質的データが収集されると、市場調査者は通常、市場調査のエンドユーザーのために分析および解釈する必要がある大量のデータに直面することになります。
質的データ分析とは、観察、インタビュー、フォーカス グループ、または文書分析を通じて非数値情報を収集および分析することです。 これらのデータは、収集されるときに意味が分析されます。
収集したデータを解釈するには、さまざまな方法があります。 これらの手法のうち、中小企業のマーケティング目的で最も実用的なのは、比較手法と分析的誘導手法の 2 つです。
定数比較法
これ 定性 データ分析手法 (グラウンデッド セオリーとも呼ばれる) は、研究者が新しいデータの各ビットを研究ですでに調査されたデータと比較する構造化されたプロセスです。
たとえば、自社の製品やサービスに関する消費者の会話を調査すると、関連する感情や感情を見つけ出すことができます。 さらに検索して読んでいくと、見つけた各アイデア、パターン、テーマのリストとカテゴリの作成を始めることができます。
「顧客は私の新製品についてどう思いますか?」など、答えたい質問をいくつか作成します。 見つけた感情や状況ごとに開発したコードを各感情に割り当てます。
コンテンツから分離する各情報のさまざまなカテゴリとプロパティを識別する作業を行います。 それぞれの情報にコードを割り当てると、サブカテゴリーとデータ間の関係を特定することができます。
すべての情報を検討してサブカテゴリーに割り当て、 それらの間の関係を調べるには、データのカテゴリを作成します。 誰かが商品を購入して感じた 不満です。
時間が経つにつれて、データの収集を続けると、新しいデータと古いデータを比較し、再び新しいデータと古いデータの間の関係を構築しようとします。
データの意味について適切な理論が得られるまで、この比較を続けます。 データから引き出す意味は、一般にテーマと呼ばれます。
受け取った情報を発展させ続けると、次のような相関関係を確立できる場合があります。 新しい政策の導入に伴う否定的な感情の増加というテーマなどのデータの一部 サービス。
ただし、新しいサービスがネガティブな感情の原因ではない可能性があります。 相関関係は因果関係ではないことを忘れないでください。 相関とは、単に何らかの形で関係があることを意味します。
分析的帰納法
分析帰納法は、定数比較法よりも負荷が低い分析です。 この方法は、私たちが日常的に出来事を解釈する方法と似ています。
イベントが発生すると、それが特定の理由で発生したと仮定します。
別の同様のイベントに遭遇した場合は、何が起こったのかを議論する仮説を調整します。 さらに類似したイベントに遭遇すると、最終的にすべてのイベントが 1 つの仮説に含まれるまで仮説を修正します。
この場合、すべてのイベントは同様に発生するはずです。 たとえば、それらはすべて 1 つの製品、または製品を販売する 1 つの小売店を中心に展開する必要があります。
調査結果のプレゼンテーション
データ分析の結果や結果がどのように提示されるかによって、研究が使用されるかどうかの違いが生じる可能性があります。 経験則としては、データ分析の結果を受け取る最も知識のない人でも理解でき、使用できる方法でデータを提示することです。
定性的なコンテンツ分析は、表とマトリックスで表示できます。 出来事を分析して原因を概説する簡単な文または論文として提示できます。
継続的な比較手法のプレゼンテーションは、データから浮かび上がったテーマを明らかにすることに重点を置いています。 データの視覚的表示が使用される場合もありますが、通常、調査結果はデータセットからの特定の抜粋に関連付けられており、テーマを明確に示しています。 これらの抜粋は、研究原稿および/または論文の結果セクションの説明的な議論に含まれています。
分析帰納法はテーマを決定するためにも使用できますが、出来事についての理論を展開するための比較法ほど具体的ではありません。
収集したデータに合わせて分析方法を選択してください
収集されたデータと研究課題に合わせてデータ分析方法を調整する そして最終的な目的は、さまざまな方法で使用できるより強力な洞察をもたらします。 分析。
アンケートや調査の結果、「はい」、「いいえ」、「たぶん」、または同様の回答を含む限定式の質問が得られた場合は、 定量的 分析アプローチ。 定性的手法は、計測不可能なデータを評価し、テーマを作成するために使用されます。
