當今數字環境中定性研究的力量

2020 年對大多數行業來說都是動蕩的一年，包括定性研究行業。 許多以前依靠面對面的焦點小組和訪談進行定性研究的品牌和機構將他們的工作轉移到網上，加速了行業創新。

參與者招募、洞察社區、情商（人工智能和機器學習）、用戶體驗測試等領域正在經歷巨大的創新。 數字技術的興起開闢了新的可能性、技術的爆炸式增長和幫助我們更好地理解人類體驗的機會。

除了收集更深入的人類洞察力外，技術還為提高數據收集和分析的速度和效率鋪平了道路。 今天，可以安全地假設數字技術已成為市場和社會的關鍵，使數字轉型成為業務創新的重要領域。

儘管它帶來了很多好處，但數字化轉型是複雜的，組織將難以充分把握和利用它的機會，除非他們充分了解它對定性研究的影響。 讓我們在討論品牌（是的，就是您）如何從定性研究的數字化轉型中受益時，了解定性研究領域的重大變化。

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收集更優質的見解：減少說/做差距

尋找問題的答案一直是一門複雜的藝術。 受訪者可能會忘記一些事情，覺得有義務做出適當的回應，或者猶豫不決或不願敞開心扉。

受訪者的言行之間通常存在差距。 在今天的定性研究遊戲中獲勝需要縮小範圍 說/做差距 並捕捉自然行為。

擴展在線定性研究方法是否提高了理解自然行為的能力？ 是的——包括情商。

僅僅獲得反饋是不夠的； 關鍵是將其與行為洞察力結合起來。 情商包括語音分析、眼動追踪和麵部編碼等人工智能技術，可幫助您了解客戶的想法。

您的客戶是否表示他們對產品感到滿意？ 您可以通過分析他們的聲音或面部表情來確認該信息。 想在您的網頁上測試消費者旅程？ 利用眼動追踪了解客戶如何瀏覽您的網站。

您可以使用行為技術進行廣告測試， 概念測試、內容測試、原型測試等，以產生準確的、基於證據的見解，以做出可操作的改變。 另一項尖端技術是自然語言處理 (NLP)，它提供了增強和分析語言和統計數據的工具。

兩全其美：進行混合方法研究

混合方法研究包括使用多種數據收集方法（即結合定量和定性研究）以獲得統一的觀點。 它對於您希望獲得的理解至關重要——是什麼（定量見解）和為什麼（定性見解）——並且可以幫助您交付實際結果。

例如，假設一家公司希望確定其新原型的問題。 在這種情況下，它可以進行定量研究，然後進行定性研究以驗證定量結果，從而更全面地了解受訪者的意見和反饋。 或者，如果公司想要了解內部購物者和在線購物者的購買模式，他們可以對在線購物者進行定量研究，對內部購物者進行定性研究。

通過結合兩種形式的研究，品牌可以從定性數據的具體、可衡量的見解和定量數據的細微、獨特的見解中獲益。

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從邏輯上簡化定性研究：擁抱內部、DIY 研究

數字技術降低了進入門檻，使所有人都可以進行研究。 這意味著更多的研究和洞察團隊正在進行內部研究，包括其他角色的人——如營銷人員、設計師、產品經理和用戶體驗團隊——他們在需要時進行 DIY 研究。

一個 ESOMAR研究 （調查了來自 61 個國家/地區的 802 名用戶和購買者的見解和研究）表明，近 50% 的研究是在內部使用 DIY 工具處理的。 DIY 研究平台讓品牌能夠更快、更輕鬆、更經濟地定義項目範圍、找到合適的受訪者、建立調查和進行訪談。

雖然目前市場上有純 DIY 平台，但根據研究目標，品牌也可以選擇混合模式（例如，供應商提供數據報告和分析方面的幫助）。

在競爭激烈的市場中脫穎而出：引入研究敏捷性

今天的數字技術使研究過程比以往任何時候都容易 敏捷. 過去需要持續數月的研究現在只需幾天即可完成。 此外，使用市場研究工具可以幫助品牌以更低的成本進行研究，而不會影響洞察力的質量（事實上，與傳統的定性數據收集方法相比，它們有助於收集更高質量的洞察力）。

甚至像思科這樣的領先品牌也將他們基於瀑布方法的訂閱計費方法 (SBP) 轉換為 Scaled Agile Framework (SAFe)，將缺陷減少了 40%，並將缺陷消除效率提高了 14%。 敏捷研究是品牌建立遠見、快速響應市場變化並擊敗競爭對手的遊戲名稱。

雖然數字化轉型不能替代人類智能，但它為更智能、更有效的研究鋪平了道路。 定性研究行業已經見證並將繼續見證改變遊戲規則的創新，使品牌能夠無縫地捕捉卓越的客戶洞察力。 利用市場研究技術更好地了解您的客戶並進行切實可行的創新至關重要，尤其是在不確定的經濟環境中。

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