Une fois les données qualitatives collectées, l’étude de marché est généralement confrontée à un grand nombre de données qui doivent être analysées et interprétées pour les utilisateurs finaux de l’étude de marché.
L'analyse de données qualitatives est la collecte et l'analyse d'informations non numériques par l'observation, des entretiens, des groupes de discussion ou l'analyse de documents. La signification de ces données est analysée au fur et à mesure de leur collecte.
Il existe un certain nombre de méthodes pour interpréter les données que vous avez collectées. Parmi ces méthodes, deux sont les plus pratiques pour le marketing des petites entreprises: la méthode comparative et la méthode d’induction analytique.
Méthode comparative constante
Ce qualitatif La méthode d'analyse des données (également appelée théorie ancrée) est un processus structuré dans lequel les chercheurs comparent chaque nouvelle donnée avec des données déjà examinées dans une étude.
Par exemple, si vous recherchez les conversations des consommateurs sur votre produit ou vos services, vous serez en mesure de détecter tous les sentiments ou sentiments pertinents. Au fur et à mesure que vous en trouvez et en lisez davantage, vous pouvez commencer à créer des listes et des catégories de chaque idée, modèle ou thème que vous trouvez.
Développez quelques questions auxquelles vous aimeriez répondre, telles que « Que pensent les clients de mon nouveau produit? » Vous attribuez à chaque sentiment un code que vous développez pour chaque sentiment et situation que vous trouvez.
Vous travaillerez pour identifier les différentes catégories et propriétés de chaque élément d'information que vous séparez du contenu. Une fois que vous avez attribué un code à chaque élément d'information, vous tentez d'identifier les sous-catégories et les relations entre les données.
Une fois que vous avez parcouru toutes vos informations, les avez affectées à des sous-catégories et développé le relations entre eux, vous développez des catégories pour vos données, par ex. quelqu'un a acheté un article et se sent insatisfait.
Au fil du temps, à mesure que vous continuez à collecter des données, vous comparez les nouvelles aux anciennes, en essayant à nouveau de développer des relations entre les nouvelles et les anciennes données.
Vous continuez cette comparaison jusqu'à ce que vous ayez une bonne théorie de travail sur la signification des données. La ou les significations que vous tirez des données sont généralement appelées thèmes.
À mesure que vous continuez à développer les informations que vous recevez, vous pourrez peut-être établir une corrélation entre certaines données, comme le thème d'une augmentation des sentiments négatifs suite à l'introduction d'un nouveau service.
Le nouveau service n’est cependant peut-être pas à l’origine du sentiment négatif. N'oubliez pas que la corrélation n'est pas la causalité. La corrélation signifie simplement qu’il existe d’une manière ou d’une autre une relation.
Induction analytique
L'induction analytique est une analyse moins intensive que la méthode comparative constante. Cette méthode s’apparente à la manière dont nous interprétons les événements au quotidien.
Si un événement se produit, vous supposez qu’il s’est produit pour une certaine raison.
Si vous rencontrez un autre événement similaire, vous ajustez l’hypothèse qui explique ce qui s’est passé. Au fur et à mesure que vous rencontrez des événements similaires, vous révisez votre hypothèse jusqu'à ce que tous les événements soient finalement inclus dans une seule hypothèse.
Dans ce cas, tous les événements devraient être similaires. Par exemple, ils doivent tous tourner autour d’un seul produit ou d’un seul point de vente qui vend votre produit.
Présentation des résultats
La manière dont les résultats ou les résultats de l’analyse des données sont présentés peut faire la différence entre la recherche utilisée ou non. Une règle générale consiste à présenter les données d’une manière qui sera compréhensible et utilisable par les personnes les moins averties qui recevront les résultats de l’analyse des données.
L'analyse qualitative du contenu peut être présentée sous forme de tableaux et de matrices. Il peut être présenté sous la forme d’une simple phrase ou d’un document qui analyse les événements et en expose les causes.
La présentation constante de la méthode comparative vise à révéler les thèmes qui ont émergé des données. Bien que des affichages visuels des données puissent être utilisés, les résultats sont généralement liés à des extraits spécifiques de l'ensemble de données, qui illustrent explicitement les thèmes. Ces extraits sont inclus dans la discussion narrative de la section des résultats du manuscrit et/ou de l'article de recherche.
La méthode d’induction d’analyse peut également être utilisée pour déterminer des thèmes, mais elle n’est pas aussi spécifique que la méthode comparative pour élaborer des théories sur les événements.
Choisissez votre méthode d'analyse pour l'adapter aux données collectées
Adapter la méthode d’analyse des données aux données collectées et aux questions de recherche et le but ultime donne lieu à des connaissances plus solides qui peuvent être utilisées avec les différentes méthodes de analyse.
Si vos enquêtes ou recherches ont abouti à des questions fermées avec des réponses oui, non, peut-être ou similaires, vous pourriez envisager d'utiliser un quantitatif approche d’analyse. Les méthodes qualitatives sont utilisées pour évaluer et créer des thèmes à partir de données autrement incommensurables.
