Sự Khác Biệt Giữa Nghiên Cứu định Tính Và Nghiên Cứu định Lượng

4.9 (22)

Khi tìm hiểu về nghiên cứu thị trường (Marketing Research), chắc rằng các bạn đã nghe nhiều đến từ khoá “nghiên cứu định tính” và “nghiên cứu định lượng”, vậy công dụng của hai phương pháp này là gì? Chúng khác nhau như thế nào? Ưu điểm và nhược điểm của chúng ra sao? Để trả lời cho câu hỏi đó, mời các bạn theo dõi bài phân tích bên dưới!

Nội dung bài viết

• 1. Phương pháp nghiên cứu định tính
  • 1.1. Nghiên cứu định tính là gì?
  • 1.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính
  • 1.3. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu định tính
• 2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
  • 2.1. Nghiên cứu định lượng là gì?
  • 2.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng
  • 2.3. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu định lượng
• 3. Sự khác biệt trong dữ liệu nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng
• 4. Kết luận

1. Phương pháp nghiên cứu định tính

1.1. Nghiên cứu định tính là gì?

Phương pháp nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu thường sử dụng để thăm dò, tìm hiểu ý kiến, quan điểm nhằm tìm ra insight các vấn đề. Ngoài ra, phương pháp này còn có thể được sử dụng để phát hiện các xu hướng của khách hàng trong tương lai.

Những phương thức thu thập dữ liệu của nghiên cứu định tính khá đa dạng và thường không có một cấu trúc cụ thể như nghiên cứu định lượng. Một số phương pháp có thể kể đến như focus group, phỏng vấn cá nhân và quan sát. Mẫu của phương pháp này thường nhỏ và được lựa chọn kỹ hơn.

Nghiên cứu định tính thường tiếp cận đối tượng nghiên cứu một cách tự nhiên nhất, nhằm đảm bảo những hành vi, ý kiến, quan điểm mà đối tượng nghiên cứu đưa ra sẽ khách quan và chính xác nhất.

Nghiên cứu định tính thường trả lời câu hỏi “như thế nào” và “tại sao” về một hiện tượng, hành vi,… Ví dụ điển hình như phương pháp phỏng vấn cá nhân, người phỏng vấn sẽ đặt những câu hỏi mở để người trả lời có thể thoải mái đưa ra những quan điểm của mình, qua đó có thể thu thập được những thông tin đa dạng, thậm chí chưa bao giờ nghĩ tới.

1.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính

Nghiên cứu định tính đòi hỏi sự sáng tạo và linh hoạt. Những nhà nghiên cứu không thể chỉ dựa vào những dữ liệu thô thu được từ cuộc khảo sát để viết báo cáo, hoặc đưa ra kết luận. Rất nhiều phương pháp và kỹ thuật phân tích cần được sử dụng để giải mã những dữ liệu này, như:

1.2.1. Lý thuyết nội dung (Content theory – CT)

Dùng để giải thích tại sao nhu cầu của con người thay đổi theo thời gian? Đâu là những yếu tố thúc đẩy hành vi con người? Động lực để con người thực hiện một hành động là gì? (Thuyết về tháp nhu cầu Maslow, thuyết X thuyết Y,…)

1.2.2. Lý thuyết nền tảng (Grounded theory – GT)

Đây là một phương pháp quy nạp cung cấp một quy trình để thu thập, tổng hợp, phân tích và khái niệm hóa dữ liệu định tính cho mục đích xây dựng lý thuyết.

1.2.3. Phân tích theo chủ đề đề (Thematic analysis – TA)

Phân tích theo chủ đề là một trong những hình thức phân tích phổ biến nhất trong nghiên cứu định tính, được đánh giá là phương pháp phân tích linh hoạt bởi nó cho phép linh hoạt lựa chọn khung lý thuyết. Tuỳ vào từng phần hay từng chủ đề, nhà nghiên cứu có thể áp dụng bất kỳ lý thuyết nào. Thông qua tính linh hoạt này, phân tích theo chủ đề cho phép mô tả dữ liệu phong phú, chi tiết và phức tạp hơn.

1.2.4. Phân tích biện luận (Discourse analysis – DA)

Phân tích biện luận bao gồm nói chuyện và tương tác trực tiếp hoặc thông qua hình ảnh, biểu tượng và tài liệu để giải thích cách thức và ý nghĩa của những hành vi thu thập được.

