Määrällisten menetelmien tunnistaminen ja tietojen kerääminen
Määrällinen tutkimus antaa mahdollisuuden yleistää otoksen tulokset koskemaan kokonaista väestöryhmää.
Jäsennelty ja tilastollinen määrällinen tutkimus tarjoaa kyvyn tehdä johtopäätöksiä sekä toimintaa koskevia informoituja päätöksiä.
Määrällistä tutkimusta käytetään useimmiten vahvistamaan tai kumoamaan ennalta määrätty hypoteesi, jonka olet kenties keksinyt tehdessäsi laadullista tutkimusta.
Määrälliset kysymykset ovat kyselytutkimusten peruskauraa, mutta niitä käytetään usein tehottomasti. Kun kehität määrällistä kysymystä, sinun kannattaa varmistaa, että se auttaa sinua saavuttamaan jonkin näistä kolmesta tavoitteesta:
1. Vastaajiesi ominaisuuksien määrittäminen: Kaikki suljetut kysymykset pyrkivät määrittämään jonkin vastaajiesi ominaisuuden paremmin. Tähän voi sisältyä tiedon kerääminen seuraavista asioista:
Tällaisten ominaisuuksien selvittäminen auttaa sinua ymmärtämään keitä vastaajasi ovat, miten he käyttäytyvät, mistä he pitävät tai mitä he odottavat.
2. Datasi sisältämien trendien mittaaminen: Alat huomata trendejä datassasi, kun teet samaa kyselytutkimusta pitkän ajan kuluessa. Ehkä ihmisten mielipiteet liikkuvat hitaasti johonkin suuntaan, tai ehkä havaitset kausittaisia kaavoja? Pointti on, että trendien tarkastelu ajan kuluessa antaa kyselytutkimuksesi tuloksille kontekstia.
Voit esimerkiksi kysyä asiakkailtasi, kuinka tyytyväisiä he ovat asiakaspalveluusi asteikolla “erittäin tyytyväinen” - “erittäin tyytymätön,” ja heistä 20 prosenttia kertoo olevansa “erittäin tyytyväisiä.” Vaikka on hyvä tietää mikä tilanne on juuri nyt, voit käyttää tätä lukua myös mittatikkuna tulevan kehityksesi mittaamiseen.
Sanotaan, että teet muutoksia asiakaspalveluusi ensimmäisen kyselytutkimuksen jälkeen. Voit nyt tehdä saman kyselytutkimuksen uudelleen, jotta saat tietää onko “erittäin tyytyväisten” osuus kasvanut vai kutistunut. Näin voit mitata asiakastyytyväisyyden kehitystä tehokkaasti ajan kuluessa sekä selvittää kyselytutkimusten välillä käyttöön otettujen aloitteiden ja projektien vaikutuksia suoraan.
3. Ryhmien vertailu: Kyselytutkimusten kysymyksiä voidaan käyttää myös vastaajaryhmien vertailuun.
Palataan aiempaan esimerkkiimme. Lisäämällä kyselytutkimukseesi vastaajien ikää, sukupuolta ja tulotasoa koskevia kysymyksiä, voit tehdä vertailuja esimerkiksi seuraavasti: ovatko nuoret miehet tyytyväisempiä palveluusi kuin vanhat naiset?
Eri ryhmiä vertaamalla voit selvittää kenelle sinun kannattaa kohdentaa markkinointiasi, miten heille tulisi viestiä ja milloin tuotteesi täytyy muuttua sopiakseen jollekin markkinoille. Voit myös verrata tyytyväisten asiakkaidesi osuutta vertailuarvoon, jotta näet, miten vertaudut kilpailijoihisi.
Kyselytutkimusten lisäksi voit käyttää määrällistä tutkimusta myös muilla tavoilla. Tässä muutama esimerkki:
1. Todellisen datan havainnointi: On todennäköistä, että keräät määrällistä päätöksentekoa tukevaa aineistoa joka päivä. Tämä voi olla tietoa ajasta, jonka asiakkaasi käyttävät verkkosivustollasi tai niistä vuodenajoista, jolloin myyntisi on huipussaan. Tällainen tosimaailman data, jota nykyään kutsutaan nimellä Big Data, voi olla yhtä hyödyllistä päätöstesi ohjaamisessa kuin oman tutkimuksesi tekemisessä!
Big Data voi tuottaa paljon tietoa siitä, mitä ihmiset tekevät. Muista kuitenkin, että se ei yleensä kerro sinulle miksi he tekevät mitä tekevät. Tähän vastaamiseksi tarvitset suorempaa laadullista ja määrällistä tutkimusta!
2. Kausaaliset kokeet: Jotta voitaisiin vastata kysymykseen “miksi” vähän paremmin, kausaalisissa kokeissa pyritään selvittämään syy-seuraussuhteita tarkkailemalla mitä tapahtuu, kun ympäristöön lisätään jokin uusi tekijä. Tämä tekijä voi olla mitä vain mainoksen vaikutusten mittaamisesta myyntiin tai firman juhlien vaikutusten mittaamisesta työntekijöiden sitoutumiseen.
Jos olet esimerkiksi muuttamassa myymäsi tuotteen pakkausta, haluat ymmärtää tämän muutoksen vaikutuksia myyntiin. Voisit tällöin ottaa uuden pakkauksen käyttöön vain muutamassa liikkeessä ja verrata sen menekkiä vanhaan pakkaukseen. Kausaalinen kokeellisuus on A/B-testauksen taustalla vaikuttava konsepti.
Sinulla on nyt työkaluja hyvään vauhtiin pääsemiseksi, mutta älä unohda tehdä laadullista tutkimusta ennen kuin alat juosta. Lisätietoja kummankin tutkimusperinteen käyttämisestä tutkimussuunnitelmassasi saat tästä artikkelista.
Tämä artikkeli kuuluu SurveyMonkeyn Kyselytutkimuksen perusteet -projektiin. Toivomme pystyvämme auttamaan yhä useampia ihmisiä laatimaan älykkäitä kyselytutkimuksia. Lue lisää projektista ja osallistumisestamme tutkimusyhteisön toimintaan.
Tutustu asiakastyytyväisyyttä mittaaviin kyselytutkimusmalleihimme, niin voit nopeasti kerätä dataa, löytää epäkohdat ja parantaa asiakaskokemusta.
Hyödynnä palautetta SurveyMonkeyn verkkoarviointilomakkeiden avulla. Aloita heti lomaketyökalullamme.
Katso, kuinka Box selvittää SurveyMonkeyn avulla 360 asteen näkymän asiakaspolusta ja kerää palautetta yhdessä paikassa.
Kerää tarinoita ja kokemuksia suoraan asiakkailta ja muotoile niistä esimerkkitapauksia, kokemuksia ja arvosteluja myynnin ja markkinoinnin tueksi.