Ưu nhược điểm của các phương pháp dự báo định tính

Nghiên cứu định tính xuất phát từ các câu hỏi mở. Thu thập dữ liệu theo một cách khác. Thay vì cung cấp các câu hỏi với câu trả lời cụ thể, chẳng hạn như một cuộc khảo sát, nghiên cứu định tính cho phép mọi người được là chính mình trong quá trình nghiên cứu. Đổi lại, các nhà nghiên cứu có thể điều tra các phương pháp luận với độ chính xác cao hơn. Họ có thể tìm kiếm thông qua các bản ghi âm để tìm dữ liệu mới.

Các nguyên tắc của nghiên cứu định tính đã được sử dụng trong một thời gian khá dài. Kết quả của quá trình nghiên cứu này thường được các phương tiện truyền thông và tiếp thị sử dụng để tạo ra nội dung được nhắm mục tiêu hoặc đưa ra các thông điệp xây dựng thương hiệu cá nhân hóa. Mục tiêu ở đây rất đơn giản: cung cấp đồng thời các đề xuất giá trị được cá nhân hóa và nhóm.

Đó là một mối quan hệ dữ liệu duy nhất mà những lợi thế và bất lợi của nghiên cứu định tính có thể cung cấp. Bạn cần phải kết hợp quan điểm của người tham gia với quan điểm của những người thu thập dữ liệu để tạo ra kết quả chính xác.

Ưu điểm của nghiên cứu định tính là gì?

1. Có thể hiểu thái độ.

Hình thức tiêu dùng thường có thể thay đổi. Khi điều đó xảy ra đột ngột, các công ty có thể tự hỏi điều gì đã xảy ra với họ. Các quá trình mà nghiên cứu định tính cung cấp cung cấp sự hiểu biết tiềm năng về lý do tại sao một thái độ có thể thay đổi. Điều này thậm chí có thể dẫn đến một lời giải thích dứt khoát, có thể cho phép công ty điều chỉnh theo sự thay đổi trong quan điểm. Vì nghiên cứu định tính giúp tất cả chúng ta hiểu rõ hơn về thái độ, nên việc duy trì mối quan hệ với người tiêu dùng trở nên dễ dàng hơn.

2. Nó là một trình tạo nội dung.

Tìm cách mới để trình bày nội dung cũ có thể rất khó, ngay cả đối với một nhà tiếp thị dày dạn kinh nghiệm. Phương pháp nghiên cứu định tính cho phép bạn thu thập những hiểu biết chân thực từ dữ liệu nhân khẩu học kinh tế xã hội cụ thể. Những thông tin chi tiết này sau đó được chuyển thành dữ liệu có thể được sử dụng để tạo nội dung có giá trị phản ánh thông điệp thương hiệu đang được truyền tải. Khi quá trình này được thực hiện đúng, mọi người đều được hưởng lợi từ một đề xuất giá trị có lợi và tinh tế.

3. Tiết kiệm tiền.

Quá trình nghiên cứu định tính sử dụng cỡ mẫu nhỏ hơn so với các phương pháp nghiên cứu khác. Điều này là do thực tế là nhiều thông tin hơn được thu thập từ mỗi người tham gia. Cỡ mẫu nhỏ hơn tương đương với chi phí nghiên cứu thấp hơn. Quá trình nghiên cứu này không chỉ tiết kiệm tiền mà còn có thể tạo ra kết quả nhanh hơn. Nếu cần dữ liệu nhanh chóng để đưa ra quyết định quan trọng, đây là một trong những lựa chọn nghiên cứu tốt nhất hiện nay.

