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クリアカット定性的研究例企業がデータ収集の取り組みを拡大し、顧客について学ぶためのデータ分析を行うにつれ、定性的研究の人気が高まっています。ビジネスの世界では、量的データと定量的研究に依存する頻度が高くなりますが、一部の業界では、質的データが市場調査にとって優れていることがわかります。では、定性的方法と定量的方法とは正確に何ですか？
定性的方法-動画、インタビュー、経験などの非統計情報を収集および分析します。
数値調査プロセス（定量的）-調査、オンラインプラットフォーム、ソーシャルメディア、または社内ビジネスインテリジェンスソリューションを通じて収集されたデータの統計的測定に焦点を当てます。
両方の研究方法は 、顧客を理解するのに役立ちますが、定性的な研究は、消費者行動の大きな画像を描きます。これは、ビジネスの所有者は、自分の思考パターンや意思決定プロセスを理解するために、消費者の心の中に自分自身を置くことができます。
定性的な研究手法は、統計情報をさらに説明するための補足情報を提供することができる。フォーカスグループと構造化されたインタビューは、動機、市場ニーズ、消費者行動に関する研究者の洞察を提供します。
1.質的研究の例-女性オーディエンスのオンラインストアオンラインストアは、 数値データを調べて 、
その顧客の大部分が女性であると判断するとしましょう。店は女性をターゲットにするのが幸せ以上のものですが、店主はなぜ多くの男性が自分の商品に興味を持っていないのか理解していません。このビジネスでは、男性向けの複数のセクションがあり、Facebook上で特に男性のオーディエンスをターゲットに広告を掲載しています。
調査の質問は「なぜこの店から購入しない男性が増えたのですか？」この質問に答えるために、店は1対1のインタビューを開催し、フォーカスグループを行うために男性の小さなサンプルサイズを開発しています。これらの定性的な実践は、男性の視点から何が起こっているのかについてより大きな絵を描くべきです。
潜在的な洞察としては、ターゲットとする男性オーディエンスに十分な商品がないこと、リーチしたい男性に関連しない商品が多すぎることが挙げられます。別の説明として、広告が正しいタイミングで掲載されておらず、男性のオーディエンスに到達していないことも考えられます。
男性は女性ほど買い物をしない理由に関係なく、これらの研究を行い、ビジネスの視野を広げることは有益です。使用された研究は、ビジネスが改善されたマーケティングキャンペーンを作成し、新しい市場に到達するためにその製品を適応させるのに役立ちます。
2.定性研究例-
開発者は新しいアプリケーションを作成する新しい製品を発売する前にフォーカスグループを保持することがよくあります。これは、製品が好適で、有用であり、ターゲット市場に適用可能であるかどうかを判断するのに役立ちます。
説明するために、ソフトウェア開発者が新しいアプリケーションを作成し、ストアにヒットする前にそのアプリケーションがどのように実行できるかを知りたいとします。彼らは最も良いことを決めるのは、15人のフォーカスグループをスケジュールして、混ざり合った視聴者が新製品について考えることができるかを確認することです。
新製品に関するフィードバックを受けられるのは素晴らしいことですが、サンプルサイズ15は小さすぎて意味のある洞察を収集できません。開発者は、国のいくつかの異なる分野で複数の詳細なインタビューを開催する方が良いでしょう。各地域は、市場の各セグメントについて、 各フォーカスグループに15人をホストする必要があります 。
さまざまな年齢層と人口統計で、できるだけ多くの市場セグメントと話すことが最善です。この研究方法は、価値のある正確な定性的データを収集するためのより効果的な方法です。
3.定性研究例-
公立学校と私立学校を比較する多くの学者が定性的なプロセスを使用して、研究の質問に答え、グループの行動を理解します。たとえば、研究者は、公立学校の学生と比較して、私立学校の生徒が学術的、社会的にどれくらいうまくパフォーマンスを発揮するかを比較することができます。
この学術では、5つの私立学校の生徒と教師との構造的なインタビューを開催しています。彼は5つの公立学校で同じことをしています。彼は、私立学校の生徒がより良いパフォーマンスを発揮し、より良い振る舞いをし、より関与している親を持っていると判断しました。しかし、公立学校は、私立学校に欠けている多様性に大きな重点を置いています。
結論として、学術は、公立学校制度は私立学校制度から学ぶことが多くあると判断しますが、私立学校ネットワークはまた、その多様性を増加させるべきです。研究者は、観察、オープンエンドのインタビューを通じてケーススタディを行い、説明情報を得ます。
4.定性的調査例-
購買パターンを理解する市場は、 消費者が特定の商品を購入する理由と時期を理解するために調査調査を使用します 。これを実行するには、研究者は過去の企業情報と業界関連データを分析し、消費者が大量のアイテムを購入する場所を特定する必要があります。
説明するために、小売業者は定性的な調査を行い、ホリデーシーズンは販売にとって非常に高い季節であると判断します。保険代理店は、新しい顧客を獲得するために、春と夏がピークシーズンであることを識別するために、定性的な調査を使用しています。
5.定性研究例-
不足している製品の識別定性的な調査を行うのは容易ではありません。研究者が何をしているのかわからない場合は、タイムリーで細心の注意を払い、ヒューマンエラーのために熟しています。多くの企業では、すでに存在する業界データを簡単に取得し、ターゲット市場を拡大するために使用することができます。
たとえば、ソフトウェア開発者は、最近の業界のハッキングデータを収集し、消費者のリスクを理解するためにレポートを調べることができます。その後、開発者は、より良いセキュリティ対策を作成し、それらを新しい市場に販売し、売上高を増やすことができます。これにより、企業は消費者が実際に必要とするソリューションを生成し、推測を使用する必要がありません。
定性的研究例のための重要なポイント結論として、 ここでは5つの実際の質的研究例オンライン小売店は
- 、それがより多くの男性の顧客を持っていない理由を見つけるために質的な研究を使用することができます。ストアは、回答を見つけるために一対一のインタビューを行い、より良いソリューションを作成し、その市場シェアを向上させることができます。
- ソフトウェア開発者は、ターゲット市場が新製品について考えているものを見つけたいと考えています。意味のある正確なデータを収集するために、できるだけ多くのフォーカスグループを保持する必要があります。
- あるアカデミックは、私立学校と公立学校における定性的定量的研究を比較したいと考えています。彼は学生と話し、観察を行い、記述データを収集します。これは、ケーススタディを生成し、推奨事項を生成するのに役立ちます。
- ある小売業者と保険代理店は、どの季節が売上が高いかを調べたいと考えています。彼らは、将来のマーケティングキャンペーンを改善するために、定量的な質的データを収集します。ソフトウェア開発者は、ターゲットオーディエンスが本当に必要とする製品を作成したいと考えています。これは、ハックが深刻な消費者の懸念であることを判断するためにすでに存在する業界関連の種類の定性的情報とケーススタディを使用しています。
