質的・量的調査は、マーケティング担当者にとって強力なインサイト源として機能する、広く使われている調査方法です。
一般的に、定性調査は人々が何を考え、感じ、行動するかを調査し、定量調査はどれくらいの人々がある方法で考え、感じ、行動するかを測定します。
Qualitative vs. Quantitative Research（定性的調査 vs. 定量的調査）。
両方の方法を使用することには、多くの利点と欠点があります。 質的リサーチは、一般に、1対1のインタビュー、フォーカスグループ、ディスカッションフォーラムなどの情報源から得られます。
これは、たとえば、あなたの価値提案に対する顧客の認識を明らかにするために、直接の洞察を生み出すのに役立ちます。
定量的リサーチは、調査や分析を利用して消費者の行動、認識、態度、興味を定量化し、アイデアや理論の裏付けに必要な確かな数字を得ることができます。
- 深さと詳細を提供する：思考、感情、行動を分析し、「なぜ」を探る。
- 議論を促す: 人々がある方法で感じたり行動したりする理由を広げると、それまで考慮されていなかった新しいトピック領域が紹介されることがある。
質的研究の短所：
- サンプル数が少ない。 この方法は、より深く掘り下げるため、より多くの時間と資源を必要とし、調査対象者の数が少なくなる。
- 一般化が難しい：調査サンプルが少ないため、結果を一般化するのが難しい。
- 熟練した研究者に依存する。 回答の質は、インタビューやフォーカスグループを実施する研究者のスキルに大きく依存する。
定量調査の長所：
- より多くのサンプル。 より広範な研究が可能で、より多くの被験者を巻き込み、結果の一般化を可能にする。
- 客観性と正確性。
- 客観性と正確性：データはクローズエンドの情報に関連するため、変動要因はほとんどない
- より迅速かつ容易。 データ収集はデジタル調査やモバイル調査によって自動化され、複数の国で同時に何千ものインタビューを実施することが可能です。
- より費用対効果が高い：定量調査に参加する人のコストは、通常、定性的なインタビューよりもはるかに低いです。 結果は数値回答に基づいているため、思考や行動についての洞察はあまり得られず、文脈が欠落している。 自由形式の回答を含めることは可能ですが、これは、回答者が質問の性質を理解し、時間をかけて回答してくれるかどうかにかかっています。 人工的：コントロールが効くように、不自然な環境で調査を実施できる。つまり、結果は「現実世界」の調査結果とは異なる可能性がある。
- 制限: 事前に設定された回答は、人々が実際にどのように行動し、考えているかを覆い隠し、本音を反映しない回答を選択するよう促すかもしれません。
2つを組み合わせることは強力です
2つのアプローチには強みと弱みがあります。
データを組み合わせる利点：
- 充実させる：定性的データを使って問題を特定したり、定量調査では見つからない変数に関する情報を得たりする。
- 検証する。 量的アプローチで検証可能な仮説を質的調査から生成すること。
How a combined approach can generate a result-driven campaign
Successfully combining both data methods requires planning.定性データを使って定量データから予想外の結果を理解すること。 ROI に焦点を当てたキャンペーンを推進しようとする企業にとって、ユニークな Web サイト訪問者、滞在時間、ソーシャル共有、リードあたりのコスト、販売数などの統計情報の定量的な追跡は重要ですが、顧客が経験についてどう感じているかに関する定性的な情報は不可欠です。
このような情報により、ブランドはキャンペーンがどの程度うまくいっているのか、そして重要なのは、なぜそうなのかを深く理解することができます。
実用的データを収集するための定性調査の使用
調査を通じて戦略的ビジネス質問に答える鍵は、情報を照会して実用的洞察を収集する能力にあります。
これらの調査結果は、行動可能な明確なデータを提供し、ブランドはポジティブな要素を高め、ネガティブな要素に対処できます。
たとえば、オンサイトレビューで製品の使いやすさが強化されていたために顧客があなたのブランドを選んだ場合、これはマーケティングで宣伝可能な結果で、ライバルとの明確な差別化を強調することができます。
実用的なデータを収集するための定量的調査の使用
一方、定量的分析は、購買ジャーニーがどのように見えるかに関連する具体的な答えを提供し、ブランドが問題を引き起こしている領域を発見し、重要なタッチポイントを強調することができるようにすることができます。
Combining forces to complete the picture
この最後の例も、定性および定量調査を組み合わせて大きな効果を上げることができる点を強調しています。 定量的なデータでは、買い物かごの放棄の問題が強調されるかもしれませんが、ブランドは、消費者がなぜ放棄しているのか、まだよくわからないかもしれません。
ページの遅さ、支払いオプションに関する情報の混乱、またはCTAを見つけにくいページデザインでしょうか？
確かな数字と「なぜ」を組み合わせることで、ブランドは問題の所在とその解決策を明確に知ることができます。
競争優位をもたらす深い洞察
複合リサーチは、ブランドのビジネス目標に応じてさまざまに活用することが可能です。
たとえば、可処分所得があり、テクノロジーに関心のある 70 代以上の人々は、視力の衰えや手先の器用さの阻害を考慮した製品設計であれば、より多くのデバイスを購入するということが、データから判明するかもしれません。
Meeting the personalized future
定性的および定量的調査方法には、明確な長所と短所があり、それぞれ果たすべき役割も異なります。 特に、パーソナライズに対する消費者の要求が高まり続ける中、この2つを組み合わせることは、強力な一手となり得ます。
この要求に応えるため、ますます多くのブランドやマーケティング担当者が、オーディエンスの行動や認識を大規模に分析するオーディエンス プロファイリング データを利用し、消費者に合わせた活動を行うようになってきています。
定性的なペルソナと定量的なデータを組み合わせることで、オーディエンスをできるだけ詳細に特定および定義し、どのように、どこで、いつリーチすれば最大の効果が得られるかを理解することができるのです
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