4. Có thể cung cấp kiến ​​thức về ngành cụ thể.

Mối quan hệ và sự gắn bó là hai yếu tố quan trọng nhất để giữ chân khách hàng. Các thương hiệu hiện đại có thể sử dụng nghiên cứu định tính để tìm ra những hiểu biết mới có thể thúc đẩy hai yếu tố cần thiết này để giúp cho việc giao tiếp với nhân khẩu học hàng đầu của họ trở nên chính xác và chân thực nhất có thể. Những thông tin chi tiết mà một doanh nghiệp có thể tìm thấy có thể khiến họ thay đổi biệt ngữ, tăng giá trị cho các sản phẩm / dịch vụ được cung cấp hoặc tìm cách khắc phục sự suy giảm danh tiếng. Với nghiên cứu định tính, rủi ro gặp phải phản ứng tiêu cực do thông tin sai lệch được giảm đáng kể.

5. Hãy để sự sáng tạo là động lực.

Nghiên cứu thường muốn sự thật hơn là ý kiến. Bạn muốn quan sát thay vì sáng tạo. Quá trình nghiên cứu định tính đi theo một hướng khác so với nghiên cứu truyền thống. Định dạng này giúp loại bỏ sự thiên vị thường nảy sinh thông qua dữ liệu thu thập được khi người trả lời cố gắng trả lời câu hỏi theo cách làm hài lòng nhà nghiên cứu. Người trả lời được khuyến khích là chính họ. Sự sáng tạo của bạn trở thành một món hàng. Đổi lại, dữ liệu có thể được thu thập từ người trả lời có xu hướng chính xác hơn.

6. Đó là một quá trình luôn có kết thúc mở.

Nhiều người có phản ứng được đào tạo và hời hợt được xây dựng từ thói quen. «Xin chào. Bạn có khỏe không?» ai đó có thể hỏi ở cửa hàng tạp hóa. «Phí phạt. Bạn có khỏe không?» Nó sẽ là câu trả lời điển hình. Quá trình nghiên cứu định tính cho phép các nhà nghiên cứu đào sâu vào những thói quen này để trích xuất dữ liệu thực mà ai đó có thể cung cấp. Truy cập dữ liệu cảm xúc thúc đẩy phản ứng trong quá trình ra quyết định. Bởi vì nó là một quá trình mở, không có câu trả lời «đúng» hoặc «sai», làm cho việc thu thập dữ liệu dễ dàng hơn nhiều.

7. Kết hợp kinh nghiệm của con người.

Các sự kiện là quan trọng. Thống kê có thể xác định xu hướng. Tuy nhiên, kinh nghiệm của con người không thể bỏ qua. Kinh nghiệm của con người khiến hai người khác nhau nhìn cùng một sự kiện theo hai cách khác nhau. Thông qua việc sử dụng nghiên cứu định tính, có thể kết hợp mức độ phức tạp của loại dữ liệu này vào các kết luận xuất hiện từ nghiên cứu thu thập được. Mọi góc nhìn đều trở nên quan trọng. Điều đó dẫn đến kết luận chính xác hơn, vì vậy mọi người đều được hưởng lợi từ quá trình này vào cuối ngày.

8. Bạn có tính linh hoạt.

Không có cấu trúc cứng nhắc cho quá trình nghiên cứu định tính. Thay vào đó, hãy tìm kiếm dữ liệu xác thực và phản hồi cảm xúc. Do tính linh hoạt này, các điều tra viên được đào tạo có thể theo dõi bất kỳ phản hồi nào mà họ muốn để tạo ra độ sâu và phức tạp hơn trong dữ liệu được thu thập. Không giống như các định dạng nghiên cứu cho phép sai lệch bằng 0, nghiên cứu định tính có thể tuân theo bất kỳ tư duy tiếp tuyến nào và trích xuất dữ liệu từ các câu trả lời được cung cấp.

9. Cung cấp phẩm chất dự đoán.

Những người có quan điểm giống nhau sẽ có kiểu suy nghĩ tương tự. Họ thậm chí có thể mua các sản phẩm tương tự. Dữ liệu được thu thập thông qua nghiên cứu định tính dựa trên các quan điểm, vì vậy nó có chất lượng dự đoán. Các nhãn hiệu làm cho người đó trở nên độc nhất có thể được thu thập và sử dụng để xác định những người có sở thích hoặc kiểu suy nghĩ tương tự, cho phép các nhãn hiệu phát triển các thông điệp, sản phẩm và dịch vụ có giá trị cao hơn.