1.3. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu định tính

1.3.1. Ưu điểm

• Vấn đề được nhìn nhận dưới góc nhìn của người trong cuộc: Việc người nghiên cứu đóng vai trò quan trọng sẽ giúp ta tìm hiểu rõ hơn những vấn đề mà nghiên cứu định lượng dễ bị bỏ qua. Nghiên cứu định tính giúp làm rõ được các yếu tố về hành vi, thái độ của đối tượng nghiên cứu.
• Vì nghiên cứu định tính sử dụng các phương pháp nghiên cứu không cấu trúc nên tính linh hoạt rất cao.
• Giúp phát hiện ra những thông tin hữu ích một cách nhanh chóng.
• Thời gian tiến hành một dự án nghiên cứu định tính thường ngắn hơn và tốn ít chi phí hơn so với nghiên cứu định lượng.

1.3.2. Nhược điểm

• Hạn chế về độ tin cậy của kết quả nghiên cứu: Vì những vấn đề liên quan đến chi phí và thời gian nên việc thiết kế một nghiên cứu định tính không thể có mẫu quy mô lớn và kết quả của nghiên cứu định tính mang rất nhiều tính chủ quan.
• Thời gian cần thiết để thu thập và phân tích dữ liệu cho một lần nghiên cứu định tính khá dài và khó khăn. Thời gian trung bình của một cuộc khảo sát định tính thường kéo dài khoảng 30’, điều này có thể khiến cho đáp viên cảm thấy không thoải mái và chán nản. Thường người nghiên cứu phải nắm rõ về lĩnh vực nghiên cứu cũng như các kỹ thuật đào sâu, phân tích để thu được những thông tin chính xác, có giá trị nhất và không làm cho người khảo sát cảm thấy khó chịu.
• Vì mang tính chủ quan nên việc khái quát hóa kết quả nghiên cứu lên tổng thể bị hạn chế.Tình minh bạch của nghiên cứu định tính thấp hơn nghiên cứu định lượng ví dụ đối với một số vấn đề nhạy cảm, nhà nghiên cứu sẽ giữ kín danh tính của người trả lời.

Nghiên cứu thị trường là gì? Những kiến thức cần biết về nghiên cứu thị trường

2. Phương pháp nghiên cứu định lượng

2.1. Nghiên cứu định lượng là gì?

Phương pháp nghiên cứu định lượng là việc thu thập, phân tích thông tin trên cơ sở các số liệu thu được từ thị trường. Mục đích của việc nghiên cứu định lượng là đưa ra các kết luận thị trường thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu và số liệu.

Nghiên cứu định lượng phù hợp trong nghiên cứu về thái độ, ý kiến, hành vi của người được khảo sát. Các kết quả định lượng từ một nhóm mẫu sẽ được tổng quát hóa lên một tổng thể mẫu lớn hơn.

Phương pháp để thu thập dữ liệu định lượng thường có cấu trúc hơn so với thu thập dữ liệu định tính bao gồm nhiều hình thức khảo sát khác nhau như khảo sát trực tuyến, khảo sát trên giấy, khảo sát di động, khảo sát qua thư hoặc email,…

Nghiên cứu định lượng thường được gắn liền với việc dựa vào các lý thuyết, suy luận để lượng hóa, đo lường các yếu tố nghiên cứu, kiểm tra mối tương quan giữa các biến dưới dạng số đo và thống kê.

2.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng

Sử dụng kỹ thuật thống kê để tóm tắt dữ liệu, mô tả các mẫu, mối quan hệ và kết nối các biến số với nhau, từ đó hình thành báo cáo với các thông tin hữu ích, dễ xem giúp đưa ra quyết định chính xác hơn. Có hai loại gồm:

2.2.1. Thống kê mô tả (Descriptive statistics)

Gồm các phương pháp liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.

2.2.2. Thống kê suy luận (Inferential statistics)

Gồm các phương pháp ước lượng, phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu, dự đoán hoặc ra quyết định trên cơ sở thu thập thông tin từ kết quả quan sát mẫu.

2.3. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu định lượng

2.3.1. Ưu điểm

• Tính khách quan khoa học: Dữ liệu định lượng có thể được giải thích bằng phân tích thống kê và vì thống kê dựa trên các nguyên tắc toán học, nên phương pháp định lượng được xem là phương pháp khoa học và hợp lý. Vì thế nghiên cứu định lượng hoàn toàn phù hợp để kiểm định các giả thiết được đặt ra.
• Độ tin cậy cao của kết quả nghiên cứu, tính đại diện cao nên kết quả nghiên cứu định lượng có thể khái quát hóa lên cho tổng thể mẫu.
• Phân tích nhanh chóng: Các phần mềm phân tích giúp việc xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Hạn chế đến mức thấp những lỗi kỹ thuật có thể phát sinh do yếu tố con người trong xử lý số liệu.

