Impiego efficace della ricerca quantitativa

Identificazione di metodi quantitativi e raccolta di dati

La ricerca quantitativa ti permette di generalizzare i risultati da 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 informate su una linea d'azione da seguire.

Nella maggior parte dei casi, la ricerca quantitativa viene utilizzata per dimostrare o smentire un'ipotesi predefinita che potrebbe esserti venuta in mente 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 definire meglio una caratteristica dei rispondenti, fra cui rientrano informazioni su:

  • Un tratto distintivo: età, sesso, razza, fascia di reddito, ecc.
  • Un comportamento: abitudini dei rispondenti, numero di ore settimanali trascorse su Internet, abitudini relative agli spostamenti per andare/tornare dal lavoro, attività fisiche, ecc.
  • Un'opinione o un atteggiamento: le opinioni dei rispondenti, per esempio se sono soddisfatti di un prodotto o se apprezzano un leader politico.

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

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? In definitiva, l'analisi delle tendenze nel corso del tempo ti consente di contestualizzare i risultati delle tue indagini.

Supponiamo, per esempio, che tu chieda ai 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 della tua posizione attuale, questo dato può essere utilizzato anche come parametro per misurare i tuoi progressi futuri.

Ammettiamo che dopo un'indagine iniziale tu introduca una serie di cambiamenti per soddisfare meglio le esigenze dei clienti. Quindi puoi svolgere la stessa indagine una seconda volta per vedere se la percentuale di clienti "molto soddisfatti" è aumentata o diminuita. In questo modo puoi misurare in maniera efficace gli eventuali progressi in termini di soddisfazione dei clienti nel corso del tempo e valutare direttamente gli effetti di nuove iniziative e nuovi processi attuati 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, per esempio, se i rispondenti giovani di sesso maschile sono più soddisfatti del tuo servizio rispetto ai rispondenti più anziani di sesso femminile.

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 anche confrontare rispetto a un parametro di riferimento la percentuale dei clienti che si definisce soddisfatta, 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 utili per prendere decisioni basate su informazioni quantitative. Può trattarsi di dati di qualsiasi natura, dalla durata delle visite al tuo sito da parte dei clienti alla stagione di picco delle vendite. Queste informazioni sul mondo reale, ultimamente chiamate anche big data, possono esserti utili sia per orientare le decisioni che per condurre le ricerche.

I big data possono fornirti indicazioni su ciò che fanno le persone, ma ricorda che raramente ti diranno il perché di determinati comportamenti. Per scoprirlo, sono necessarie ricerche qualitative e quantitative più dirette.

2. Sperimentazione causale. Per provare a comprendere più a fondo il "perché", la sperimentazione causale punta a determinare il nesso di causa-effetto tra due fenomeni, osservando cosa accade in un ambiente in seguito all'introduzione di una novità. L'elemento nuovo può essere una cosa qualunque: la valutazione degli effetti di una pubblicità sulle vendite o degli effetti delle feste in ufficio sul coinvolgimento dei dipendenti.

Ammettiamo che stai pensando di modificare il packaging di un tuo prodotto e vuoi valutarne il potenziale impatto sulle vendite. Potresti introdurre il nuovo packaging solo in alcuni negozi e confrontarne 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 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, nato con l'obiettivo di aiutare sempre più persone a creare indagini intelligenti. Scopri di più sul progetto e sul nostro contributo all'interno della community di ricerca.

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