10. Hãy để bản năng của con người phát huy vai trò.

Bạn đã bao giờ có «cảm giác» rằng mình nên làm điều gì đó chưa? Bạn có nghe thấy bản năng đó không? Bạn có thấy một kết quả tích cực từ điều này? Nhiều người có, nhưng nhiều phương pháp nghiên cứu làm giảm bản năng của con người trong quá trình thu thập dữ liệu. Quá trình nghiên cứu định tính cho phép bản năng của con người phát huy vai trò. Tiềm thức đưa ra nhiều bí mật mà chúng ta có thể không hiểu về mặt khoa học, nhưng chúng ta có thể thu thập dữ liệu mà nó tạo ra. Thông thường, dữ liệu đó có mức độ chính xác và xác thực cao hơn bất kỳ dạng dữ liệu nào khác được cung cấp.

11. Có thể dựa trên dữ liệu có sẵn, dữ liệu đến hoặc các định dạng dữ liệu khác.

Phương pháp nghiên cứu định tính không yêu cầu một khuôn mẫu hoặc định dạng cụ thể để thu thập dữ liệu. Việc trình bày thông tin dựa trên chất lượng và số lượng thông tin được thu thập. Nếu các nhà nghiên cứu cảm thấy rằng họ không tạo ra kết quả hữu ích từ những nỗ lực của họ, họ có thể thay đổi quy trình của mình ngay lập tức. Có nhiều cơ hội hơn để thu thập dữ liệu mới khi sử dụng cách tiếp cận này.

12. Cho phép bạn thu thập dữ liệu hướng chi tiết.

Nhiều hạn chế là một phần của quá trình thu thập dữ liệu trong hầu hết các phương pháp nghiên cứu. Điều này được thực hiện để giúp tạo ra các kết quả có thể đo lường được trong một khoảng thời gian ngắn. Thay vì tập trung vào một số liệu cụ thể, nghiên cứu định tính tập trung vào độ tinh vi của dữ liệu. Bạn muốn có càng nhiều chi tiết càng tốt, cho dù những chi tiết đó có phù hợp với một khuôn khổ cụ thể hay không. Chính trong những chi tiết này, nơi bạn có xu hướng tìm thấy những ý tưởng chân thực.

Nhược điểm của nghiên cứu định tính là gì?

1. Nó không phải là một hình thức thu thập dữ liệu đại diện về mặt thống kê.

Quá trình nghiên cứu định tính không cung cấp đại diện thống kê. Bạn sẽ chỉ cung cấp dữ liệu nghiên cứu từ các quan điểm. Các phản hồi với hình thức nghiên cứu này thường không thể đo lường được. Chỉ có thể so sánh và điều đó có xu hướng tạo ra sự trùng lặp dữ liệu theo thời gian. Nếu dữ liệu thống kê là bắt buộc, thì nghiên cứu định tính không phải là hình thức nghiên cứu nên được sử dụng.

2. Nó dựa trên kinh nghiệm của người nghiên cứu.

Dữ liệu thu thập được thông qua nghiên cứu định tính phụ thuộc vào kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu tham gia vào quá trình. Dữ liệu cụ thể của ngành nên được thu thập bởi một nhà nghiên cứu quen thuộc với ngành. Các nhà nghiên cứu cũng phải có kỹ năng phỏng vấn tốt, can đảm đưa ra các câu hỏi tiếp theo và có khả năng hình thành các liên kết chuyên nghiệp với những người tham gia để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

3. Bạn có thể bị mất dữ liệu.

Dữ liệu phải được các nhà nghiên cứu công nhận trong nghiên cứu định tính thì mới được thu thập. Điều đó có nghĩa là có một mức độ tin cậy trong quá trình thu thập dữ liệu mà các hình thức nghiên cứu khác không yêu cầu. Các nhà nghiên cứu không thể nhìn thấy các dữ liệu cần thiết khi họ xem xét nó sẽ làm mất nó, làm giảm độ chính xác của kết quả của các nỗ lực nghiên cứu định tính. Điều đó thậm chí có thể khiến một số nỗ lực nghiên cứu đưa ra kết luận sai lầm.

