Wie man mit Hilfe der qualitativen Datenanalyse das Kundenverhalten in 5 Schritten versteht

Was und wie Menschen sich fühlen, ist Teil jeder Erfahrung - und je mehr sich Menschen emotional mit Ihrem Produkt verbunden fühlen, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie es kaufen, benutzen und weiterempfehlen.

Aber wie können Sie die emotionale Bindung der Nutzer an Ihre Marke und Ihr Produkt messen? An dieser Stelle kommt die qualitative Datenanalyse ins Spiel.

Bei der qualitativen Datenanalyse geht es darum, das Feedback, die Ideen, Meinungen, Werte und Verhaltensweisen der Kunden zu organisieren und zu bewerten, um die User Experience (UX) besser zu verstehen und die emotionale Bindung der Menschen an Ihre Marke und Ihr Produkt zu erkennen.

So können Sie herausfinden, was die Kunden von Ihrem Produkt erwarten und wie und wann sie es nutzen, um ihnen ein angenehmes Nutzungserlebnis zu bieten.

In diesem Leitfaden werden wir die qualitative Analyse entschlüsseln und Ihnen ein schrittweises Verfahren an die Hand geben, damit Sie Ihre qualitative Datenanalyse mit Zuversicht und Kompetenz angehen können.

Wie die qualitative Datenanalyse Ihnen hilft, Nutzer zu verstehen

Qualitative Datenanalyse (QDA) ist der Prozess der Analyse und Interpretation von qualitativen Daten die durch Fokusgruppen, Interviews mit offenen Fragen, persönliche Beobachtungen und Sekundärforschungsdaten, die in Audio-, Video-, Text- und anderen Formaten gespeichert sind, gesammelt wurden.

QDA basiert auf einer interpretativen Philosophie, bei der Sie Daten sowohl auf der deskriptiven (oberflächlichen) als auch auf der interpretativen (tieferen) Ebene analysieren, um eine kohärente Geschichte zu erzählen, indem Sie eine Beziehung zwischen Datenpunkten auf der Grundlage von Themen und Trends herstellen.

Die Daten hier sind in der Regel textbasiert, beschreibend und unstrukturiert. Die Analyse der Daten hilft Ihnen die Denkweise und das Verhalten Ihrer Kunden zu verstehen, was letztendlich den Teams hilft, bessere Produkte zu entwickeln.

Es geht vor allem darum, das "Warum" zu erklären. Wir können so viele Zahlen vorlegen, wie wir wollen, aber wenn Sie nicht erklären können, warum die Zahlen gut oder schlecht sind, hilft das unserer Sache nicht.

- Lauren White, Projektmanagerin für Wachstum, Intergrowth

Wie man qualitative Kundendaten sammelt

Vor der Analyse qualitativer Daten müssen Sie die notwendigen Daten sammeln, um Einblicke in die Gefühle und die Bedeutung des Kundenverhaltens zu erhalten. Die gute Nachricht ist, dass es mehrere Möglichkeiten gibt, dies zu tun. Zum Beispiel können Sie qualitative Daten sammeln, indem Sie

• Beobachtung des Nutzerverhaltens

• Durchführen von Interviews

• Einrichtung von Nutzer-Fokusgruppen

• Verteilung von Kundenumfragen

Und das ist noch nicht alles: Sie können verschiedene QDA-Werkzeuge um die Datenerfassung zu vereinfachen. Zum Beispiel, umfrage-Tools und feedback-Widgets geben Ihren Kunden die Möglichkeit, ihre Meinung frei zu äußern, und Tools wie software zur Sitzungsaufzeichnung helfen Ihnen, besser zu verstehen, wie Nutzer mit Ihrer Website interagieren. (Lesen Sie weiter: Wir besprechen qualitative Datenerfassung im weiteren Verlauf des Artikels eingehender behandeln)

Vorteile der qualitativen Datenanalyse

"Qualitative Datenanalysen helfen uns, tiefer in die Gründe für eine bestimmte Verbraucheraktion einzutauchen", sagt Brian Monschein, Vice President of Research bei Voxpopme.

