定性研究的优缺点

• 定性研究源于开放式问题。它以一种独一无二的方式收集数据。定性研究不提供带有简单特定答案的问题，例如民意调查，而是允许人们在研究过程中自由表达。反过来，研究人员可以更准确地研究方法。他们可以搜索记录以发现新数据。
• 定性研究的理念已经使用了相当长的时间。媒体和广告经常利用这项研究的发现来创建有针对性的内容或提供个性化的品牌信息。这里的目标很简单：同时提供个性化和基于群体的价值主张。
• 这是一项独特的数据日期，定性研究的优缺点能够提供。应该将参与者的观点与收集数据的那些人的观点结合起来，以产生准确的结果。

定性研究的优点

1. 能够理解态度。

消费者模式会经常改变。当这种情况突然发生时，公司可能会对发生了什么感到困惑。定性研究提供的方法可以帮助理解为什么某种态度会发生变化。这可能导致一个明确的解释，使公司能够适应态度的转变。由于定性研究能让我们更好地理解态度，因此保持客户关系变得更容易。

2. 它是内容生成器。

为旧内容寻找新的表达方式可能需要大量工作，即使是经验丰富的营销人员。定性研究方法允许从特定社会经济群体收集的真实想法。这些想法随后成为可用于创建反映品牌信息的有价值内容的数据；当这个过程正确完成时，每个人都会受益于优雅而有用的价值主张。

3. 省钱。

定性研究过程使用的样本量小于其他方法。这是因为从每个参与者那里收集了更多的数据。较小的样本量等于较低的研究成本。这项研究过程不仅省钱，而且还能带来更快的成果。如果为了重要的决策需要快速获得数据，这是当今可用的最佳研究选择之一。

4. 它可以提供特定行业的见解。

关系和参与是客户保留最重要的两个因素。现代品牌可以利用定性研究来发现新的见解，这些见解可以帮助他们与核心人群的沟通尽可能准确和真实。企业可以发现的见解可能会让他们改变术语，为产品/服务增加成本，或寻找修复声誉下滑的方法。定性研究极大地降低了因沟通失误而产生负面反应的风险。

5. 它允许创意成为驱动力。

定性研究过程与传统研究的方向不同。研究通常需要数据而不是意见。它需要观察而不是创造力。这种形式消除了在收集数据时，受访者为了取悦研究者而试图回答问题所带来的不公平。鼓励受访者做自己。他们的创造力成为一种商品。反过来，从受访者那里收集到的数据往往具有更高的准确性。

6. 这是一种始终开放的方法。

许多人习惯性地会给出受过教育的、肤浅的回答。“嗨。你好吗？”一个人可能会在杂货店问。“很好。你呢？”这会是典型的回应。定性研究方法允许研究人员深入了解这种行为，挖掘一个人可以提供的真实信息。它访问驱动决策反应的情感信息。因为这是一种开放式的方法，没有“对”或“错”的答案，所以数据收集更容易。

7. 它包含了人的经历。

事实很重要。事实可以识别趋势。然而，人的经历不能被忽视。人的经历导致不同的人以不同的方式看待同一事件。通过使用定性研究，就可以在收集到的研究结论中包含这种类型数据的复杂性。每个观点都变得重要。这导致了更准确的结论，所以每个人最终都能体验到这个过程。

8. 它具有灵活性。

定性研究过程需要有一个严格的结构。它寻求真实的数据和情感反应。与其他允许零偏差的研究格式不同，定性研究可以遵循任何想法的切线，并从提供的答案中挖掘数据。由于这种灵活性，有经验的研究人员可以跟进任何他们希望深入和复杂化所收集数据的答案。

9. 它具有预测性。

具有相似观点的人可能具有相似的思维模式。他们也可能购买相似的产品。通过定性研究收集的数据是基于观点的，因此它具有预测性。构成该个体独特性的特征可以被收集起来，并用于识别具有相似机会或思维模式的人，从而使品牌能够开发出更具价值的信息、产品和服务。

10. 它让人的直觉发挥作用。

你有没有过一个“直觉”，让你必须做某件事？你有没有听从过那个直觉？你看到了一个好的结果吗？许多人研究了在数据收集过程中削减人为直觉作用的方法。定性研究过程允许人为直觉发挥作用。潜意识给了我们许多我们可能无法科学理解的秘密，但我们可以收集它产生的数据。这些数据通常比任何其他形式的数据具有更高的准确性和真实性。

11. 它可以基于现有数据、传入数据或其他数据格式。

定性研究方法不需要特定的样本或数据收集格式。数据报告基于收集到的数据的高质量。如果研究人员觉得他们的努力没有产生有益的结果，他们可以立即改变策略。使用这种方法可以有更多收集新数据的机会。

12. 它允许收集注重细节的数据。

大多数研究方法都有数据收集过程的若干规定。这是为了在短时间内创建可衡量的结果。定性研究不关注特定指标，而是专注于数据的细微之处。它需要尽可能多的数据，无论它是否符合特定的框架。真正有见地的往往隐藏在数据中。

