Nachteile der qualitativen Marktforschung: Wissenschaft, Subjektivität und Stichprobengrößen | Canadian Viewpoint Inc - Your Market Research Tech Partner

In unserem letzten Blog-Beitrag haben wir zahlreiche Vorteile der qualitativen Forschung aufgezeigt, von der Möglichkeit, die Teilnehmer das Konzeptmaterial detaillierter erleben zu lassen, bis hin zu zufälligen Erkenntnissen und der Möglichkeit für Marketingfachleute, den unvollkommenen Menschen hinter den Daten zu verstehen. Natürlich hat jede Forschungsmethodik auch Nachteile, die sich auf die Forschungsergebnisse auswirken können, daher werden wir jetzt einige davon nennen.

Qualitative Methoden werden manchmal als weniger wichtig angesehen

Viele Menschen sind sich nicht bewusst, dass der Prozess der Durchführung qualitativer Forschung sehr wissenschaftlich ist. Die Forschungsziele werden sorgfältig beschrieben, um sicherzustellen, dass jede wichtige Frage formalisiert wird und die Aufmerksamkeit erhält, die sie verdient. Für jedes Forschungsziel werden detaillierte Interview- und Diskussionsleitfäden erstellt, die dann mehrmals überprüft und überarbeitet werden. Stichprobenpläne werden präzise erstellt, um die demografische und psychografische Zusammensetzung der gewünschten Forschungsteilnehmer zu ermitteln. Es werden Forschungsmoderatoren und Interviewer ausgewählt, die nachweislich über jahrelange Erfahrung in bestimmten Kulturen und Branchen verfügen. Marktforschungseinrichtungen, die Zwei-Wege-Spiegel zur Verfügung stellen und Sitzungen aufzeichnen, werden sorgfältig ausgewählt, um die Genauigkeit der Datenerfassung zu gewährleisten. Und dies ist nur eine grobe Auflistung von Techniken, die die Erhebung hochwertiger qualitativer Daten erleichtern.

Trotz all dieser Verfahren denken manche Leute, dass qualitative Forschung weniger wichtig oder weniger nützlich ist als quantitative Forschung. Wenn es ein wichtiger Interessenvertreter ist, der diese Meinung vertritt, kann dies schnell den gesamten Forschungsprozess zum Entgleisen bringen.

Qualitative Forschung ist nicht verallgemeinerbar

Obwohl die Methodik wissenschaftlich ist, sind die Ergebnisse nicht auf eine breitere Bevölkerung übertragbar. Aber der Zweck der qualitativen Forschung besteht ja auch nicht darin, verallgemeinerbar zu sein, sondern eher darin, tiefgründig und nuanciert zu sein. Die Ergebnisse mehrerer Fokusgruppen oder Interviews lassen sich also nicht mit wissenschaftlicher Genauigkeit auf eine größere Gruppe von Menschen übertragen.

Forscher brauchen Branchenerfahrung

Im Gegensatz zu den meisten quantitativen Studien, bei denen jeder Forscher die Daten tabellarisch auswerten und grundlegende Ergebnisse generieren kann, erfordern viele qualitative Techniken besondere Fähigkeiten des Forschers.

Erstens muss der Forscher über ausgeprägte persönliche Fähigkeiten verfügen, um eine Beziehung zu den Teilnehmern aufzubauen und jeder Person zu helfen, sich über ihre persönlichen Erfahrungen zu öffnen. Dies ist eine seltene Fähigkeit, die man nicht von heute auf morgen erlernen kann.

Zweitens benötigen qualitative Forscher zumindest ein einführendes Wissen über die Branche, bevor sie grundlegende Ergebnisse erzielen können. Glücklicherweise sind Forscher Menschen, was bedeutet, dass sie Grundkenntnisse über Einzelhandelsumgebungen, Kundenerfahrungen, Einkaufserlebnisse und andere gemeinsame menschliche Erfahrungen haben. Allerdings haben sie möglicherweise keine Kenntnisse über bestimmte Einzelhändler in anderen Städten oder über bestimmte Marken und Produkte, die nicht zu ihrem persönlichen Lebensbereich gehören (könnten Sie z. B. eine ausführliche Diskussion über Turnarounds, Arpeggios, Bürsten, Gleichrichter und Antriebsstränge aufschlussreich zusammenfassen?) Forschungsauftraggeber müssen sicherstellen, dass die qualitativen Forscher, mit denen sie zusammenarbeiten, über angemessene Erfahrungen für die geplante Studie verfügen.

