質的調査は、統計に深みと視点を与えることで、定量的データを補完する可能性を秘めています。
質的調査のデータは、その核心が人間の経験に由来するものです。
定性調査のデータは、基本的に人間の経験に基づいています。定性調査は、定量的なデータでは見ることのできない視聴者の心の窓を開き、消費者の行動をより豊かに、より全体的に描くことができます。
定性調査の強み
適応性
定性調査は、参加者の反応や応答をもとに、その場で変化させることができます。
例 映画のリサーチセッションでは、回答者はエンディングAとエンディングBに対してほぼ中立的な感情を持っているというデータが入ってきましたが、優れた質的調査員は即座に調査を変更し、エンディングAとBのどの部分に魅力を感じるかを詳しく尋ねることができます。
主観性
企業にとって、成功や失敗の理由を理解することは、今後の意思決定に役立ちます。
例 銀行は、携帯電話の顧客のために新しいユーザー インターフェイスを導入しましたが、携帯電話でのログイン数が急激に減少しました。 定性セッションを通じて、銀行は、ユーザビリティ、美学、あるいは単に変化に慣れることができないなど、新しい UI の何が顧客にとって難しいかを発見することができました。
コラボレーションの機会を増やす
質的データは本質的にコラボレーションを可能にするものです。
創造的なアプローチ
質的調査の手法は、誰もがユニークな声を持っているという考えを取り入れています。 説明に頼ることで、質的な議論は、標準的な研究者と回答者の関係を逆転させ、聴衆に主導権を握らせる可能性があります。
例
あるスナック食品会社が、看板商品であるポテトチップスの新しいマスコットをテストしています。 最初のアンケートでは、参加者に新しいマスコットが好きかどうかを尋ねていましたが、セッション開始から数分後、研究者たちはもう少し楽しい時間を過ごし始めました。 参加者は、言葉を連想したり、大げさな反応をしたり、マスコットをより良くするための自分なりの提案をしたりして、回答していきます。
質的研究の限界
時間と労力がかかる
質的研究では、多くの人の個人的な意見や視点、経験を大量に集める必要があります。 そのため、参加者から十分なデータを収集するには時間がかかり、データの集計もグラフにするような単純なものではありません。 定性データの性質上、研究者は個々の回答を吟味して、参加者が製品に対してなぜ感じたのか、反応したのかをより深く理解しなければなりません。
Correlation Does Not Ital Causation
「相関関係は因果関係ではない」という言葉をよく耳にすると思います。 これは定性調査でも同じことが言えます。 定性調査は定量調査の結果を裏付けることが多いのですが、両者の間の因果関係を証明するのは難しいでしょう。
パターンが見えにくい
定量的なデータの強みの一つは、結果を簡単に再現でき、多くの対象者に対して仮説を証明したり反証したりできることです。 定性的データは、参加者の感情、反応、応答の幅が広いため、同じような再現性はありません。
Invoke との違い
InvokeはBig Qual。
- ショーランナー、マーケティング、ブランド・マネージャー、ビジネス・エグゼクティブ、マーケット・リサーチャーが、ターゲット・オーディエンスとの1時間の会話に参加します。
- 結論を出すことができ、オーディエンスの感情を探り、その場でコンセプトをテストし、戦略とメッセージを明確にし、多くの場合、セッションが終わるまでに正しい決定を下すことができます。
- 有機的で明快であり、オーディエンスがあなたや彼らの世界をどのように見ているのか、つまりWhatの背後にあるWhyについて、時には予想外の豊かな洞察を提供します。
- 1つのセッションで何百人ものオーディエンスを相手に、質的にも量的にも同時に行うことができます。
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このセッションは、オーディエンスの感情を探り、その場でコンセプトをテストし、戦略やメッセージを明確にします。