Количественные и качественные маркетинговые исследования: методы и различия
Количественный и качественный подходы помогают изучать разные стороны маркетингового вопроса. Выбор между ними зависит от того, что нужно выяснить: масштаб явления или причины и опыт людей. Иногда для ответа используют оба подхода.
Программа по этому направлению — маркетолог-аналитик.
На какие вопросы отвечает каждый подход
Количественные исследования работают с числовыми данными: их можно подсчитывать, измерять или оценивать. Такой подход подходит, когда нужно выяснить, сколько людей придерживаются определённого мнения, как часто они выбирают продукт или каковы числовые показатели в изучаемой ситуации. В маркетинговом контексте количественные данные помогают проводить числовое сопоставление.
Качественные исследования обращаются к языку, смыслам и нечисловым данным. Они помогают разобраться, почему люди думают или действуют определённым образом, как описывают свой опыт и что стоит за их мнениями и мотивацией. Поэтому вопрос «сколько?» обычно указывает на количественную задачу, а вопрос об опыте и причинах — на качественную.
Маркетинговое исследование может опираться на самостоятельно собранные или уже существующие данные. Это отдельное различие: оно не заменяет выбор между качественным и количественным подходами.
Какие данные собирают и как их изучают
Для количественных задач используют, в частности, опросы, голосования и вторичные данные. Качественные данные можно получать через интервью, фокус-группы и непосредственное наблюдение; источник о качественных методах также относит к ним опросы. Следовательно, одно название инструмента само по себе не всегда сообщает, какой именно тип данных получен: важно, собирают ли числовые ответы или высказывания и описания.
В качественном анализе данные можно кодировать, то есть упорядочивать по темам, чтобы затем рассматривать эти темы. Такой разбор помогает структурировать материал, но сам по себе не превращает его в числовую оценку того, насколько часто мнение встречается среди людей.
Пакет источников не задаёт универсальных правил выбора объёма выборки или статистической обработки. Поэтому конкретные требования к ним нельзя вывести только из различия между качественным и количественным подходами.
Когда сочетать подходы
Если вопрос сложный и одной перспективы недостаточно, можно соединить качественные и количественные методы. Например, сначала качественная часть помогает исследовать возможные объяснения, а затем количественная проверяет их на более широком масштабе. Возможен и другой порядок: сначала получить количественный результат, а после изучить его качественными методами, чтобы лучше понять, как его объяснить.
В смешанном дизайне оба вида данных могут собираться одновременно или последовательно. Выбор последовательности зависит от задачи: исследователь может начать с изучения опыта людей либо сначала получить числовую картину. Сочетание методов расширяет способы рассмотреть вопрос, но не отменяет необходимости заранее понимать, на какой вопрос отвечает каждый этап.
Условный пример выбора подхода
Допустим, вымышленная компания готовит новую упаковку для продукта и хочет понять реакцию покупателей. Пока неизвестно, что именно вызывает интерес или сомнения: оформление, надписи или другое впечатление от упаковки. Это исходные условия условного примера, а не результат реального исследования.
Можно начать с интервью или фокус-группы. Исследователь попросит участников описать впечатления и объяснить, что привлекает внимание или вызывает вопросы. Полученные высказывания можно сгруппировать по темам. На этом этапе цель — изучить возможные причины реакций, а не подсчитать, сколько покупателей выбрало бы тот или иной вариант.
Затем компания может сформулировать более конкретный вопрос: например, какой из двух вариантов оформления чаще выбирают опрошенные. Для такого вопроса подойдёт количественный этап с числовыми ответами. Он позволит сравнить варианты в рамках собранных данных, но не объяснит сам по себе, почему люди сделали выбор.
Есть и обратный путь: сначала собрать числовые ответы о предпочтениях, а потом провести интервью, чтобы исследовать причины наблюдаемого выбора. Оба порядка соответствуют смешанным последовательным дизайнам. Условный вывод ограничен постановкой задачи: качественный этап помогает исследовать причины и формулировки, количественный — получить числовое сопоставление. Ни один вариант заранее не гарантирует конкретного результата.