Qualitative Forschung hat das Potenzial, quantitative Daten zu ergänzen, indem sie den Statistiken Tiefe und Perspektive verleiht.
Im Kern stammen qualitative Forschungsdaten aus der menschlichen Erfahrung. Sie können ein Fenster in die Köpfe des Publikums öffnen, das quantitative Daten nicht zeigen können, und ein umfassenderes, ganzheitlicheres Bild des Konsumentenverhaltens zeichnen. Während quantitative Forschung allgemeine Trends in der Einstellung zu einem Produkt aufzeigen kann, können qualitative Daten Aufschluss darüber geben, warum es diese Trends gibt und wie ein Produkt gestaltet werden kann, um besser zur Zielgruppe eines Unternehmens zu passen.
Stärken der qualitativen Forschung
Anpassungsfähigkeit
Qualitative Forschung kann sich spontan ändern, basierend auf den Reaktionen und Antworten der Teilnehmer, während sie eintreffen. Während einer Forschungssitzung können die Forscher die Befragten fragen, warum ihnen bestimmte Produkte mehr zusagen als andere, wodurch das Unternehmen ein fundierteres Verständnis der Meinungen seiner Kunden zu seinen Produkten erhält.
Beispiel
Während einer Forschungssitzung für einen bevorstehenden Film zeigen die eingehenden Daten, dass die Befragten ziemlich neutrale Gefühle gegenüber Ende A und Ende B haben. Mit diesen Informationen kann das Filmstudio ein Ende entwickeln, das die positiven Elemente beider Enden beinhaltet.
Subjektivität
Für Unternehmen ist es wichtig, das Warum hinter Erfolgen und Misserfolgen zu verstehen, um Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Durch subjektive Befragung ermöglicht die qualitative Forschung den Verbrauchern, die Gründe für ihr Verhalten zu erklären, und informiert so die Unternehmen darüber, wie sie ihre Produkte modifizieren können, um sie besser an ihre Zielgruppen anzupassen.
Beispiel
Eine Bank hat eine neue Benutzeroberfläche für ihre mobilen Kunden eingeführt, aber einen starken Rückgang der mobilen Anmeldungen festgestellt. Durch eine qualitative Befragung kann die Bank herausfinden, was an der neuen Benutzeroberfläche für die Kunden eine Herausforderung darstellt – sei es die Benutzerfreundlichkeit, die Ästhetik oder einfach die Gewöhnung an die Veränderung. Die quantitativen Daten beweisen, dass sich die Benutzer weniger einloggen – aber die qualitativen Daten heben genau das Problem hervor, das die Bank beheben kann.
Mehr Möglichkeiten zur Zusammenarbeit
Qualitative Daten ermöglichen von Natur aus eine bessere Zusammenarbeit, was bedeutet, dass Forscher mit unterschiedlichem Hintergrund mehrere Sichtweisen auf einen einzelnen Datensatz liefern können. Jemand mit mehr Erfahrung in der Werbebranche könnte die Daten durch eine andere Linse betrachten als ein Forscher mit Fachkenntnissen in der menschlichen Psychologie – was zu reichhaltigeren, abgerundeten Analysen führt, die eine Reihe von Perspektiven berücksichtigen.
Kreative Ansätze
Qualitative Forschungsmethoden umfassen die Vorstellung, dass jeder eine einzigartige Stimme hat. Indem sie sich auf Beschreibungen stützen, haben qualitative Diskussionen das Potenzial, dem Publikum die Kontrolle zu überlassen und die übliche Forscher/Responder-Dynamik umzukehren. Fragen können unbeschwert sein, und die Befragten können ihre Antworten mit Humor versehen.
Beispiel
Eine Snack-Firma testet ein neues Maskottchen für ihre typischen Chips. Anfangs fragt der Fragebogen die Teilnehmer, ob sie das neue Maskottchen mögen oder nicht, aber nach ein paar Minuten beginnen die Forscher, ein bisschen mehr Spaß zuzulassen. Die Teilnehmer antworten mit Wortassoziationen, übertriebenen Reaktionen und eigenen Vorschlägen, wie man das Maskottchen besser machen könnte. Das ist nicht nur ein angenehmeres Erlebnis für die Teilnehmer und die Forscher, sondern liefert auch echte Meinungen, die die quantitative Forschung nicht zeigen kann.
Grenzen der qualitativen Forschung
Zeit- und arbeitsintensiv
Qualitative Forschung erfordert das Sammeln vieler persönlicher Meinungen, Perspektiven und Erfahrungen von vielen Menschen. Das Sammeln umfangreicher Daten von den Teilnehmern nimmt daher Zeit in Anspruch, und die Zusammenstellung der Daten ist nicht so einfach, wie sie in ein Diagramm zu zeichnen. Es liegt in der Natur qualitativer Daten, dass die Forscher jede einzelne Antwort durchgehen müssen, um ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, warum die Teilnehmer ein Produkt auf eine bestimmte Weise empfunden oder darauf reagiert haben. Da die Antworten oft eher deskriptiv als numerisch sind, wird das Durchforsten der Ergebnisse zwangsläufig mehr Zeit in Anspruch nehmen als die Analyse quantitativer Daten.
Korrelation ist nicht gleich Kausalität
Sie haben wahrscheinlich schon viel zu oft gehört: „Korrelation ist nicht gleich Kausalität“. Nun, das gilt auch für die qualitative Forschung. Sie unterstützt zwar oft die Ergebnisse der quantitativen Forschung, aber es kann schwierig sein, eine Kausalität zwischen beiden zu beweisen. Diskussionen und Fragebögen können nachdenkliche Antworten hervorbringen, die quantitative Ergebnisse untermauern, aber Forscher zögern vielleicht, sofort eine Linie zwischen den beiden zu ziehen; oft sind weitere Untersuchungen notwendig, was den Zeit- und Arbeitsaufwand erhöht.
Muster können schwer zu erkennen sein
Eine der Stärken quantitativer Daten ist, dass die Ergebnisse relativ leicht repliziert werden können, um Hypothesen über eine große Anzahl von Zielgruppen zu beweisen oder zu widerlegen. Qualitative Daten haben aufgrund der Bandbreite an Emotionen, Reaktionen und Antworten der Teilnehmer nicht die gleiche Replizierbarkeit. Ein Teilnehmer kann auf eine Frage eine völlig andere Antwort geben als ein anderer, was grobe Kategorisierungen schwierig macht.
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