Wir sind einverstanden. ✋

Einer der größten Vorteile von QDA ist die Möglichkeit herauszufinden, was ein bestimmtes Nutzerverhalten motiviert-zum Beispiel, warum jemand seinen Einkaufswagen abbricht, einen Schritt bei der Produkteinführung verpasst oder sein Abonnement nicht verlängert.

Weitere Vorteile der qualitativen Datenanalyse sind

• Aufschlussreichere Antworten: anstatt den Nutzern Fragen zu stellen, auf die sie nur mit "Ja" oder "Nein" antworten können, haben sie bei der qualitativen Forschung die Möglichkeit, ihre Gedanken und Ansichten frei und ohne vorgegebene Zwänge zu äußern. Sie können sich Zeit zum Nachdenken nehmen und die Fragen sorgfältig prüfen, bevor sie antworten. Und da diese Informationen auf ihren persönlichen Gedanken, Ideen und Erfahrungen beruhen, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Sie authentische Antworten erhalten.

• Größere Flexibilität: Die QDA konzentriert sich darauf, möglichst viele Erkenntnisse aus einer relativ kleinen Stichprobe zu gewinnen. Das macht sie flexibler als quantitative Forschungsanalysen, da sie mehr Spontaneität zulässt. Bei qualitativen Methoden werden meist offene Fragen gestellt, die nicht bei jedem Kunden genau gleich formuliert sind, so dass Sie die Interaktion nach eigenem Ermessen anpassen können, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Aufgrund dieser Vorteile läuft der Analyseprozess natürlicher ab und liefert reichhaltige, kontextbezogene Daten, die Ihnen eine bessere Produktausrichtung und -kommunikation ermöglichen.

Herausforderungen der qualitativen Datenanalyse

Da qualitative Daten subjektiv sein können und aus Quellen wie Kundenbefragungen und 1:1-Interviews erhoben werden, können Sie mit Herausforderungen wie begrenzter Stichprobengröße und Beobachtungsvoreingenommenheit konfrontiert werden, die den Nutzen qualitativer Daten einschränken können.

Einige andere, spezifischere herausforderungen der QDA sind

• Fragen zur Stichprobe: eine begrenzte Stichprobengröße ist eine der größten Herausforderungen bei qualitativen Daten, und die Durchführung umfangreicher qualitativer Forschung mit Hunderten von Teilnehmern könnte aufgrund der hohen Kosten nicht in Frage kommen. Außerdem ist die Teilnahme an einer Forschungsstudie eine Entscheidung - einige Nutzer können sich einfach entscheiden, nicht auf Ihre Fragen zu antworten.

• Verzerrung durch Beobachtung: die Erkenntnisse, die Sie aus der Analyse qualitativer Daten gewinnen, sind anfällig für Fehlinterpretationen und Beobachtungsfehler, die die Ergebnisse beeinflussen können. Zum Beispiel können Nutzer ihr Verhalten oder ihre Leistung ändern, wenn sie beobachtet werden (auch bekannt als Hawthorne-Effekt). Tatsächlich können Sie Ihre Teilnehmer auch unbewusst mit Ihren Überzeugungen und Erwartungen beeinflussen (bekannt als beobachter-Erwartungs-Effekt).

Leider bedeuten diese unvermeidlichen Herausforderungen, dass Ihre qualitative Stichprobe niemals einen repräsentativen Überblick über alle der verschiedenen Personen, die Ihre Website besuchen oder mit Ihrer Marke interagieren, was bei der Interpretation der Testergebnisse zu beachten ist.

Wie unterscheidet sich die qualitative Datenanalyse von der quantitativen Datenanalyse?

Also, was ist der qualitative vs. quantitative Nutzerforschung debatte überhaupt? Wir sind froh, dass Sie fragen 😉

Es geht nicht um "qualitative oder quantitative Daten", sondern um "qualitative und quantitative Daten" -sie brauchen beides um Ihre Nutzer vollständig zu verstehen und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Hier ist der Grund

• Qualitative Daten beantworten die Frage nach dem Warum und Wie und nutzen die Meinungen, Motivationen und Beobachtungen der Kunden, um tiefer gehende Ideen zur Verbesserung des Nutzer- oder Kundenerlebnisses, des Messagings und des Markenauftritts zu entwickeln.

