La ricerca qualitativa ha il potenziale di integrare i dati quantitativi fornendo profondità e prospettiva alle statistiche.
Al suo interno, i dati della ricerca qualitativa derivano dall’esperienza umana. Possono aprire una finestra nella mente del pubblico che i dati quantitativi non possono mostrare, e dipingere un ritratto più ricco e olistico del comportamento dei consumatori. Mentre la ricerca quantitativa può evidenziare le tendenze generali negli atteggiamenti verso un prodotto, i dati qualitativi possono informare sul perché di quelle tendenze e su come modellare un prodotto per soddisfare meglio il pubblico di un’azienda.
Punti di forza della ricerca qualitativa
Adattabilità
La ricerca qualitativa può cambiare al volo, in base alle reazioni e alle risposte dei partecipanti man mano che arrivano. Mentre una sessione di ricerca continua, i ricercatori possono chiedere agli intervistati perché certi prodotti li attraggono più di altri, dando all’azienda una comprensione più approfondita delle opinioni dei clienti sui loro prodotti.
Esempio
Durante una sessione di ricerca per un film di prossima uscita, i dati che arrivano mostrano che gli intervistati hanno sentimenti abbastanza neutrali verso il finale A e il finale B. Un buon ricercatore qualitativo può modificare l’indagine all’istante, chiedendo ai partecipanti di approfondire quali aspetti dei finali A e B trovano interessanti. Con queste informazioni, lo studio cinematografico può elaborare un finale che incorpori gli elementi positivi di entrambi i finali.
Soggettività
Per le aziende, capire il perché dei successi e dei fallimenti guida il processo decisionale nel futuro. Attraverso le domande soggettive, la ricerca qualitativa permette ai consumatori di spiegare la logica dietro i loro comportamenti, informando così le aziende su come modificare i loro prodotti per adattarli meglio al loro pubblico.
Esempio
Una banca ha lanciato una nuova interfaccia utente per i suoi clienti mobili, ma ha visto un forte calo nei login da mobile. Attraverso una sessione qualitativa, la banca può scoprire che cosa della sua nuova UI è difficile da navigare per i clienti – se si tratta di usabilità, estetica o semplicemente di difficoltà ad abituarsi al cambiamento. I dati quantitativi dimostrano che gli utenti non effettuano molti accessi, ma i dati qualitativi evidenziano esattamente il problema che la banca può risolvere.
Più opportunità di collaborazione
I dati qualitativi consentono intrinsecamente una maggiore collaborazione, il che significa che i ricercatori di tutti i background possono fornire più punti di vista su un singolo set di dati. Per esempio, qualcuno con più esperienza nella pubblicità potrebbe vedere i dati attraverso una lente diversa da quella di un ricercatore esperto in psicologia umana – portando ad analisi più ricche e complete che prendono in considerazione una gamma di prospettive.
Approcci creativi
I metodi di ricerca qualitativa abbracciano il concetto che ognuno ha una voce unica. Facendo affidamento sulla descrizione, le discussioni qualitative hanno il potenziale di lasciare che il pubblico prenda il controllo, invertendo la dinamica standard ricercatore/rispondente. Le domande possono essere spensierate, e gli intervistati possono iniettare umorismo nelle loro risposte.
Esempio
Un’azienda di merendine sta testando una nuova mascotte per le sue patatine. Inizialmente, il questionario chiede ai partecipanti se gli piace o meno la nuova mascotte, ma dopo pochi minuti di sessione, i ricercatori iniziano a permettere un po’ più di divertimento. I partecipanti iniziano a rispondere con associazioni di parole, reazioni esagerate e i loro suggerimenti su come rendere la mascotte migliore. Non solo è un’esperienza più divertente per i partecipanti e i ricercatori, ma questo fornisce anche opinioni genuine che la ricerca quantitativa non può mostrare.
Limitazioni della ricerca qualitativa
Tempo e lavoro intensi
La ricerca qualitativa richiede la raccolta di una serie di opinioni personali, prospettive ed esperienze da molte persone. Di conseguenza, raccogliere molti dati dai partecipanti richiede tempo, e compilare i dati non è semplice come tracciarli su un grafico. La natura stessa dei dati qualitativi significa che i ricercatori devono passare al setaccio ogni singola risposta per comprendere più a fondo il motivo per cui i partecipanti si sono sentiti o hanno reagito a un prodotto in un certo modo. Poiché le risposte sono spesso descrittive piuttosto che numeriche, esaminare i risultati richiederà inevitabilmente più tempo che analizzare i dati quantitativi.
Correlazione non equivale a causalità
Probabilmente avete sentito troppo spesso “Correlazione non equivale a causalità”. Bene, lo stesso vale per la ricerca qualitativa. Mentre spesso supporta i risultati della ricerca quantitativa, può essere difficile provare una causalità tra i due. Discussioni e questionari possono produrre risposte ponderate che sostengono i risultati quantitativi, ma i ricercatori potrebbero esitare a tracciare immediatamente una linea di demarcazione tra i due; spesso sono necessarie ulteriori ricerche, aggiungendo tempo e intensità di lavoro.
I modelli possono essere difficili da vedere
Uno dei punti di forza dei dati quantitativi è che i risultati possono essere replicati abbastanza facilmente, dimostrando o confutando le ipotesi su grandi gruppi di pubblico. I dati qualitativi, a causa della varietà di emozioni, reazioni e risposte dei partecipanti, non hanno la stessa replicabilità. Un rispondente potrebbe avere una risposta completamente diversa ad una domanda rispetto ad un altro, rendendo difficili ampie categorizzazioni.
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