योग्यता या मात्रात्मक तरीकों का उपयोग करने के बारे में जानें

यह तय करना कि किस डेटा संग्रह दृष्टिकोण का उपयोग बाजार अनुसंधान करने में सबसे कठिन और सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। योग्यता और मात्रात्मक शोध विधियों में निहित शक्तियां होती हैं, इसलिए उपयोग करने के लिए कौन सी विधि का निर्णय कठिन या भ्रमित हो सकता है। यह पहचानना सहायक होता है कि विभिन्न शोध विधियां विभिन्न प्रकार के डेटा उत्पन्न करती हैं जो कुछ शोध प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयोगी होती हैं, लेकिन अन्य प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयोगी नहीं होती हैं।

बाजार अनुसंधान अध्ययन के उद्देश्य का निर्धारण करके शुरू करें। इसका मतलब है कि शोध करने के लिए कौन से प्रश्नों का उत्तर दिया जा सकता है।

योग्य और मात्रात्मक तरीके कैसे भिन्न होते हैं?

मात्रात्मक शोध उच्च स्तरीय रुझानों को निर्धारित करने और एक ही संख्या में निर्माण को संश्लेषित करने के लिए उपयोगी होता है - या कई आंकड़े - जिन्हें आसानी से ग्राहकों को बताया जाता है। नेट प्रमोटर स्कोर का उपयोग ग्राहकों द्वारा मात्रात्मक अनुसंधान को आसानी से अपनाया जाने का एक उदाहरण है।

योग्यता अनुसंधान विधियां सर्वेक्षण और प्रश्नावली में गहराई को जोड़ सकती हैं , और अनुसंधान डिजाइन, डेटा विश्लेषण और उपभोक्ता अंतर्दृष्टि की पीढ़ी को सकारात्मक रूप से प्रभावित करती हैं। विभिन्न प्रकार के गुणात्मक शोध विशेष शक्तियों को प्रदर्शित करते हैं जो उन्हें कुछ प्रकार के शोध के लिए सबसे प्रभावी बनाते हैं।

एक ही शोध जांच में एक साथ गुणात्मक और मात्रात्मक तरीकों दोनों का उपयोग करने के तरीकों पर विचार करना काफी उपयोगी हो सकता है।

डेल्फी विधि एक अच्छा उदाहरण है जब मिश्रित तरीकों का उपयोग डेटा संग्रह प्रक्रिया , विश्लेषण और शोध प्रयास के निष्कर्षों को मजबूत कर सकता है।

योग्यता अनुसंधान डिजाइन को परिशोधित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है

योग्यता अनुसंधान उपभोक्ताओं के लिए महत्वपूर्ण है की गहरी जांच को सक्षम बनाता है क्योंकि यह उपभोक्ता की अपनी आवाज और भाषा के उपयोग पर निर्भर करता है।

इस तरह, उपभोक्ता के अनुभवों और धारणाओं की एक वास्तविक तस्वीर प्रकट होती है। मात्रात्मक जांच के लिए आधार के रूप में गुणात्मक शोध का उपयोग उपभोक्ता हितों के लिए एक अच्छा मैच है जो मीट्रिक का चयन करना आसान बनाता है।

गुणात्मक पूछताछ से प्राप्त जानकारी पद्धति को सूचित कर सकती है। मिसाल के तौर पर, उपभोक्ता आवाजें एक और सटीक नमूना योजना को इंगित कर सकती हैं जिसमें हितधारकों को शामिल किया जाता है जिन्हें अन्यथा अनदेखा किया जा सकता है। गुणात्मक प्रक्रियाओं से मात्रात्मक तरीकों से प्राप्त ज्ञान को लागू करके विचारों को अनुकूलित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, गुणात्मक डेटा अनुभवों की पुनरावृत्ति के महत्व को उजागर कर सकता है, या जब खरीद यात्रा में उत्तरदाता अपने विकल्पों के बारे में सवालों के जवाब देने में सक्षम होते हैं।

एक सर्वेक्षण पायलट का मूल्यांकन करने के लिए योग्यता अनुसंधान का उपयोग किया जा सकता है

एक नया सर्वेक्षण प्रश्नावली बनाते समय, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि उत्तरदाता सर्वेक्षण तर्क का पालन करें, कि प्रश्न उन्हें समझ में आते हैं, और वे प्रश्न थकान की वजह से किसी भी विशेष स्थान पर सर्वेक्षण नहीं छोड़ रहे हैं। सर्वेक्षण में भाग लेने वाले उत्तरदाताओं को सीधे सुनकर इस प्रकार की जानकारी सबसे अच्छी तरह से एकत्र की जाती है।

उपयोगकर्ता अनुभव विशेषज्ञों द्वारा नियोजित कुछ तकनीकों का उपयोग करके, प्रश्नावली डिजाइनर सर्वेक्षण आइटम के माध्यम से आइटम द्वारा उत्तरदाताओं के साथ जा सकते हैं। यह शोधकर्ताओं को प्रश्नावली शब्द, सर्वेक्षण के इरादे के बारे में गहराई से जानकारी प्राप्त करने में सक्षम करेगा, इस बात की सीमा है कि प्रश्न आदेश को अग्रणी या अंतर्ज्ञानी माना गया था। इस प्रयास को लेकर सर्वेक्षण की जानकारी इकट्ठा करने में मदद मिलेगी जो अनुसंधान प्रश्नों और व्यावसायिक निर्णयों के लिए उपयुक्त है जो सर्वे परिणामों के साथ स्पष्ट होंगे।

मात्रात्मक शोध मात्रात्मक निष्कर्ष स्पष्ट करने के लिए उपयोग किया जा सकता है

डेटा विश्लेषण चरण के दौरान कुछ मात्रात्मक जानकारी पूरी तरह स्पष्ट नहीं होनी चाहिए, शोधकर्ता उत्तरदाताओं को स्क्रीन और पहचान सकते हैं, उनका मानना ​​है कि वे परिणाम पर अधिक प्रकाश डाल सकते हैं। डिजिटल वातावरण में किए गए कुछ सर्वेक्षणों के साथ, शोधकर्ता इस समय स्पष्टता प्राप्त करने के लिए चैट फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं कि उत्तरदाता प्रश्नों के उत्तर प्रदान कर रहे हैं।

गुणात्मक शोध के लिए आम एक संशोधित सदस्य चेक तकनीक का उपयोग करके, जांचकर्ता उन प्रतिक्रियाओं पर चर्चा कर सकते हैं जो प्रतिभागियों ने यह जानने के लिए प्रदान किया कि उन्होंने जवाब क्यों दिया। गुणात्मक डेटा उन सवालों के जवाब देने में मदद कर सकता है जो ग्राहकों और निर्णय निर्माताओं के पास मात्रात्मक शोध के बारे में है, जो समृद्ध विवरण और विशिष्ट चित्र प्रदान करते हैं जो मात्रात्मक डेटा को बढ़ाते हैं, और जो सर्वेक्षण में मूल्य और उपयोगिता को दृढ़ता से जोड़ सकते हैं।

_{सूत्रों का कहना है:}

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