定性研究的缺点

1. 它不是统计顾问的数据收集形式。

定性研究方法不提供统计表示。它只会从观点中提供研究数据。如果需要统计数据，定性研究与需要使用的数据形式不同。这种形式的研究的回答通常无法衡量。只能进行比较，这往往会随着时间的推移产生数据重复。

2. 它取决于研究人员的水平。

通过定性研究收集的数据取决于参与该过程的研究人员的水平。行业特定的数据应由熟悉该行业的研究人员收集。研究人员还应具备正确的面试技巧，有勇气提出后续问题，并能够与受访者建立专业关系，以确保数据的准确性。

3. 它可能会丢失数据。

在定性研究中，研究人员需要识别数据才能收集。这意味着在数据收集过程中存在一定程度的认同，而其他研究方式则不需要。无法在查看数据后识别重要数据的研究人员将丢失它们，这会降低定性研究结果的准确性。这甚至可能导致一些研究工作得出错误的结论。

4. 它可能需要多次会话。

定性研究在收集真实数据方面可能有效。然而，该研究的小样本量可能会有问题。通常需要多个观点来避免在做出重要决策时犯昂贵的错误。这可能意味着需要进行多次研究来收集所有数据。这是为了做出如此艰难的决定。如果出现这种情况，当走到分岔路口时，较大的后续样本可能会产生更多而不是更少的费用。

5. 结果可能难以复制。

由于定性研究是基于个人观点，因此几乎不可能复制发现的结果。即使同一个人明天也可能持不同于今天的观点。因此，通过定性研究收集的数据可能难以验证，这可能导致一些人质疑研究人员通过这种过程得出的结论。

6. 它可能导致误导性结论。

尽管想法相似的人倾向于以相似的方式思考、感受和行动，但这并非总是如此。在 2016 年美国总统大选中，80% 的白人福音派基督徒可能投票给了唐纳德·特朗普，这意味着有 20% 的人没有。一项小的定性研究样本，只包含那 80% 的人，可能会忽略那另外 20% 的人的观点。需要有一种绝对的方式来了解通过定性研究得出的结论是否适用于整个群体。

7. 它可能会受到研究人员偏见的影响。

自 2017 年初以来，“假新闻”一词被频繁使用。这个词用来描述媒体报道中出现的某种偏见，即使报道声称是公正的。在定性研究中，研究人员的偏见，无论是自觉的还是下意识的，都可能影响数据。研究出的结论甚至可能受到这种偏见的影响。控制措施必须是数据收集过程的一部分，以防止研究人员的偏见影响结果。

8. 数据可能不被接受。

尽管定性研究具有一定的真实性，但它也有纯粹的主观性。由于这种性质，收集到的数据可能不被接受。如果类似的定性研究工作无法产生相似的结果，那么最初收集到的数据可能会被拒绝。

9. 它产生了难以表达的数据。

由于人们有不同的观点，定性研究结果的回应可能常常处于极端。有些人支持研究结果，有些人则不支持。两组人都可能认为收集到的数据有价值；但是，每个群体选择如何行动都基于他们自己的观点。通过这种方式，可能会取得不同的结果，使得数据难以泛化给观众。

10. 它产生了具有可疑价值的数据。

研究人员可能因为他们不同的观点而对收集到的数据的价值产生分歧。在定性研究过程中包含什么或排除什么取决于涉及的研究人员？这就是为什么这种数据收集过程非常主观。详细的数据总是可能的；然而，如果研究人员能够将自己的偏见和观点分开，以原始形式呈现收集到的数据。

11. 它可能耗时。

由于研究人员在收集数据时会跟随许多切线，因此获取数据需要更长时间。对所有这些数据进行分类也需要时间。每个数据点都根据其价值进行主观评估，因此其价值通常存在疑问。其他研究格式对收集到的数据有严格的规定和期望，这使得它们能够比通过定性研究收集的数据更快地进行评估和使用。

12. 它没有刚性。

定性研究方法基于个人观点。由于一个人的观点可能会改变，因此收集到的数据取决于收集数据的时间。人类的记忆倾向于记住美好的事物。我们密切关注美好的回忆，并将糟糕的回忆放在大脑的后角落。存在一种本能的愿望去寻找每个人身上发生的美好事物。由于这种特质，研究人员可能会发现很难从适用于长期的数据中得出结论。

13. 它降低了数据挖掘的成本。

数据挖掘可以为整个客户群体提供宝贵的见解。在定性研究中，数据挖掘对提供数据的个体本身很有用。想象一下，你第一次使用朋友的电脑。Cookies 和搜索历史记录在你访问的几乎所有在线网站上都创建了可口可乐的广告。你选择百事可乐。你会受到广告的影响吗？可能不会，即使你和你的朋友都选择可乐而不是其他软饮料。

定性研究的关键优点和缺点表明，收集独特和个性化的数据通常很重要。它是理解特定个人甚至特定群体如何从更深层次思考的绝佳方法。由于数据的 P 主观性，其可靠性和诚实性通常会受到质疑。

结论

• 定性研究收集基于参与者观点及其背后原因的复杂数据。
• 它可以在任何学科中使用，但最常用于社会科学等学科。
• 样本量通常比其他类型的研究小。
• 最流行的技术是访谈、焦点小组和人种学研究。
• 数据分析通常分为创建代码、识别主题和创建摘要。