Auch wenn die Begriffe ähnlich klingen, handelt es sich bei qualitativer und quantitativer Forschung um zwei völlig unterschiedliche Methoden der Datenerhebung. Das Verständnis dieses Unterschieds kann einen großen Einfluss darauf haben, wie Sie den Erfolg eines Produkts, einer Dienstleistungsaktualisierung oder die allgemeine Unternehmensleistung analysieren.
Werfen wir einen Blick auf den Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Forschung, auf die Frage, wann beide eingesetzt werden sollten, und auf die Frage, wie man die Datensätze effektiv erfasst.
Was ist der Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Forschung?
Qualitative und quantitative Forschung sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Datenerhebung, die zur Prüfung von Hypothesen verwendet werden. Bei der quantitativen Forschung handelt es sich um eine numerische Methode der Datenerhebung, während die qualitative Forschung einen nicht-numerischen Ansatz zur Datenerhebung verfolgt.
Quantitative Forschung
Alle Daten, die sich in ein numerisches System oder eine Bewertung einordnen lassen - Anzahl der Kunden, Kaufdatum, Umsatz, Net Promoter Score (NPS) usw. - fallen in die Kategorie der quantitativen Forschung.
Quantitative Daten bilden das "Was": die greifbaren Aspekte des Interesses eines Publikums, wie z. B. Verkaufsdaten oder Metriken zur Kundenbindung.
Der Hauptvorteil quantitativer Daten besteht darin, dass sie leicht zu analysieren sind, da sie sehr strukturiert sind. Nach der Erfassung können Sie die Informationen mit Hilfe von Diagrammen, Prozentsätzen und Tabellen leicht erstellen und kategorisieren - ideal für die Organisation auf einem Dashboard.
Mit dieser Art von Daten können Sie leichter Trends erkennen, Vorhersagen treffen und Korrelationen erkennen. Es ist einfach, Ihre Untersuchungen zu wiederholen, Ergebnisse zu vergleichen und große Datenmengen zu analysieren.
Der Nachteil dieser Art von Daten ist, dass es schwierig ist, die Motivation oder Argumentation - im Wesentlichen den Kontext - hinter den gesammelten Informationen zu verstehen, was es Ihnen erschwert, Theorien zu bestätigen, die Sie auf der Grundlage der Daten aufgestellt haben. Außerdem kann es zu strukturellen Verzerrungen kommen, da Sie möglicherweise nach der falschen Art von Daten für Ihr Problem suchen, Daten falsch messen oder eine falsche Stichprobenmethode verwenden.
Aus diesem Grund ist die qualitative Forschung ebenso wichtig.
Qualitative Forschung
Qualitative Forschung umfasst in der Regel die Untersuchung der Sprache - Wörter, ihre Bedeutung, Konzepte und Meinungen. Sie analysiert das Warum - was ein Publikum denkt und warum es eine bestimmte Meinung vertritt. Diese Daten können aus Texten, Bildern, Audio- oder Videoclips und mehr gewonnen werden.
Der Hauptvorteil qualitativer Daten besteht darin, dass sie Ihnen helfen, die Beweggründe für die Handlungen Ihrer Zielgruppe zu verstehen. Sie können das "Was", wie es in den quantitativen Daten beschrieben wird, erklären und Ihnen helfen, Probleme zu beheben und neue Ideen für die Forschung zu entwickeln.
Qualitative Daten sind außerdem flexibel und geben die Ansichten Ihrer Zielgruppe authentisch wieder. Sie sind beschreibend, was Ihnen hilft, den Kontext besser zu verstehen.
Der Nachteil qualitativer Daten ist - wie die meisten qualitativen Forscher bestätigen werden -, dass sie naturgemäß schwer zu quantifizieren sind, da es sich wahrscheinlich um unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten handelt. Qualitative Daten sind außerdem subjektiv und hängen davon ab, dass Ihre Zielgruppe während des gesamten Datenerhebungsprozesses wahrheitsgetreu ist.
Wann und warum sollte man qualitative und wann quantitative Forschung betreiben?
Beide Ansätze können Ihnen helfen, Einblicke in Ihre Zielgruppe zu gewinnen, aber wann ist es sinnvoller, quantitative oder qualitative Daten zu erheben?
Qualitative Forschung nutzen, um ein Problem, eine Meinung oder eine Erfahrung zu verstehen
Qualitative Daten geben Ihnen die Möglichkeit, die eher nebulösen Facetten der Erfahrungen Ihres Publikums und dessen Meinung zu diesen Aspekten zu verstehen.
Beispiele für den Einsatz qualitativer Forschung sind:
- Verstehen, warum ein Produkt nicht so gut funktioniert, wie Sie es sich erhofft haben
- Herausfinden, wie Sie Ihr Einkaufserlebnis verbessern können
- Einsicht in die Gründe, warum ein Kunde Sie einem Mitbewerber vorzieht
Quantitative Forschung zur Prüfung einer Hypothese sammeln
Mit quantitativen Daten erhalten Sie konkrete Ergebnisse, d. h. Sie können sie nutzen, um Theorien zu testen oder zu bestätigen, die Sie über die Erfahrungen Ihrer Zielgruppe haben.
