Cantitativ sau calitativ? Ce este mai bine?

Datele atât calitative, cât și cantitative au merit astăzi. Indiferent de conversația pornită, dezbaterea despre ce tip de date este cel mai bine pare să existe întotdeauna. Mai mult acum, când se pare că cantitativul devine o măsură a „aproape tuturor” realității posibile. Mai mult, se pare că încercarea de a măsura totul a devenit o obsesie, așa cum relatează Daniel Innearity în acest articol publicat în El País despre care am discutat recent cu Salva. Totul trebuie măsurat sub formă de „scoruri, clasamente, evaluări, impacturi, indicatori, aprecieri, stele, scoruri, rate, indici” ... Acum, trebuie să cuantificăm totul? Merită ceva pentru a te califica?

calitativ

Răspunsul la această întrebare poate sta la mijloc (așa cum fac de obicei virtuțile). Cred că nu este vorba de a alege între cantitativ sau calitativ în mod corespunzător, ci mai degrabă pentru a găsi echilibrul ideal între ambele perspective, în formă triunghiulară folosind atât date cât și quanti. (Atât de mult încât teza mea de doctorat alege cu precizie o abordare mixtă care triangulează rezultatele și concluziile atât din date cantitative, cât și din date calitative. Voi vorbi ca exemplu în viitorul proiectării de produse sau servicii pentru clienți, dar analogia cu măsurarea unei variații a culturii inovației sau a oricărui proces analitic pentru luarea deciziilor de afaceri.

Adevărul din spatele conceptelor

Pentru a înțelege nevoia unui echilibru echitabil, trebuie mai întâi să determinați ce înseamnă cu siguranță individual. Recunoașteți diferențele lor și, mai presus de toate, este esențial să aplicați un corect analiza datelor ale căror rezultate sunt productive.

Într-o societate în care totul este măsurat și, prin urmare, poate fi cuantificat, numerele devin instrumente esențiale pentru ordonarea informațiilor. Marele său avantaj constă în simplitatea înțelegerii sale, numerele sunt ușor de înțeles în mod obiectiv și pot fi acceptate fără alte dezbateri.

De aceea, când vine vorba de date cantitative, vă confruntați cu un mare adevăr, că aproape totul poate fi clasificat numeric, fie cu clasamente, scoruri sau ratinguri, calitatea unui produs, popularitatea unui brand sau competitivitatea ale companiilor în sine.

Deci, datele cantitative pot fi definite ca informațiile pe care le putem măsura prin numere. Numerele sunt transparente, prin intermediul acestora se va determina de câte ori a fost vizitată o pagină web sau de câte ori a fost descărcată o aplicație.

Indiferent dacă sunt utilizate pentru știință, politică sau piețe, numerele au o funcție de măsurare socială, un limbaj standardizat caracterizat prin faptul că este precis, clar și imparțial. Acestea pot fi colectate prin metricile aplicației, sondaje și teste A/B.

Dimpotrivă, peisajul se schimbă complet când vine vorba de ce calitativ. Când vorbim despre date calitative, acestea sunt informații care nu pot fi măsurate și care, spre deosebire de ce cantitativ, este subiectiv. Dacă se referă la contextul de proiectare a produselor sau serviciilor, se va referi la datele colectate din experiențele clienților cu anumite produse.

Aceste date pot fi obținute în timpul apelurilor, e-mailurilor, interviurilor sau chiar conversațiilor sau observațiilor informale, etnografiilor etc.

De ce să le folosești pe amândouă?

Odată ce înțelegeți cum să le aplicați, puteți vedea cât de opuse sunt bazele lor. Obiectivitate vs subiectivitate, precizie vs imprecizie. Cu toate acestea, în ansamblu și dacă aveți cunoștințele necesare pentru implementarea acestuia, rezultatele combinației (sau triangulației) informațiilor concrete și cantitative, împreună cu informații flexibile și calitative, pot oferi rezultate de mare productivitate.

Cheia succesului în afaceri constă în echilibru, mai precis, luarea deciziilor echilibrate. Deci, cred că sunt necesare ambele tipuri de date pentru a le realiza.

Motivul pentru care am prezentat acest lucru este limitat la faptul că ambii sunt capabili să ofere informații despre comportamentul real al oamenilor. Ceea ce se realizează cu utilizarea sa mixtă depășește cu mult datele plate, deoarece datele consistente sunt obținute din două perspective diferite.

Și chiar, precizia acestor date poate crește odată ce comportamentul oamenilor a fost măsurat și studiat. Se obțin atât date cantitative, cât și calitative, câți clienți fac ...? pentru prima, și pentru a doua, date care oferă context și nuanțe opiniilor lor. Comentariile referitoare la performanța site-ului web sau caracteristicile care împiedică funcționarea produsului, marchează un înainte și după în analiza datelor ca atare.

