Impiego efficace della ricerca quantitativa

Identificazione di metodi quantitativi e raccolta di dati.

QuantData_LowResLa ricerca quantitativa ti permette di generalizzare i risultati di un gruppo campione a un intero gruppo di persone. Essendo sia strutturata che statistica, la ricerca quantitativa ti offre la possibilità di trarre conclusioni e prendere decisioni ragionate su una linea d’azione.

Nella maggior parte dei casi, la ricerca quantitativa viene utilizzata per dimostrare o smentire un’ipotesi predeterminata che potrebbe esserti capitato di incontrare durante lo svolgimento di una ricerca qualitativa.

In genere, le domande quantitative costituiscono la parte più consistente delle indagini, ma spesso vengono usate in modo poco efficace. Quando crei una domanda quantitativa, assicurati che ti consenta di raggiungere uno di questi tre obiettivi:

1. Definire una caratteristica dei tuoi rispondenti. Tutte le domande a risposta chiusa puntano a meglio definire una caratteristica dei rispondenti. Ciò può includere informazioni su:

  • Un tratto distintivo. Età, sesso, razza, fascia di reddito, ecc.
  • Un comportamento. Abitudini che aiutino a identificare i rispondenti, quali ore settimanali trascorse su Internet, spostamenti quotidiani, attività fisica, ecc.
  • Un’opinione o atteggiamento. Idee che aiutino a identificare i rispondenti, come il grado di soddisfazione di una persona rispetto a un prodotto o l’apprezzamento o meno di un leader politico.

Conoscere queste caratteristiche ti può aiutare a capire chi sono i tuoi rispondenti, come si comportano, cosa amano e cosa si aspettano.

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2. Misurare le tendenze dei tuoi dati. Conducendo la stessa indagine varie volte nel corso del tempo, puoi iniziare a rilevare delle tendenze nei tuoi dati. Forse le opinioni stanno lentamente virando in una particolare direzione o magari possono delinearsi degli schemi stagionali?  Infine, l’analisi delle tendenze nel corso del tempo ti consente di inserire in un contesto i risultati delle tue indagini.

Ad esempio, poniamo che tu chieda ai tuoi clienti di esprimere il loro grado di soddisfazione nei confronti del tuo servizio di assistenza clienti utilizzando una scala che va da “molto soddisfatto” a “molto insoddisfatto” e che il 20 percento affermi di essere “molto soddisfatto”. Nonostante sia importante avere un’idea di dove ti collochi al momento, questo numero può anche essere utilizzato come parametro per misurare i tuoi progressi nel corso del tempo.

Ammettiamo che dopo l’indagine iniziale tu introduca una serie di miglioramenti per soddisfare al meglio le esigenze dei tuoi clienti. A questo punto, puoi condurre la stessa indagine una seconda volta per vedere se la percentuale di clienti “molto soddisfatti” è incrementata o si è ridotta. In questo modo puoi misurare in maniera efficace i tuoi progressi in termini di soddisfazione dei clienti nel corso del tempo, così come valutare direttamente gli effetti di nuove iniziative e processi implementati tra un’indagine e la successiva.

3. Confrontare i gruppi. Le domande di indagine possono anche essere utilizzate per effettuare analisi comparative tra diversi gruppi di rispondenti.

Torniamo all’esempio di prima. Aggiungendo domande demografiche relative a età, sesso e livello di reddito dei rispondenti, sarai in grado di scoprire, ad esempio, se i giovani uomini sono più soddisfatti del tuo servizio rispetto alle donne anziane.

Mettendo a confronto gruppi di rispondenti diversi, potrai identificare il tuo pubblico di destinazione, scoprire come comunicare con esso e quando i tuoi prodotti devono essere modificati per adattarsi a un particolare mercato. Puoi inoltre confrontare la percentuale dei tuoi clienti che si definisce soddisfatta a un parametro di riferimento, per scoprire dove ti collochi esattamente rispetto ai tuoi principali concorrenti.

Uso alternativo della ricerca quantitativa

Oltre a quello delle indagini, le ricerche quantitative possono essere utilizzate anche in altri ambiti. Ecco di seguito un paio di esempi.

1. Osservazione di dati reali. È molto probabile che tu raccolga quotidianamente dati che ti possono essere utili per prendere decisioni di tipo quantitativo. Può trattarsi di dati di qualsiasi natura, dalla durata delle visite dei tuoi clienti al tuo sito web alla stagione in cui le tue vendite raggiungono il picco massimo. Queste informazioni sul mondo reale, conosciute anche come Big Data, possono esserti utili sia per orientare le tue decisioni che per condurre le tue ricerche.

I Big Data sono in grado fornirti indicazioni su ciò che la gente fa, ma ricorda che raramente ti diranno il perché di determinati comportamenti. Per questo, sono necessarie ricerche qualitative e quantitative più dirette!

2. Sperimentazione causale. Per provare comprendere più a fondo il “perché”, la sperimentazione causale punta a determinare un rapporto di causa-effetto tra due fenomeni, osservando cosa accade in un ambiente in seguito all’introduzione di una novità. Questo nuovo elemento può essere qualunque cosa, dalla misurazione degli effetti di una pubblicità sulle vendite a quelli delle feste in ufficio sul coinvolgimento dei dipendenti.

Ammettiamo che tu voglia modificare il packaging di un tuo prodotto e che desideri valutare il potenziale impatto di tale cambiamento sulle vendite. Potresti introdurre il nuovo packaging solo in alcuni negozi e confrontare le vendite con quelle del vecchio packaging. La sperimentazione causale è il concetto alla base dei test A/B.

Ora hai tutti gli strumenti per partire con slancio, ma non dimenticare di includere una parte di ricerca qualitativa. Per ulteriori informazioni sull’uso di entrambi i tipi di ricerca, leggi questo articolo.

Questo articolo fa parte del progetto L’ABC delle indagini di SurveyMonkey. Ci auguriamo di aiutare sempre più persone a creare indagini intelligenti. Scopri maggiori informazioni sul progetto e sul nostro coinvolgimento nella community di ricerca.