็นเชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ

พิจารณาสถิตินี้: 67% ของคนเต็มใจให้ข้อมูลตราบเท่าที่พวกเขารู้ว่าจะเป็นประโยชน์ต่อพวกเขาในรูปแบบของส่วนลดหรือของสมนาคุณ

นอกจากนี้ ประมาณ 86% ของผู้บริโภคต้องการจ่ายมากขึ้นเพื่อประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น และความรู้ความชำนาญและการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่มากขึ้นสามารถช่วยในการให้บริการที่เป็นตัวเอกที่ให้ความรู้สึกเฉพาะตัวกับบุคคลที่ได้รับ

อินโฟกราฟิกนี้สร้างโดย ConnextDigital เติมเต็มช่องว่าง โดยพูดถึงข้อมูลลูกค้า 4 ประเภท และวิธีที่คุณสามารถ (อย่างรับผิดชอบ) ขุดข้อมูลแต่ละประเภท

ไม่มีใครดีกว่าคนอื่น

ข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน พวกเขาตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน

เกี่ยวข้องกับตัวเลข

• ดำเนินการเมื่อข้อมูลเป็นตัวเลข
• ข้อมูลที่เก็บรวบรวมสามารถวิเคราะห์ทางสถิติได้
• ตัวอย่าง: ส่วนสูง น้ำหนัก เวลา ราคา อุณหภูมิ ฯลฯ

เกี่ยวข้องกับรายละเอียด

• ดำเนินการเมื่อข้อมูลสามารถแยกออกเป็นกลุ่มที่กำหนดไว้อย่างดี
• ข้อมูลที่รวบรวมสามารถสังเกตได้และไม่สามารถประเมินได้
• ตัวอย่าง: กลิ่น รูปลักษณ์ ความงาม สี รสชาติ ฯลฯ

โดยทั่วไปจะสรุปได้ว่าคุณได้ระบุขอบเขตของโครงการหรือไม่ หากคุณยังคงสำรวจสิ่งที่คุณต้องการทำอยู่ ข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถช่วยคุณปรับโครงสร้างโครงการและกำหนดเมตริกหลักของคุณได้จริงๆ หากคุณมีโครงสร้างและตัววัดหลักแล้ว ให้ใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อแนะนำคุณในรายละเอียดปลีกย่อย – วิลล์ แคนนอน ซีอีโอของ UpLead (https://www.uplead.com)

แต่ก็สามารถทำงานควบคู่กันได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจความแตกต่าง จดข้อกำหนดและวัตถุประสงค์ของคุณ แล้วโทรออก