4. Có thể yêu cầu nhiều phiên.

Nghiên cứu định tính có thể hiệu quả trong việc thu thập dữ liệu xác thực, nhưng kích thước mẫu nghiên cứu nhỏ có thể gây ra vấn đề. Đưa ra một quyết định quan trọng thường đòi hỏi nhiều quan điểm để tránh mắc phải một sai lầm đắt giá. Điều đó có nghĩa là có thể cần nhiều giai đoạn điều tra để thu thập tất cả các dữ liệu cần thiết để đưa ra một quyết định khó khăn như vậy. Nếu đúng như vậy, một mẫu theo dõi lớn hơn có thể dẫn đến nhiều chi phí hơn là ít hơn khi bạn gặp ngã ba trên đường.

5. Kết quả có thể khó lặp lại.

Bởi vì nghiên cứu định tính dựa trên quan điểm cá nhân, hầu như không thể trùng lặp các kết quả được tìm thấy. Ngay cả cùng một người ngày mai cũng có thể có quan điểm khác với ngày hôm nay. Điều đó có nghĩa là dữ liệu được thu thập thông qua nghiên cứu định tính có thể khó xác minh, điều này có thể khiến một số người đặt câu hỏi về kết luận mà các nhà nghiên cứu đưa ra thông qua quá trình này.

6. Nó có thể dẫn đến những kết luận sai lầm.

Mặc dù những người cùng chí hướng có xu hướng suy nghĩ, cảm nhận và hành động giống nhau, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng. 80% Cơ đốc nhân theo đạo Tin lành Caucasian có thể đã bỏ phiếu cho Donald Trump trong cuộc bầu cử tổng thống Hoa Kỳ năm 2016, nhưng điều đó có nghĩa là 20% đã không bỏ phiếu. Một mẫu nghiên cứu định tính nhỏ chỉ bao gồm những người trong 80% sẽ hoàn toàn bỏ qua quan điểm của những người trong 20% ​​còn lại. Không có cách nào tuyệt đối để biết liệu các kết luận được tạo ra thông qua nghiên cứu định tính có thể được áp dụng cho toàn bộ nhân khẩu học hay không.

7. Có thể bị ảnh hưởng bởi sự thiên vị của điều tra viên.

Thuật ngữ «tin giả» đã được sử dụng khá thường xuyên kể từ đầu năm 2017. Thuật ngữ này được sử dụng để mô tả một sự thiên vị nhất định xuất hiện trong các báo cáo truyền thông, mặc dù các báo cáo được cho là không thiên vị. Trong nghiên cứu định tính, thành kiến ​​của nhà nghiên cứu, dù là ý thức hay tiềm thức, đều có thể ảnh hưởng đến dữ liệu. Các kết luận điều tra thậm chí có thể bị ảnh hưởng bởi sự thiên lệch này. Các biện pháp kiểm soát phải là một phần của quá trình thu thập dữ liệu để ngăn chặn sự thiên vị của người điều tra ảnh hưởng đến kết quả.

8. Nó có thể không được chấp nhận.

Mặc dù nghiên cứu định tính có tính xác thực nhất định, nhưng cũng có tính chủ quan nhất định đối với nghiên cứu đó. Do tính chất này, dữ liệu được thu thập có thể không được chấp nhận. Nếu các nỗ lực nghiên cứu định tính tương tự không thể tạo ra kết quả tương tự, dữ liệu thu thập ban đầu thậm chí có thể bị từ chối.

