Ограничения и недостатки качественных исследований

Ограничения и недостатки качественных исследований: Чтобы сделать обоснованные выводы, исследование предполагает получение данных. Анализ основан на логическом мышлении, так как точность является одной из важнейших составляющих исследования. Исследования принимают различные формы и могут служить различным целям, в зависимости от используемой методологии. Существуют в основном две основные методологии исследования: количественная (сфокусированная на измерениях и цифрах) и качественная (связанная с пониманием и словами).

Однако любой, кто просмотрел множество цифр, понимает, насколько безличным это может показаться. Что цифры говорят нам о чьих-то взглядах, мотивах и мыслях? Несмотря на важность сбора статистических данных для определения тенденций и неэффективности компании, статистика не всегда дает полную картину.

В течение долгого времени качественные исследования проводились с использованием его руководящих принципов. Результаты этого исследовательского подхода часто использовались средствами массовой информации и маркетингом для предоставления целевого контента или предоставления персонализированного сообщения о бренде.

Данные качественных исследований в основном поступают из наблюдений, сделанных людьми. Он может дать более глубокую и полную картину поведения потребителей, открывая окно в мозг аудитории, чего просто не могут дать количественные данные.
Клиенты ценят мнение компаний, поэтому общение с ними помогает маркетологам лучше понять, кто является их целевым рынком. Это также помогает в обслуживании клиентов. Это улучшает взаимодействие компании со своими клиентами и подготавливает почву для потребительского одобрения.

Как мы уже говорили ранее, качественные исследования проводятся для более глубокого изучения глубинных причин и мотивов. Однако качественные исследования имеют ограничения. Итак, в этом эссе мы поговорим об ограничениях и слабостях качественных исследований.

Рекомендуется: ограничения и недостатки количественных исследований

Что такое качественное исследование?

Метод исследования рынка, называемый качественным исследованием, концентрируется на сборе информации посредством разговорного и открытого диалога. Этот подход подчеркивает «Почему” скорее, чем “какие”другие думают о вас. Маркетологам нравится проникать в мозг своей целевой аудитории. Но для этого они должны провести качественное исследование. Качественные наблюдения, фокус-группы и личные интервью могут дать вам полезную информацию о вашем рынке, ваших товарах, а также об отношении и мотивах ваших потребителей.

Учтите, что вы управляете интернет-магазином для широкой аудитории. Демографическое исследование показывает, что большинство ваших потребителей — мужчины. Естественно, вам будет любопытно узнать, почему дамы не делают у вас покупки. И вы сможете обнаружить это с помощью качественного исследования.

Читайте также: Самые могущественные и крепкие семьи в мире.

Ограничения и недостатки качественных методов исследования

1. Качество данных очень спорное: Именно здесь субъективный аспект сбора данных в качественных исследованиях потенциально может быть недостатком. Другой исследователь может рассматривать данные, которые, по его мнению, важны и необходимы для сбора, как бессмысленные и отказываться от них.

Индивидуальные точки зрения и инстинктивный выбор могут привести к очень исчерпывающим данным. Из-за зависимости от субъективизма исследователя он также может привести к чрезмерно упрощенным или даже ошибочным данным.

2. Основан на опыте исследователя: Только опыт исследователей, участвующих в процессе, будет определять качество данных, собранных посредством качественного исследования. Исследователь, хорошо осведомленный об этом секторе, должен собирать данные, характерные для этого бизнеса.

Чтобы данные были точными, исследователи также должны иметь навыки проведения эффективных интервью, достаточно смелости, чтобы следить за участниками, и быть в состоянии установить с ними взаимопонимание на профессиональном уровне.

Читайте также: Преимущества и недостатки предпринимательства.

3. Сложнее оценить и доказать жесткость данных: Труднее продемонстрировать жесткость коллективных данных, поскольку индивидуальные точки зрения часто служат основой данных, собранных в качественном исследовании. Человеческий разум часто вспоминает информацию так, как ему хочется. Из-за этого, даже если сами события в то время могли быть довольно неприятными, воспоминания часто воспринимаются с ностальгией.