• Andererseits, quantitative Daten antworten auf die Frage, was, wo und wann, und liefern Ihnen harte Fakten über das Nutzerverhalten auf der Grundlage messbarer, numerischer Datenpunkte.

Sie können zum Beispiel quantitative Tools wie Google Analytics mit heatmaps verwenden, um zu sehen, wie viele Nutzer Ihre Website besucht haben, wie viel Prozent davon in Leads oder Verkäufe umgewandelt wurden und wie viele unterhalb der Falz Ihrer Produktseite gescrollt haben (alles quantitative Daten).

Sie müssen jedoch qualitative Tools und Methoden wie Umfragen, Feedback-Widgets und Interviews einsetzen, um zu verstehen, warum einige Besucher konvertiert haben und andere nicht, um etwas über ihre häufigsten Probleme zu erfahren und welche Produktfunktionen sie am nützlichsten finden (alles qualitative Daten).

Ein 5-Schritte-Leitfaden für einen effektiven Prozess der qualitativen Datenanalyse

Im Folgenden finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Analyse qualitativer Daten.

1. Auswahl einer qualitativen Datenforschungsmethode

Jede Methode der qualitativen Datenanalyse hat ihren eigenen Blickwinkel und Einfluss auf die Art und Weise, wie Sie Ihre Ergebnisse organisieren und verstehen. Wählen Sie also die Methode, die am besten zu Ihrem Team, Ihren Ressourcen und Ihren Zielen passt. Einige Methoden der qualitativen Forschung sind

• Inhaltliche Analyse

• Thematische Analyse

• Narrative Analyse

• Analyse der Grounded Theory

• Diskursanalyse

Wie wählen Sie die richtige Methode? Gehen Sie von einem kundenorientierten Ansatz aus: Überlegen Sie, was Sie über Ihre Kunden erfahren wollen, warum Sie es erfahren wollen und wie Sie die gewonnenen Erkenntnisse nutzen wollen, und wählen Sie dann die Methode, mit der Sie Ihre Ziele erreichen.

Wenn Sie zum Beispiel Daten analysieren, um Theorien zu entwickeln, die auf quantitativen Daten beruhen, könnten Sie sich für die Grounded Theory Analysis entscheiden. Wenn Sie jedoch die gelebten Erzählungen von Menschen im Zusammenhang mit einem Phänomen oder Ereignis erforschen wollen, wäre die Verwendung von Methoden der narrativen Analyse die bessere Wahl.

Hinweis: Mehr über die verschiedenen Methoden der qualitativen Datenanalyse erfahren Sie in der QDA-Methoden kapitel dieses Leitfadens.

2. Sammeln und organisieren Sie Ihre qualitativen Nutzerdaten

Der nächste Schritt besteht darin, die qualitativen Daten zu sammeln und sie für die Analyse vorzubereiten. Hier sind einige Instrumente und Methoden, die Sie verwenden können

• Beobachtungen: beobachten und überwachen Sie, wie sich Nutzer in ihrer natürlichen Umgebung verhalten - zum Beispiel mit Hilfe von Contentsquare's Experience Analytics Funktionen-und machen Sie detaillierte Notizen und Highlights über Trends im Nutzerverhalten.

• Befragungen: führen Sie informelle und unstrukturierte Einzelgespräche mit den Nutzern und stellen Sie offene Fragen zu den Gründen, Meinungen und Motivationen für ihre Entscheidungen und ihr Verhalten. (z. B. Wie könnte dieses Produkt Ihrer Meinung nach Ihnen helfen? Können Sie beschreiben, wie Sie dieses Produkt verwenden würden?) Ein wichtiger Tipp für benutzerinterviews zu meistern: Geben Sie Raum. Machen Sie lange, absichtliche Pausen, um die Person wissen zu lassen, dass Sie daran interessiert sind, mehr über ihre Erfahrungen und Meinungen zu erfahren.

• Umfragen: verteilen Sie On- oder Off-Site-Umfragen und Fragebögen, um offene oder geschlossene Antworten von Website-Besuchern zu sammeln. Contentsquare's VoC-Fähigkeiten helfen Ihnen, vielfältiges und verwertbares qualitatives Feedback auf organisierte und effektive Weise zu sammeln.