9. Tạo dữ liệu khó trình bày.

Bởi vì các cá nhân có quan điểm khác nhau, phản ứng đối với các phát hiện nghiên cứu định tính thường có thể gấp đôi. Sẽ có những người ủng hộ những phát hiện và sẽ có những người không ủng hộ những phát hiện. Cả hai nhóm sẽ thấy dữ liệu thu thập được có giá trị, nhưng cách mỗi nhóm lựa chọn hành động dựa trên quan điểm riêng của họ. Điều đó có nghĩa là có thể đạt được hai kết quả rất khác nhau, gây khó khăn cho việc trình bày dữ liệu cho một đối tượng chung.

10. Tạo dữ liệu có giá trị nghi vấn.

Thậm chí các nhà nghiên cứu có thể không đồng ý về giá trị của dữ liệu được thu thập do quan điểm khác nhau của họ. Những gì được đưa vào trong quá trình nghiên cứu định tính hoặc những gì bị loại trừ phụ thuộc vào nhà nghiên cứu tham gia. Đó là lý do tại sao quá trình thu thập dữ liệu này mang tính chủ quan cao. Dữ liệu chi tiết luôn luôn có thể thực hiện được, nhưng chỉ khi nhà nghiên cứu có thể gạt quan điểm và thành kiến ​​của họ sang một bên để trình bày dữ liệu thu thập được ở dạng thô.

11. Nó có thể mất một thời gian dài.

Bởi vì các nhà nghiên cứu đi theo nhiều tiếp tuyến khi thu thập dữ liệu, nên cần nhiều thời gian hơn để thu thập nó. Việc sắp xếp tất cả dữ liệu bổ sung đó cũng cần có thời gian. Mỗi phần dữ liệu được đánh giá một cách chủ quan, vì vậy giá trị của nó luôn bị nghi ngờ. Các định dạng nghiên cứu khác có các hướng dẫn và kỳ vọng cứng nhắc đối với dữ liệu được thu thập cho phép đánh giá và sử dụng dữ liệu đó nhanh hơn so với dữ liệu được thu thập thông qua nghiên cứu định tính.

12. Nó không có sự cứng nhắc.

Phương pháp nghiên cứu định tính dựa trên quan điểm của từng cá nhân. Vì những quan điểm đó có thể thay đổi, dữ liệu thu thập được chỉ đáng tin cậy tại thời điểm nó được thu thập. Trí nhớ của con người có xu hướng thích ghi nhớ những điều tốt đẹp. Chúng tôi tiếp cận chặt chẽ những kỷ niệm đẹp và lưu giữ chúng ở góc sau của tâm trí. Có một mong muốn bản năng là tìm kiếm điều tốt đẹp trong những gì đã xảy ra với mỗi chúng ta. Do đặc điểm này, các nhà nghiên cứu có thể khó đưa ra kết luận từ dữ liệu có thể áp dụng trong dài hạn.

13. Làm giảm giá trị của việc khai thác dữ liệu.

Khai thác dữ liệu có thể cung cấp thông tin có giá trị cho toàn bộ nhân khẩu học của khách hàng. Trong nghiên cứu định tính, khai thác dữ liệu hữu ích cho người duy nhất cung cấp thông tin ngay từ đầu. Hãy tưởng tượng rằng bạn đang sử dụng máy tính của một người bạn lần đầu tiên. Cookie và bộ nhớ tìm kiếm đã tạo ra các quảng cáo của Coca-Cola trên hầu hết các trang web bạn truy cập. Bạn thích Pepsi hơn. Bạn sẽ bị ảnh hưởng bởi quảng cáo? Có lẽ là không, ngay cả khi bạn và bạn của bạn thích cola hơn các loại soda khác.

Những ưu và nhược điểm chính này của nghiên cứu định tính cho chúng ta thấy rằng việc thu thập dữ liệu độc đáo và được cá nhân hóa sẽ luôn quan trọng. Đó là phương pháp tốt nhất để hiểu cách một số người, và thậm chí một số nhóm nhất định, suy nghĩ ở mức độ sâu hơn. Tuy nhiên, do tính chất chủ quan của dữ liệu, ai đó sẽ luôn đặt câu hỏi về độ tin cậy và tính xác thực của nó.