În această privință, Esteban García Pérez, directorul general al Hydra Social Media explică faptul că, pentru a înțelege cu adevărat ce au nevoie clienții, este necesar să se utilizeze date calitative și cantitative pentru a realiza categorizarea și segmentarea cumpărătorilor, precum și pentru a proiecta experiențe mai pozitive și satisfăcătoare. pentru ei.

Acele date inalterabile care nu pot schimba ceea ce este implicit în ele sunt de mare valoare, indică un adevăr care nu poate fi negat și este indicativ al anumitor indici, dar în același timp acele date referitoare la gândirea, simțirea și acționarea oamenilor sunt la fel de valoros. După cum subliniază Pablo Seibelt, care conduce echipa științei datelor la Auth0, oamenii sunt subiectivi, nu roboți, iar conștientizarea subiectivității lor va duce la rezultate mai bune.

Dacă doriți exemple despre modul în care ambele tipuri de date pot funcționa în deplină armonie și succesul consecvent, puteți analiza următorul exemplu: Dacă este propus un test A/B pentru a determina culoarea interfeței unei pagini web, culoarea va fi găsit dacă datele cantitative sunt folosite printre opțiuni, cu toate acestea, datele cantitative nu au detalii mai dinamice și subiective precum cele furnizate de context.

De ce este preferată o culoare față de cealaltă? Este pentru că se confundă cu designul unei alte pagini web? Este o asociație sau o preferință? De ce aveți o astfel de preferință? Motivele pot fi multiple și este necesar să le cunoaștem pentru a obține soluții eficiente și practice.

Și, deși se poate considera că problema este întoarsă în mod inutil, adevărul este că, în descoperirea răspunsurilor concrete despre acest detaliu, se află în capacitatea de a deduce modul de gândire al oamenilor. Nu ar trebui să rămâneți doar cu datele cantitative, ci să mergeți mai departe și să descoperiți explicațiile după o selecție.

Când începeți cu colectarea de date calitative și mențineți contactul direct cu clientul, preferințele și motivațiile acestora vor fi complet expuse. Chiar și aceste preferințe și motivații pot fi utilizate în alte contexte.

Datele calitative trebuie să fie contrastate cu datele cantitative și invers, urmărind întotdeauna să știm cine sunt clienții noștri prin cercetări de piață aprofundate. Astfel, spune María José Páez, consultant de marketing la InboundCycle.

O altă informație importantă pentru a menține accentul adecvat este asupra obiectivelor care trebuie atinse, deși acestea depind de afacerea, compania sau marca în care lucrați, trebuie să obțineți și o conexiune cu clientul, unde nu numai să obțineți date cantitative, dar calitativ.

Aceștia ar trebui să se concentreze pe înțelegerea problemelor reale ale clienților. De ce este relevant acest lucru? Deoarece cu calitativul, puteți aborda întrebările corecte, în cele din urmă înțelegeți ce crede clientul mai mult sau mai puțin și ce contează pentru el, așa spune Sergei Shevlyagin, manager de grup la Zillow.

Prima opțiune: începeți cu date calitative

Nevoia unui amestec de calitativ cu ce cantitativ pentru a obține rezultate pe deplin satisfăcătoare, dar de unde începeți cu asta. Ar trebui să alegeți să începeți cu date cantitative? Sau cu cele calitative? Există o formulă pentru a găsi răspunsurile indicate? Nu face. Nu există, deoarece fiecare răspuns depinde de context, de ceea ce căutați și, desigur, de datele pe care doriți să le obțineți.

O abordare ca referință ar putea fi dată cu utilizarea, precis, a datelor calitative, în primul rând, toate acestea pentru a determina tipul de produs care va fi construit în viitor sau modificările care se doresc a fi făcute pe un existent una care necesită anumite modificări.

Cheltuind timp și interacționând cu clienții sau viitorii clienți, aflați despre problemele și nevoile lor, despre ce cred ei și despre ce au nevoie pentru a fi mulțumiți.

Pentru că conectarea cu clienții are adesea mai mult de-a face cu creativitatea, cu acele elemente abstracte. Pentru o viziune completă, mai largă și mai eficientă, acest lucru este necesar și indispensabil, dar fără a uita cuantificabilul, deoarece în marketingul de date este un alt punct inevitabil din ecuație, așa cum a explicat Karina Velásquez, o om de știință în comunicare care scrie pentru Marketing4ecommerce.

Odată ce cunoștințele sunt obținute, acestea sunt utilizate pentru a formula ipoteze despre serviciile sau produsele capabile să ofere cea mai mare valoare posibilă obiectivului. Și mai târziu se trece la colectarea datelor cantitative pentru validarea ipotezei formulate.

După cum a explicat Bruce McCarthy, fondatorul UpUp Labs, că lucrând cu date flexibile este posibil să punem întrebări corecte pentru validarea ipotezelor cu date cantitative.

