Після збору якісних даних дослідник ринку зазвичай стикається з великою кількістю даних, які необхідно проаналізувати та інтерпретувати для кінцевих користувачів дослідження ринку.
Аналіз якісних даних – це збір та аналіз нечислової інформації шляхом спостереження, інтерв’ю, фокус-груп або аналізу документів. Ці дані аналізуються на значення під час збирання.
Існує кілька методів інтерпретації зібраних вами даних. З цих методів два найбільш практичні для цілей маркетингу малого бізнесу — порівняльний метод і метод аналітичної індукції.
Порівняльний метод констант
Це якісний Метод аналізу даних (також відомий як обґрунтована теорія) — це структурований процес, у якому дослідники порівнюють кожен новий біт даних із даними, які вже були досліджені в дослідженні.
Наприклад, якщо ви досліджуєте розмови споживачів про ваш продукт або послуги, ви зможете вибрати відповідні настрої чи почуття. Коли ви знайдете та прочитаєте більше, ви можете почати створювати списки та категорії для кожної знайденої ідеї, шаблону чи теми.
Сформулюйте кілька запитань, на які ви хотіли б відповісти, наприклад "Що клієнти думають про мій новий продукт?" Ви призначаєте кожному настрою код, який розробляєте для кожного настрою та ситуації, яку ви знаходите.
Ви працюватимете над визначенням різних категорій і властивостей кожної частини інформації, яку ви відокремлюєте від вмісту. Після призначення коду кожній частині інформації ви намагаєтеся визначити підкатегорії та зв’язки між даними.
Після того, як ви опрацювали всю свою інформацію, розподілили її за підкатегоріями та розробили зв’язки між ними, ви розробляєте категорії для ваших даних, напр. хтось придбав товар і відчуває незадоволений.
З часом, продовжуючи збирати дані, ви порівнюєте нове зі старим, знову намагаючись встановити зв’язок між новими та старими даними.
Ви продовжуєте це порівняння, доки не отримаєте хорошу робочу теорію значення даних. Значення, які ви отримуєте з даних, зазвичай називаються темами.
Продовжуючи вдосконалювати отриману інформацію, ви можете встановити кореляцію між деякі дані, наприклад, тема зростання негативних настроїв після введення нового обслуговування.
Проте нова послуга не може бути причиною негативних настроїв. Пам’ятайте, кореляція – це не причинно-наслідковий зв’язок. Кореляція просто означає, що існує певний зв’язок.
Аналітична індукція
Аналітична індукція є менш інтенсивним аналізом, ніж метод постійного порівняння. Цей метод подібний до того, як ми щоденно інтерпретуємо події.
Якщо відбувається подія, ви припускаєте, що вона сталася з певної причини.
Якщо ви стикаєтеся з іншою подібною подією, ви коригуєте гіпотезу, яка обговорює те, що сталося. Коли ви натрапляєте на більше схожих подій, ви переглядаєте свою гіпотезу, поки врешті-решт усі події не будуть включені в одну гіпотезу.
Усі події в цьому випадку мають бути схожими. Наприклад, усі вони мають обертатися навколо одного продукту або навколо однієї торгової точки, яка продає ваш продукт.
Презентація знахідок
Спосіб представлення результатів аналізу даних може вплинути на те, яке дослідження використовується чи ні. Емпіричне правило полягає в тому, щоб подавати дані у спосіб, який буде зрозумілим і доступним для найменш досвідчених людей, які отримають результати аналізу даних.
Якісний контент-аналіз може бути представлений у вигляді таблиць і матриць. Його можна представити як просте речення або документ, в якому аналізуються події та окреслюються причини.
Постійна презентація порівняльного методу зосереджена на розкритті тем, які випливають із даних. Хоча можна використовувати візуальне відображення даних, висновки зазвичай прив’язані до конкретних уривків із набору даних, які чітко ілюструють теми. Ці уривки включено до описового обговорення розділу результатів наукового рукопису та/або статті.
Індукційний метод аналізу також можна використовувати для визначення тем, але він не такий конкретний, як порівняльний метод для розробки теорій про події.
Виберіть свій метод аналізу відповідно до зібраних даних
Пристосування методу аналізу даних до зібраних даних і питань дослідження і кінцева мета призводить до сильнішого розуміння, яке можна використовувати з різними методами аналіз.
Якщо ваші опитування чи дослідження призвели до закритих запитань із відповідями «так», «ні», «можливо» чи подібними, ви можете розглянути можливість використання кількісний підхід до аналізу. Якісні методи використовуються для оцінки та створення тем у незмірних даних.