Beispiele für den Einsatz quantitativer Forschung sind:
- Verstehen von Kundenaufwand, Kundenzufriedenheit und mehr
- Testen, wie sich eine Änderung der Kundenerfahrung auf Ihr Publikum auswirkt
- Bestätigung einer Theorie, z. B. warum Kunden ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung mögen
Anwendung einer kombinierten oder gemischten Methode, um ein Gesamtbild zu erhalten
Die Verwendung sowohl qualitativer als auch quantitativer Daten verschafft Ihnen ein umfassenderes Verständnis der Antriebe Ihrer Zielgruppe und der greifbaren Ergebnisse ihrer Einstellungen und Meinungen.
Sie können beide Arten von Daten verwenden:
- Gewinnen Sie Einblicke von Ihrem Publikum (qualitative Daten), um eine Theorie zu entwickeln, und nutzen Sie quantitative Forschung, um sie zu testen.
- Erkennen von Mustern in Ihren quantitativen Daten und Verstehen der Gründe für ihr Auftreten anhand qualitativer Informationen
Wie man qualitative und quantitative Daten sammelt
Es gibt viele Möglichkeiten, qualitative und quantitative Daten zu sammeln, unabhängig davon, mit welcher Stichprobengröße Sie in Ihrer Studie arbeiten. Die folgenden Methoden umfassen sowohl qualitative als auch quantitative Forschungsmethoden.
Erhebungen
Umfragen sind wahrscheinlich der einfachste Weg, um qualitative oder quantitative Daten zu sammeln. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre Forschungsfragen schnell an Ihr Publikum zu übermitteln und einfach Daten für die Analyse zu sammeln. Sie können den Teilnehmern auf verschiedene Weise zur Verfügung gestellt werden - per E-Mail, In-App, auf Ihrer Website und mehr.
Schwerpunktgruppen
Wenn Sie eine ausgewählte Gruppe von Personen befragen, um ihre Meinung zu bestimmten Produkten oder Themen einzuholen, können Sie ehrliche Erkenntnisse von den Verbrauchern erhalten.
Beobachtungsforschung
Wenn Sie beobachten, wie die Menschen die Produkte und Dienstleistungen Ihres Unternehmens nutzen, können Sie Probleme erkennen und sie aus erster Hand beheben.
Ausführliche Interviews
Persönliche Gespräche mit Personen, die einen guten Einblick in Ihr Unternehmen haben könnten, können dazu beitragen, mehr menschliche Einblicke in Ihr Unternehmen zu erhalten.
Fallstudien
Das Sammeln von Geschichten derjenigen, die Ihre Produkte und Dienstleistungen genutzt haben, kann helfen, Probleme und Erfolge zu beleuchten.
Forschung von dritter Seite
Die Verwendung von Daten Dritter kann Ihnen helfen, die Position Ihres Unternehmens im Vergleich zu anderen zu verstehen. Diese Untersuchung wird wahrscheinlich eher quantitative Daten liefern.
Beispiele für quantitative Erhebungsfragen
Wenn Sie Maßnahmen zur Verbesserung Ihrer Kundenerfahrung ergreifen wollen, müssen Sie die richtigen Fragen stellen. Je nachdem, ob Sie nach quantitativen oder qualitativen Daten oder einer Kombination aus beidem suchen, sollten Sie unterschiedliche Fragestile verwenden.
Sehen wir uns einige der häufigsten quantitativen Fragetypen an.
Fragen mit Likert-Skala
Bei Fragen mitLikert-Skala wird bewertet, wie sehr der Befragte einer bestimmten Aussage zustimmt, indem er aufgefordert wird, einen Wert auf einer numerischen Skala auszuwählen, der seinem Empfinden entspricht.
Sie können dann die quantitativen Daten für eine ausgewählte Gruppe von Antworten berechnen, um einen Gesamtwert zu ermitteln, der angibt, ob Sie die Erwartungen erfüllen oder nicht (je nachdem, was Sie messen).