McCarthy explică faptul că, cu cât există mai multe cunoștințe despre datele cantitative, este obișnuit și logic să începem cu date calitative. Dacă este cazul identificării celui mai bun mod de a optimiza o platformă de streaming care oferă deja reproduceri excelente, datele cantitative sunt deja disponibile.

De asemenea, aceste date cantitative se află în posibilitatea de a arăta punctele slabe, adică comportamentele sau motivele care fac ca numerele să nu fie cât se poate de bune. Dar dacă vedeți că numărul de vizualizări crește și coboară doar câteva săptămâni, nu veți avea răspunsuri specifice.

De ce se întâmplă? Ce se întâmplă? Cum poți acționa? Dacă la aceste întrebări se răspunde greșit sau nu li se răspunde, există posibilitatea de a obține răspunsuri incorecte sau de a propune soluții nesatisfăcătoare care nu rezolvă problemele reale puse.

Fără date calitative, este chiar posibil să se rezolve partea greșită a problemei corecte, după cum comentează Lulu Cheng, manager de produs la Pinterest.

Opțiunea a doua: începeți cu date cantitative

La fel cum datele calitative pot da un început mai personal, mai detaliat și mai uman analiza datelor, O altă opțiune este prezentată atunci când începeți cu date cantitative. Atât datele cantitative, cât și datele calitative nu pot exista fără celălalt, deoarece se alimentează reciproc și se completează reciproc în același timp.

Dacă alegeți să începeți cu date cantitative, descoperirea unor modele semnificative va servi la formarea unor profile concise și precise despre produse și, odată verificate aceste informații, este timpul să începeți interviuri calitative pentru a înțelege pe deplin contextul care a generat aceste tipare specifice.

Procesul de interviu este unul foarte divers și de obicei aduce ca rezultat unele surprize sau dezvăluiri care nu au legătură cu ceea ce este deja cunoscut. Acesta este motivul pentru care este ușor și avantajos să descoperiți noi indicii în timpul acestora.

Apoi, trebuie să reveniți la datele cantitative pentru a măsura importanța acestora. Trebuie remarcat faptul că, în unele ocazii, aceleași date cantitative au posibilitatea de a produce alte date cantitative care vor oferi o mai mare coeziune răspunsurilor obținute. Această situație poate apărea și în cazul datelor calitative.

În sine, căutarea atât a datelor calitative, cât și a datelor cantitative trebuie să fie neobosită pentru optimizarea unui produs, deoarece prin obținerea mai multor informații, produsul menționat este capabil să își atingă potențialul maxim.

Oricât de incredibil ar fi, configurațiile pentru una pentru îmbunătățirea sa sunt inepuizabile, iar clientul va căuta întotdeauna produse care sunt mai bine pregătite sau configurate pentru nevoile lor, așa că trebuie să fie constant într-o stare de schimbare constantă și de succes. Iată de ce datele cantitative și calitative ar trebui utilizate împreună.

Nu este vorba de alegere

Ipotezele sunt extrem de periculoase, deoarece pot duce la rezultate complet incorecte, ducând la erori grave de interpretare părtinitoare. Acest lucru ia o conotație specială atunci când vine vorba de analiza datelor cantitativ și calitativ. Dacă aveți numere specifice în modul metric, date cantitative sau răspunsuri la interviuri, date calitative, în niciun caz analiza unuia nu trebuie să fie separată de cealaltă.

Deoarece ambele date au posibilitatea de a fi dubioase, de aceea împreună oferă mai multă veridicitate și un sentiment al concretului, deoarece se susțin reciproc.

Este triunghiulară și, prin urmare, se pot distinge două mari tipuri de triangulații metodologice. Primul este proiectarea pură a triangulației, în care atât părțile cantitative, cât și cele calitative sunt proiectate în același timp, în paralel. Tehnicile de colectare a informațiilor sunt, de asemenea, aplicate în paralel și sunt analizate pentru a ajunge la o interpretare comună, contribuind în ambele cazuri cu aceeași importanță și relevanță la elaborarea concluziilor. Al doilea tip de proiectare a triangulației este așa-numitul design integrat sau design încorporat, care diferă de cel anterior prin faptul că există o subordonare sau ierarhie între strategiile de cercetare cantitativă și calitativă. Cu alte cuvinte, în proiectele integrate una dintre cele două strategii este subordonată celeilalte pentru a spori și reorienta strategia principală.

În concluzie, atunci când avem de-a face cu ce sunt datele calitative sau datele cantitative mai importante? Cred că ambele sunt necesare. Oricine dorește să ia decizii pe baza analizei datelor trebuie să poată înțelege că orice tipar de date comportamentale care poate fi cuantificat implică efecte asupra oamenilor, care au opinii și reacții subiective și neprevăzute.

Prin urmare, idealul este să găsim echilibrul corect între ambele părți, să nivelăm aceste date, să triangulăm rezultatele și concluziile analizei datelor, deoarece în acel echilibru delicat, există cheile pentru a conduce decizii cu adevărat bine luate.