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Métodos de análisis de investigación de mercados cualitativos

Publicado el 20 septiembre, 2020

Convirtiendo sentimientos en números

La investigación de mercado cualitativa se refiere a recopilar los pensamientos, sentimientos y opiniones de sus clientes con respecto a sus productos existentes o un producto propuesto. Está buscando información para comprender la psicología de sus comportamientos y comprender mejor sus necesidades. Los datos cualitativos se pueden recopilar a través de entrevistas, grupos focales u observación, o viendo a los clientes interactuar con un producto.

El problema es, ¿cómo convierte pensamientos o sentimientos en puntos de datos que puede analizar con matemáticas? Usemos una reunión hipotética de un grupo focal como ejemplo. Reúne a un panel de propietarios de condominios para conversar sobre cómo agregar un guardia de seguridad nocturno. Estos son los pasos que seguiría.

Durante la reunión

Puede anotar temas o patrones comunes, grandes desviaciones o valores atípicos extraños y cualquier historia interesante que surja. También puede tomar lo que escuchó y plantear algunas preguntas nuevas que pueda hacer en la próxima sesión. Hacer una grabación de video o audio de la sesión te permitirá capturar la comunicación no verbal (expresiones, gestos, postura, inflexión de voz), lo que ayudará en la interpretación posterior a la reunión.

Procese y grabe rápidamente

Después de la sesión, registre sus pensamientos e impresiones lo más rápido posible. Puede resultar útil desarrollar un formulario estándar que incluya puntos de recopilación de datos comunes. Empiece a buscar de inmediato temas y patrones (es decir, uso frecuente de la palabra “seguro”) e información que sea útil y relevante.

Reducción de datos

La investigación cualitativa genera una gran cantidad de datos, pero no todos son significativos. Por ejemplo, si nuestro panel va por la tangente y comienza a discutir el paisajismo, eso no es útil. Tienes que escudriñar para encontrar las pepitas de la sabiduría. Mire los temas recurrentes de la discusión y evalúelos en comparación con sus preguntas de investigación originales.

Agrupación de datos

Después de realizar alguna reducción de datos, es hora de agruparlos. El núcleo del análisis de los datos es agrupar los temas y patrones. Puede hacerlo mediante el análisis de contenido y el análisis temático. Se pueden utilizar uno o ambos métodos según la naturaleza de las preguntas formuladas y el tipo de datos recopilados.

El análisis de contenido implica codificar palabras o frases que aparecen en los datos sin procesar y asignarles una palabra o un símbolo como etiqueta. Luego busca patrones e interpreta el significado. Puede mirar los datos desde un punto de vista descriptivo (lo que se dijo) y desde un punto de vista interpretativo (lo que se quiso decir con lo que se dijo). El análisis temático consiste en agrupar temas y luego comparar esos grupos con los objetivos de la pregunta de investigación.

Codificación para analizar datos

La codificación es el núcleo del análisis; todo fluye de ella. Cuando termine la codificación, puede comenzar a resumir y sintetizar los datos. La creación de las etiquetas y la aplicación de esas etiquetas a los datos requiere interpretación por parte del investigador. Debido a la forma en que funciona el proceso, se piensa que la investigación cualitativa utiliza el razonamiento inductivo , que genera una teoría basada en el conjunto de datos.

Las etiquetas o códigos que se utilizan para categorizar los datos se pueden crear de antemano según el marco de las preguntas de investigación. Estos se conocen como códigos a priori . Algunos códigos que no tuvo en cuenta pueden aparecer durante la evaluación de los datos; estos se conocen como códigos emergentes .

Para nuestra reunión de condominio, podríamos haber configurado el código ‘problema de seguridad’ como un código a priori . Durante la reunión, los propietarios podrían haber planteado el tema de la responsabilidad varias veces, por lo que lo crearíamos como un código emergente, tal vez llamándolo “cuestiones legales”.

La codificación se puede hacer manualmente marcando las transcripciones y tomando notas, o también hay un software disponible para automatizar la tarea. El software también se puede utilizar para ejecutar análisis estadísticos contra los datos codificados.

Interpretación de datos cualitativos

La interpretación de datos cualitativos se trata de establecer conexiones. Toma respuestas individuales y trata de convertirlas en explicaciones ilustrativas. Una vez que los datos han sido analizados e interpretados, es probable que se realicen tres acciones:

  • Actúe sobre la base de los datos: tome lo que ha aprendido y desarrolle un plan de acción. ¡Empiece a buscar al nuevo guardia de seguridad!
  • Recopile más datos: si los resultados no son concluyentes, puede intentarlo de nuevo y recopilar una muestra más grande.
  • Modifique el enfoque: si no está satisfecho con el resultado, puede intentar reelaborar las preguntas y el marco de investigación y volver a intentarlo.

En nuestro ejemplo de condominio, digamos que los residentes estaban obsesionados con el costo de contratar al guardia y no entendían los posibles costos de responsabilidad por no tener un guardia. Es posible que desee tener otra reunión en la que dirija el tema de la responsabilidad durante el interrogatorio para que vean la conexión.

Resumen de la lección

El proceso de investigación de mercados cualitativa trata de convertir pensamientos, sentimientos y opiniones en datos procesables. Recopila datos cualitativos hablando con personas, normalmente en grupos pequeños. Luego, realiza un análisis de contenido , que implica codificar palabras o frases que aparecen en los datos sin procesar y asignarles una palabra o un símbolo como etiqueta.

Si está buscando patrones y tendencias en las respuestas, a través de la codificación , los convierte en datos numéricos con los que puede ejecutar análisis estadísticos. Los códigos a priori proporcionan el marco de las preguntas de investigación, mientras que los códigos emergentes son códigos que no tuvo en cuenta y que pueden resultar evidentes durante la evaluación de los datos.

Cuando revisa sus datos, puede mirarlos desde un punto de vista descriptivo (lo que se dijo) y desde un punto de vista interpretativo (lo que se quiso decir con lo que se dijo). Luego, puede usar el razonamiento inductivo para desarrollar una teoría o un plan de acción basado en los datos refinados.

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