Beispiele für quantitative Fragen auf der Likert-Skala sind:
- Net Promoter Score (NPS): Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie [Marke/Produkt/Dienstleistung] an einen Freund weiterempfehlen? Antwortskala: 0 bis 10
- Kundenzufriedenheitswert (CSAT): Wie zufrieden sind Sie mit [Produkt/Dienstleistung]? Antwortskala: 1 bis 5, sehr unzufrieden bis sehr zufrieden
- Bewertung des Kundenaufwands (CES): [Produktfunktion] hat es mir leicht gemacht, [Funktionsziel] zu erreichen. Antwortskala: 1 bis 5, stimme überhaupt nicht zu bis stimme voll und ganz zu
- Wie zufrieden sind Sie mit der Qualität des Produkts? Antwortskala: 1 bis 5, sehr unzufrieden bis sehr zufrieden
- Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie [den Vertrag zurückkaufen/verlängern]? Antwortskala: 1 bis 5, sehr unwahrscheinlich bis sehr wahrscheinlich
- Dieses [Produkt/Dienstleistung] hilft mir, meine Ziele zu erreichen. Antwortskala: 1 bis 5, stimme überhaupt nicht zu bis stimme voll und ganz zu
Sternebewertung, Smileys und Daumen hoch/runter-Bewertung
Ähnlich wie die Likert-Skala kann eine 5-Punkte-Bewertungsskala mit Smileys oder Sternchen-Umfragen verwendet werden. Sie ist universell erkennbar und visuell intuitiv und stellt eine einfache Möglichkeit dar, quantitative Antworten und Stimmungsdaten zu erhalten, die im Laufe der Zeit verfolgt werden können.
Daumen Up/Down-Umfragen sind auch eine einfache Möglichkeit, die Meinung Ihrer Zielgruppe zu ermitteln. Eine von Natur aus unkomplizierte Umfrage mit zwei Optionen kann dazu führen, dass die Befragten die Umfrage schneller ausfüllen und sofort quantitative Daten sammeln.
Multiple Choice und Fragen mit mehreren Antworten
Wenn Sie Ihrer Zielgruppe mehrere Optionen zur Verfügung stellen, können Sie die Details zu Vorlieben, Nutzung, Menge, Häufigkeit und mehr eingrenzen. Obwohl diese Fragen Wörter in den Auswahloptionen enthalten, sammeln Sie tatsächlich objektive, quantitative Daten, die Ihre statistische Analyse unterstützen können.
Einige Beispiele für Fragen sind:
- Wie oft besuchen Sie unseren Online Shop? [Option 1] [Option 2] [Option 3] [Option 4]
- Welche unserer Dienstleistungen haben Sie in Anspruch genommen? Kreuzen Sie alles an, was zutrifft: [Option 1] [Option 2] [Option 3]
Beispiele für qualitative Erhebungsfragen
Numerische, quantitative Daten ermöglichen die Nachverfolgung, Berichterstattung und gemeinsame Nutzung von Daten in Ihrem Unternehmen. Wenn Sie jedoch qualitatives Feedback von Ihrem Publikum einholen, können Sie spezifische Details zu Ihren quantitativen Daten aufdecken - warum ein Kunde eine negative Bewertung abgegeben hat oder wortwörtliche Verbesserungsvorschläge -, die einen größeren strategischen Einfluss haben können.
Option "Andere" nach Mehrfachauswahl oder Mehrfachantwort
Wenn der Befragte nicht der Meinung ist, dass die von Ihnen vorgegebenen Optionen seiner Meinung entsprechen, können Sie ihm ein Feld "Sonstiges" zur Verfügung stellen, in das er seine Antwort eintragen kann. Dadurch wird die Gefahr einer Verzerrung der Umfrage verringert und Sie erhalten ein qualitatives Feedback darüber, warum die Befragten nicht mit den vorgegebenen Optionen übereinstimmen.
Offene Fragen und Fragen mit freier Antwort
Eine Umfrage mit offenem Ende oder freien Antworten gibt den Befragten die Freiheit, ihre Erfahrungen oder ihre Bewertungsentscheidung in ihren eigenen Worten zu beschreiben. Die wortwörtlichen Kommentare aus offenen Fragen können Aufschluss darüber geben, warum sich Ihre quantitativen Daten im Laufe der Zeit verbessern oder verschlechtern.
TIPP: Bei der Verwendung offener Fragen ist es wichtig, sich zu überlegen, welche Art von Forschung (qualitativ oder quantitativ) Ihnen wirklich die Daten liefert, die Sie suchen.
Wenn Sie beispielsweise einfach nur etwas über die Präferenzen Ihrer Kunden erfahren möchten, ist es vielleicht am besten, die Auswahlmöglichkeiten in einer Multiple-Choice-Frage zu spezifizieren, anstatt eine offene Frage zu stellen, um unklare oder eine breite Palette von Antworten zu vermeiden, die schwer zu quantifizieren sind. Deshalb kann es von Vorteil sein, statt zwischen qualitativer und quantitativer Forschung zu wählen, eine Kombination aus quantitativer (Multiple Choice) und qualitativer (andere" Option) zu wählen.
Starten Sie jetzt mit Delighted
Wie Sie sehen, ist es nicht wirklich eine Frage von qualitativen oder quantitativen Daten - es ist eine Mischung aus beidem, die Ihnen echte Einblicke in die Zielgruppe gibt.
Glücklicherweise muss Ihre Datenerfassungsmethode nicht kompliziert sein. DelightedDer kostenlose Online-Umfrageersteller von Self-Serve ist mit quantitativen und qualitativen Umfrageoptionen ausgestattet, die Ihnen helfen, das Beste aus Ihrer Datenanalyseforschung herauszuholen.
