Количественные исследования: что это, методы, особенности и практические примеры

Как Agile Scrum помогает в проектах автоматизации бизнеса
Всем привет!

В данной статье мы подробно обсудим, что такое количественные исследования, зачем они нужны, методы количественных исследования, а также инструменты с преимуществами и особенностями таких методов.

Введение

Количественные исследования – это систематический подход к сбору, анализу числовых данных для выявления закономерностей, тестирования гипотез, а также проверки различных теорий.

Основная цель – получить объективную, измеримую информацию, которая может быть статистически обработана, а после интерпретирована. В отличие от качественных методов, которые фокусируются на глубоких описаниях или субъективных восприятиях, такие исследования строятся на работе с числами, что делает их более структурированными.

Методы таких исследований находят применение в различных сфер.

  • В маркетинге они помогают изучать поведение потребителей, оценивать эффективность рекламных кампаний или даже прогнозировать спрос.
  • В социологии с их помощью исследуются социальные явления, такие как уровень безработицы или распространённость определённых стереотипов.
  • В образовании они позволяют оценивать качество обучения, успеваемость студентов, а также эффективность различных образовательных программ.
  • В медицине они используются для изучения анализа распространения заболеваний или оценки эффективности лечения.
Значимость таких данных в принятии решений трудно переоценить. Они дают возможность основывать стратегии на чётких объективных показателях, с минимальным риском субъективных ошибок.

Например, компании могут использовать такие методы для определения аудитории, оценки рыночного потенциала или анализа отзывов клиентов. Благодаря своей точности и воспроизводимости эти исследования играют ключевую роль в разработке эффективных решений и стратегий в самых разных областях.

Зачем нужны количественные исследования?

Представьте, что вы получили обратную связь от пользователя, у которого возникли сложности при работе с вашим продуктом. Как понять, это единичный случай или схожие сложности испытывают другие клиенты? Сколько человек сталкиваются с этой проблемой, влияет ли она на развитие продукта? На такие вопросы помогают ответить количественные исследования.

Когда ваш продукт или услуга начинает привлекать аудиторию, пользователи взаимодействуют с платформой, генерируя ценную информацию. Эти данные, собранные в большом объеме, становятся основой для анализа.

В отличие от качественных методов, которые сосредоточены на мнениях или глубоких интервью, количественные исследования позволяют работать с сотнями, тысячами, а иногда даже миллионами взаимодействий. Такой подход помогает объективно оценить текущую ситуацию, протестировать гипотезы, а также увидеть взаимосвязь между событиями.

Причем это применимо не только к цифровым проектам. Например, вы можете исследовать поведение покупателей в офлайн-магазинах, анализировать, какие товары интересны, а какие – нет, будь то хлебобулочные изделия или сложные системы маркетплейсов.

Количественные методы используются в продуктовой аналитике. Они помогают обрабатывать информацию, полученную в ходе A/B-тестов, оценивать показатели, такие как индекс потребительской лояльности (NPS), или выявлять проблемные зоны в работе продукта. Например, вы можете отслеживать, как изменения интерфейса влияют на пользовательский путь, от момента выбора товара до нажатия кнопки «Купить».

Комплексный подход колличественных с качественными исследованиями, позволяет получить более глубокое понимание проблемы. Например, интервью или фокус-группы помогают выявить гипотезы, а количественные методы проверяют их релевантность на широкой выборке.

Примеры задач, решаемых количественными методами

  1. Определение уникального торгового предложения (УТП). Исследование поведения аудитории помогает выявить пожелания клиентов. Например, если в процессе анализа становится ясно, что треть покупателей маркетплейса автомобилей перед покупкой консультируются с дилером, это можно учесть при разработке интерфейса, внедрив функцию мгновенной связи с продавцом.
  2. Оценка изменений в интерфейсе. Постепенное внедрение новых функций, таких как фильтры или сравнение товаров, может усложнить интерфейс. Анализируя информацию, можно понять, как эти изменения влияют на поведение пользователей, чтобы избежать потенциального роста отказов.
  3. Приоритизация задач. Если в ходе интервью пользователи упомянули несколько проблем, такой анализ помогает определить, какие из них действительно мешают большинству клиентов. Например, если с отображением фото товара сталкивается каждый пятый пользователь, а задержки при оплате касаются всего 1% аудитории, становится понятно, на чем нужно сосредоточить усилия.
  4. Поиск скрытых проблем. Анализ пользовательских данных может выявить неожиданные аномалии, такие как высокий процент отказов или всплески посещений нецелевых страниц. Это дает повод глубже изучить проблему и устранить её.
  5. Проверка востребованности нового функционала. С помощью A/B-тестов можно проверить эффективность новых функций, дизайна или тарифов на ограниченной группе пользователей. Например, демонстрация нового интерфейса 10% клиентов поможет понять, насколько он удобен, прежде чем внедрять изменения для всей аудитории.