2.3.2. Nhược điểm

• Nghiên cứu định lượng không làm rõ được hiện tượng về con người (nghiên cứu hành vi).
• Yếu tố chủ quan của người khảo sát: Nhà nghiên cứu có thể bỏ lỡ các chi tiết giá trị của cuộc khảo sát nếu quá tập trung vào việc kiểm định các giả thiết đặt ra.
• Sự khác nhau trong cách hiểu các câu hỏi: Xảy ra khi đối tượng phỏng vấn không hiểu câu hỏi đặt ra như ý định của nhà nghiên cứu mà lại hiểu khác đi và trả lời theo cách hiểu của họ. Đối với nghiên cứu định lượng, phần lớn các hình thức nghiên cứu người phỏng vấn không có khả năng can thiệp, giải thích hay làm rõ các câu hỏi cho người trả lời.
• Những sai số do ngữ cảnh có thể ảnh hưởng đến nội dung cuộc khảo sát. Phương pháp nghiên cứu định lượng giả định rằng hành vi và thái độ của con người không thay đổi theo ngữ cảnh. Tuy nhiên, câu trả lời của đối tượng có thể thay đổi phụ thuộc vào những ngữ cảnh khác nhau.
• Nghiên cứu định lượng sử dụng các phương pháp nghiên cứu phức tạp hơn định tính vì thế sẽ tốn nhiều thời gian hơn để thiết kế quy trình nghiên cứu.
• Vì cần mẫu lớn để có thể khái quát hoá cho tổng thể nên chi phí để thực hiện một nghiên cứu định lượng thường rất lớn, lớn hơn nhiều so với nghiên cứu định tính.

Ưu nhược điểm các phương pháp nghiên cứu thị trường

3. Sự khác biệt trong dữ liệu nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

Dữ liệu của nghiên cứu định tính thường không thể đếm được, nó là những chuỗi văn bản, video, hình ảnh,… Trong khi đó, dữ liệu của nghiên cứu định lượng lại có thể đo đếm được.

Một ví dụ đơn giản: Các các câu trả lời cho câu hỏi mở “Đâu là kiểu chào hỏi phổ biến nhất trong email?” là dữ liệu định tính với nhiều nội dung trả lời khác nhau, chúng ta có thể phân loại các dạng câu chào hỏi thành các nhóm và đo lường tần suất xuất hiện của các nhóm đó, vậy là bạn đã có thể biến dữ liệu định tính thành định lượng rồi.

Dữ liệu định lượng có thể giúp bạn trả lời câu hỏi người tiêu dùng làm gì, còn dữ liệu định tính sẽ giúp giải đáp tại sao họ làm vậy.

Hãy xét một ví dụ khác: Nếu bạn đo lường hành vi của người dùng trên một trang web, bạn có thể biết rằng 25% số người đã nhấp vào nút A, sau đó là một nút B,… Điều đó rất cần thiết và ta có thể chạy thử nghiệm phân tách (A/B Testing) để thử các phiên bản khác nhau của trang web để xem liệu bạn có thể thay đổi hành vi của mọi người hay không.

Tuy nhiên, dữ liệu này không cho bạn biết lý do tại sao mọi người lại hành động như vậy?

Nghiên cứu định tính thường tập trung nhiều hơn vào góc độ con người – mọi người đang nghĩ gì và cảm thấy gì? Điều gì khiến họ làm thế? Thái độ của họ sẽ ra sao?… Và bạn có thể nhận được nhiều thông tin phong phú, sâu sắc hơn so với dữ liệu định lượng, bởi vì bạn thực sự có thể hiểu được những suy nghĩ đằng sau hành động đó và có thể điều chỉnh luồn hành vi một cách tự nhiên và chính xác.

Vì vậy, nếu muốn cải thiện trải nghiệm trên trang web của một người nào đó thì có lẽ bạn nên quan sát dữ liệu định lượng của mình để xem mọi người đang làm gì và sau đó bạn sẽ thực hiện một số nghiên cứu định tính để tìm hiểu lý do tại sao họ lại làm như thế.

4. Kết luận

Trong nghiên cứu thị trường, nên cân nhắc sử dụng cả hai phương pháp định tính và định lượng để có được những kết quả có giá trị nhất. Để có được câu trả lời hoàn hảo nhất về hành vi, thái độ của khách hàng và lý do của những hành vi đó, từ đó kết quả nghiên cứu có thể góp phần tạo nên những quyết định quản trị có tính chính xác cao hơn.

Đồng thời nếu có nhu cầu nghiên cứu thị trường mà không biết bắt đầu từ đâu. Hãy liên hệ ngay với Khaosat.me theo Hotline bên dưới để được tư vấn tận tình nhất!

Hãy HIỂU KHÁCH HÀNG trước khi ĐỐI THỦ của bạn làm điều đó! Khaosat.me - Lắng nghe để thành công

• Hotline: 0837 12 32 32
• Email: [email protected]
• Website: Khaosat.me

Click để đánh giá bài viết!

Cho điểm