Исследователям сложно доказать достоверность своих выводов из-за нашей фундаментальной склонности видеть во всем светлую сторону.

4. Это может занять много времени: Сбор данных занимает больше времени, поскольку исследователи расходятся во многих направлениях. Кроме того, сортировка всех этих дополнительных данных требует времени. Ценность каждой точки данных никогда не может быть определена, поскольку она оценивается субъективно.

В отличие от данных, собранных с помощью качественных исследований, данные, собранные с помощью других форм исследования, подчиняются строгим критериям и ожиданиям, которые позволяют их просматривать и использовать быстрее.

Читайте также: Как стать лучшей версией себя каждый день.

5. Данные с неопределенными значениями выдаются: Из-за разнообразия точек зрения даже исследователи могут не согласиться с важностью собираемых данных. Качественный метод исследования зависит от исследователя, занимающегося определением того, что включено, а что исключено. Из-за своего очень субъективного характера эта процедура сбора данных. Предоставление подробных данных возможно всегда, но только в тех случаях, когда исследователь может отбросить в сторону свои предубеждения и точки зрения и представить материал в необработанном виде.

6. Статистически не значимо: Отсутствие статистической репрезентативности является единственным недостатком качественного исследования, который всегда присутствует. Предоставленные ответы не поддаются количественной оценке, поскольку это только исследовательский подход, основанный на перспективе.

Хотя можно сравнивать результаты, и это может привести к необходимому дублированию. В большинстве ситуаций, требующих статистического представления и выходящих за рамки качественного исследования, требуются количественные данные.

Также см.: Различия между хвалой и поклонением.

7. Для сложных выводов могут потребоваться повторные периоды качественного исследования: Для брендов и предприятий, которые должны принять трудное или, возможно, вызывающее разногласия решение, меньшие размеры выборки качественного исследования могут быть как преимуществом, так и недостатком.

Несмотря на то, что люди в выборке имеют много общих характеристик, небольшая выборка не всегда указывает на более широкую общую демографию. Это указывает на то, что может потребоваться последующее наблюдение с использованием более крупной количественной выборки для более точного отслеживания точек данных и вынесения более точного общего суждения.

8. Качественные данные, полученные в результате исследований, часто не воспринимаются всерьез: Результаты качественных исследований не всегда принимаются научным сообществом из-за субъективного характера собираемых данных. Чтобы начать процесс приемлемости для сообщества, часто требуется провести второй независимый качественный исследовательский проект, который может дать сопоставимые результаты.

Также см.: Различия между объективным и субъективным

9. В ходе качественного исследования могут исчезнуть скрытые факты: Исследователю доверяют с большой долей уверенности, что он получит, а затем скомпилирует скрытые данные, которые предоставляет поставщик. Способность исследователя установить все связи имеет важное значение для успеха исследования.

Если исследователь преуспеет в этом, данные будут иметь важное значение и помогут брендам в достижении их целей. В противном случае, пока не будут получены первоначальные выводы, нет возможности изменить курс действий. Следующим шагом является начало новой качественной процедуры.

10. Влияние исследователя может отрицательно сказаться на собранных данных: Качественное исследование в значительной степени зависит от способностей и наблюдательности исследователя для предоставления высококачественных данных. Точка зрения исследователя будет интегрирована с собранными данными, если у него есть предвзятая точка зрения, что повлияет на результаты.

Должны быть предусмотрены средства контроля, помогающие устранить возможность предвзятости, чтобы собранные данные можно было проверить честно. В противном случае исследователь может утверждать что угодно, а затем использовать свою предвзятость в качественном исследовании для подтверждения своего утверждения.

Также см.: Преимущества и недостатки кооперативного общества.

Вывод

Любой качественный исследовательский проект на практике имеет свои преимущества и недостатки. Таким образом, знание ограничений необходимо для успешного и актуального сбора данных. Качественные исследования имеют недостатки, заключающиеся в том, что их труднее понять и с меньшей вероятностью обобщить на все сообщество. Важно лучше понимать, как мыслят определенные люди и даже группы. Но кто-то всегда будет сомневаться в надежности и достоверности данных из-за их субъективности.