Antworten sind subjektiv

Erinnerungen, Gefühle, Emotionen, Einstellungen und Verhaltensweisen werden durch kognitive Verzerrungen beeinflusst. Im Grunde genommen sind die Menschen nicht perfekt. Ob es sich um quantitative oder qualitative Forschung handelt, Menschen geben subjektive, ungenaue, unvollkommene und unvollständige Antworten. In vielen Fällen wissen die Menschen nicht einmal, dass sie ungenaue Daten liefern.

Daher müssen qualitative Forscher Prinzipien anwenden, die in der quantitativen Forschung weit verbreitet sind, wie z. B. Fehlermarge und Konfidenzintervalle. Obwohl qualitative Daten sehr hochwertig sein können, wenn sie von einem qualifizierten und erfahrenen Forscher erhoben werden, enthalten diese Daten Fehler und können nicht so analysiert werden, als ob sie fehlerfrei wären.

Interpretationen sind subjektiv
Im Gegensatz zur quantitativen Forschung, bei der die Daten aus vorgegebenen Antworten auf sehr spezifische Fragen bestehen, sind qualitative Daten sehr subjektiv. Zu den Daten gehören schriftliche und mündliche Äußerungen, aber auch nonverbale Kommunikation wie Kopfnicken und -schütteln, Augenrollen, Armverschränkungen und vieles mehr. Keine zwei Teilnehmer geben die gleichen verbalen und nonverbalen Antworten, und so muss der Forscher seine eigenen Fähigkeiten und Erfahrungen nutzen, um die Daten so objektiv wie möglich zu konsolidieren. Auf subjektive Weise.

Wenn verschiedene Forscher die Daten analysieren würden, würde dies zu leicht unterschiedlichen Schlussfolgerungen und Verallgemeinerungen führen, da die eigenen persönlichen Erfahrungen jedes Forschers Einfluss darauf haben, welche Daten als mehr oder weniger wichtig angesehen werden. Das bedeutet nicht unbedingt, dass die Ergebnisse eines Forschers falsch oder ungenau sind, sondern einfach nur, dass sie anders sind. Vielleicht sind sie genauso gültig, aber weniger zuverlässig.

Genauso wie die quantitative Forschung findet auch die qualitative Forschung nicht „die Wahrheit“ heraus. In der Tat kann die Wahrheit nie wirklich bekannt sein. Das Beste, was Forscher tun können, ist, ihre beste Interpretation einer wahrscheinlichen Realität anzubieten.

Die Analyse braucht Zeit

Auch wenn eine qualitative Studie vielleicht nur zehn Teilnehmer umfasst, kann es genauso lange dauern, diese zehn Datenpunkte zu analysieren wie eine weitaus größere quantitative Studie. Der Forscher muss alle schriftlichen, verbalen und nonverbalen Daten jedes Teilnehmers durchgehen, um Schlüsselpunkte und Themen zu identifizieren. Sie müssen auch den gesamten Datensatz überprüfen, um Schlüsselpunkte und Themen für alle Teilnehmer zu entwickeln. Alle Punkte und Themen müssen ausgewertet werden, um festzustellen, welche davon in Bezug auf die einzelnen Forschungsziele des Kunden mehr oder weniger wichtig sind. Schließlich muss ein vollständig maßgeschneiderter Bericht erstellt werden. Nur weil es weniger Forschungsteilnehmer gibt, heißt das nicht, dass der Bericht schneller fertig wird.

Kleine Stichprobengrößen erschweren die Identifizierung von Ausreißern

Qualitative Forschung nutzt die Vorteile kleinerer Stichprobengrößen voll aus, aber in mancher Hinsicht wird sie durch kleinere Stichprobengrößen auch behindert. Die Wahrscheinlichkeit, in einer Stichprobe von zehn Personen auf einen Ausreißer zu stoßen, ist viel geringer als in einer Stichprobe von 300 Personen. In einem qualitativen Datensatz können Sie zwar viel reichhaltigere und nuanciertere Meinungen finden, aber die Wahrscheinlichkeit, eine sehr ungewöhnliche Meinung zu entdecken, ist geringer.

Nachdem Sie nun die Nachteile verstanden und festgestellt haben, dass die Vorteile bei weitem überwiegen, helfen wir Ihnen gerne bei der Durchführung von Interviews in Toronto, Fokusgruppen in Montreal oder jeder anderen Art von qualitativer Forschung in Kanada. Bitte nehmen Sie Kontakt mit uns auf!

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