Методы количественных исследований

Опросы

  • Анкетирование – это метод, который может быть проведён онлайн или офлайн. Онлайн-анкетирование (с использованием таких инструментов, как Google Forms или Анкетолог) позволяет быстро охватить большую аудиторию. Офлайн-анкетирование больше подходит для целевых групп, где важен личный контакт, например, в полевых исследованиях.
  • Структурированные интервью – это заранее спланированные беседы с фиксированными вопросами. Интервьюер не отходит от установленного сценария, что позволяет получить сопоставимую информацию. Такие опросы удобны для исследований, где требуется уточнить определённые детали, но без глубокой проработки контекста.

Эксперименты

Такой метод используется для выявления причинно-следственных связей между переменными.

  • Лабораторные эксперименты проводятся в контролируемых условиях, что позволяет свести к минимуму влияние внешних факторов. Например, в маркетинговых исследованиях тестируется восприятие цвета упаковки на приверженность покупателя.
  • Полевые эксперименты, напротив, проходят в реальной среде. Например, можно изменить расположение товаров в супермаркете или измерить, как это влияет на их продажи. Полевые условия добавляют реалистичности, но при этом усложняют контроль переменных.

Анализ вторичных данных

Этот метод подразумевает работу с уже существующей информацией, что делает его экономичным.

  • Использование статистики из открытых источников, таких как государственные базы данных, отчёты агентств или публикации в интернете, помогает получить предварительное представление о рынке или аудитории.
  • Анализ данных предыдущих исследований даёт возможность более глубоко понять уже изученные вопросы. Например, бизнес может использовать архивы продаж или старые отчёты для выявления долгосрочных трендов и закономерностей.

Наблюдения

Наблюдение – это метод, при котором исследователь фиксирует поведение участников в естественных условиях.

  • Автоматизированные методы сбора данных, такие как использование камер, сенсоров или специализированного ПО, позволяют получить большие массивы данных с минимальным участием человека. Это может включать трекинг передвижений по магазину или фиксацию времени, проведённого на сайте.
  • Прямое наблюдение включает личное присутствие исследователя, который фиксирует действия или реакции участников. Например, наблюдатель может анализировать поведение покупателей в торговом зале, записывая, как они выбирают товары. Такой метод позволяет выявить детали, которые сложно учесть автоматизированными системами.
Каждый из перечисленных методов может быть адаптирован под конкретные задачи исследования. Часто они используются в комбинации, чтобы получить более полное представление о предмете изучения.

Инструменты для проведения количественных исследований

На российском рынке существует много инструментов, которые помогают собирать, обрабатывать, а также анализировать данные. Эти решения подходят для профессиональных исследователей или бизнеса, желающего получить объективные данные о своей аудитории.

Онлайн-платформы для опросов

  • Google, Yandex Forms – бесплатные, простые в использовании инструменты для создания анкет или сбора ответов.
  • SurveyMonkey, Typeform – международные платформы, доступные в России. Они предлагают расширенные функции: создание адаптивных анкет, интеграцию с другими сервисами и аналитику.
  • Анкетолог – российская онлайн-платформа, популярная благодаря своим возможностям для настройки опросов, а также доступа к панелям респондентов.
  • ВопросПро – российский инструмент с удобным интерфейсом для проведения опросов, а также анализа результатов.

CRM, автоматизированные системы анализа данных

  • Bitrix24, AmoCRM – позволяют собирать клиентские данные, анализировать поведение пользователей, а также строить отчёты на основе внутренних метрик.
  • Roistat – аналитическая платформа для анализа клиентского пути, эффективности рекламных каналов, метрик конверсии.

Инструменты аналитики или визуализации

  • Яндекс.Метрика – популярный инструмент веб-аналитики в России, который позволяет анализировать посещаемость сайта, поведение пользователей и эффективность рекламных кампаний.
  • Google Analytics – международная альтернатива для анализа пользовательских данных.
  • Power BI, Tableau – инструменты для построения сложных аналитических дашбордов, а также визуализации данных.
  • ClickHouse – российская система управления базами данных, созданная для работы с большими объёмами информации в реальном времени.

Программное обеспечение для статистического анализа

  • SPSS Statistics – одна из самых известных программ для обработки данных, используемая в академической среде или бизнесе.
  • R, Python – языки программирования с библиотеками для статистического анализа (Pandas, NumPy, Matplotlib).
  • Statistica – инструмент для анализа данных в научных или прикладных исследованиях.

Панели респондентов и базы данных

  • MyTask, OnlineInterview.ru – российские панели респондентов, которые помогают быстро собрать репрезентативную выборку.
  • YouScan, Brand Analytics – системы мониторинга социальных медиа, которые позволяют изучать поведение аудитории, собирать данные из социальных сетей и отзывов.

Инструменты для проведения экспериментов

  • SplitMetrics – платформа для тестирования интерфейсов приложений, A/B-тестов, анализа поведения пользователей.
  • AppMetrica – инструмент для анализа мобильных приложений, предоставляющий данные о поведении пользователей, а также эффективности маркетинга.
Эти инструменты помогают исследователям проводить масштабные количественные исследования, анализировать поведение клиентов, проверять гипотезы.

Преимущества и ограничения

Количественные исследования обладают рядом существенных преимуществ, которые делают их востребованными.

Во-первых, они обеспечивают точность: данные, выраженные в числах, можно анализировать с использованием статистических методов, что снижает вероятность субъективных интерпретаций.

Во-вторых, такие исследования позволяют работать с большими выборками, что повышает репрезентативность результатов, что делает их применимыми для широких аудиторий.

Кроме того, количественные методы обеспечивают воспроизводимость: используя одну и ту же методологию, можно повторить исследование, чтобы проверить его результаты.

Однако у количественных исследований есть ограничения.

Основное из них – недостаток глубины в понимании мотивации. В отличие от качественных методов, такие исследования часто не раскрывают "почему" люди поступают определённым образом. Также их точность сильно зависит от корректной постановки вопросов, качества инструментария, репрезентативности выборки.

Ошибки на любом из этапов – от дизайна анкеты до анализа данных – могут привести к искажённым выводам. Несмотря на это, количественные исследования остаются одним из популярных инструментов для работы с большими объёмами данных и принятия решений, основанных на объективной информации.

Заключение

Количественные исследования – это точный инструмент, который позволяет принимать обоснованные решения, тестировать гипотезы, а также оценивать эффективность стратегий.

Благодаря возможности анализа больших массивов данных количественные методы помогают выявлять закономерности, прогнозировать поведение аудитории, а такжеоптимизировать процессы.

Современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, помогают развитию количественных исследований. Автоматизация сбора, анализа данных, использование алгоритмов для предсказания и кластеризации, а также обработка больших данных (Big Data) позволяют исследователям получать более точные глубокие результаты быстро. Будущее количественных исследований связано с интеграцией технологий, которые сделают процессы эффективными.

Для успешного использования количественных методов важно правильно выбирать инструменты.

Во-первых, метод исследования должен соответствовать цели: опросы подходят для изучения мнений, эксперименты – для проверки гипотез, а анализ вторичных данных – для быстрого получения общей картины.

Во-вторых, особое внимание следует уделять качеству исходных данных, так как ошибки на этапе их сбора могут искажать результаты.

Наконец, при интерпретации данных важно учитывать контекст, избегать избыточного обобщения и комбинировать количественные методы с качественными для более глубокого понимания ситуации. Такой подход позволит получить точные данные, а также выработать решения, которые действительно принесут пользу бизнесу или исследуемой области.

Как Agile Scrum помогает в проектах автоматизации бизнеса

Вы продакт-менеджер и хотите научиться создавать продукты под потребности клиентов?

Тогда записывайтесь на наш курс "Полное погружение в продакт-менеджмент"!

На курсе вы:
  • Научитесь запускать внутренние и внешние продукты и управлять ими
  • Улучшите метрики существующего продукта
  • На практике систематизируете свои знания и освоите все аспекты продакт-менеджмента
  • Освоите 50+ инструментов и фреймворков из мира продакт-менеджмента
  • Научитесь использовать Искусственный Интеллект в целях продакт-менеджмента

Больше статей по теме

Получить консультацию
Заполните форму и получите ответы
на все вопросы.