• Schwerpunktgruppen: erstellen Sie eine Gruppendiskussion, um Fragen zu stellen, die zu produktiven Gesprächen führen werden. Fokusgruppen können als Teil eines regelmäßigen usability-Tests verwendet werden, um mehr über die Meinung der Nutzer zu Ihrer Website zu erfahren, aber nicht darüber, wie sie sie nutzen.

Sobald Sie Ihre qualitativen Daten gesammelt haben, ordnen Sie sie nach Konsistenz, z. B. nach Art, Format oder Thema. Das bedeutet auch, dass Sie alle nicht schriftlichen Dokumente transkribieren sollten, damit sie später leichter zu analysieren sind. Einige Werkzeuge und Methoden, die Sie zur Verknüpfung und Organisation Ihrer Daten verwenden können, sind

• Hochladen der Daten in einen Forschungsspeicher, um sie mit anderen Daten zu vereinheitlichen

• Die Nutzung eines Transkriptionsdienstes wie Rev

Verwendung von Contentsquare AI zur Automatisierung der Analyse von Kundenfeedback

Am Ende dieses zweiten Schrittes sollten Sie gesammelt ihre Daten gesammelt haben, transkribiert in Text umgewandelt und leicht zugänglich gemacht leicht zugänglich an einem Ort zugänglich gemacht. So können Sie die Daten einheitlich analysieren, leichter zusammenfassen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

3. Kodieren Sie Ihre qualitativen Daten

In Bezug auf die qualitative Datenanalyse, das Kodieren die Kennzeichnung und Organisation Ihrer Daten durch das Schreiben von 2-5-Wort-'Codes', um Textabschnitte so zusammenzufassen, dass Sie Themen und Beziehungen zwischen Themen identifizieren können.

Um dies manuell zu tun, nehmen Sie kleine Stichproben Ihrer qualitativen Daten und weisen Sie eine Reihe von Codes oder Kategorien zu. Beschriften Sie dann systematisch jedes Feedback, um Muster und Bedeutung zu erkennen.

Ein (sehr einfaches) Beispiel: Wenn Sie nach verschiedenen Tierarten suchen, die in Ihren Daten vorkommen, könnten Ihre ersten Codes "Hunde", "Eidechsen" und "Ameisen" sein. Im Zuge der Kennzeichnung könnten Sie auch "Hunde" als "Säugetiere", "Eidechsen" als "Reptilien" und "Ameisen" als "Insekten" kennzeichnen oder kategorisieren.

Durch die Erstellung dieser Codekategorien werden Ihre Daten organisiert und bereichert, so dass Sie neue Verbindungen zwischen verschiedenen Gruppen von Codes herzustellen. Wenn Sie eine größere Datenstichprobe nehmen möchten, sollten Sie Ihre Codes überarbeiten und verfeinern, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.

Wenn Ihnen das manuelle Kodieren keinen Spaß macht, können Sie auch eine automatisierte Kodierungslösung verwenden, um den Prozess zu vereinfachen - versuchen Sie es mit einer thematischen Analysesoftware wie MAXQDA oder NVivo, um etwas Zeit zu sparen. Diese Tools geben Ihnen ein Gefühl dafür, welche Themen in Ihren qualitativen Daten auftauchen, und helfen Ihnen dabei, tiefer in das Material einzudringen, um eine gründliche Analyse durchzuführen.

Unabhängig davon, ob Sie Ihre Daten manuell kodieren oder ein Tool zur Unterstützung verwenden, vergessen Sie nicht validierung Ihrer Daten vergessen Sie dabei nicht, Ihre Daten zu validieren: Überprüfen Sie die Genauigkeit Ihrer Recherchen und die Zuverlässigkeit der einzelnen Methoden, um genaue und konsistente Daten. So stellen Sie sicher, dass Ihre Daten nicht fehlerhaft sind, was Ihnen letztendlich zu aussagekräftigeren Erkenntnissen verhelfen wird.

Hinweis: Lernen Sie einige der Werkzeuge zur qualitativen Datenanalyse kennen, die Sie im QDA-Werkzeuge kapitel dieses Leitfadens.

4. Analysieren Sie Ihre Daten und entwickeln Sie Hypothesen

Nun ist es an der Zeit, Ihre qualitativen Daten zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen (auch bekannt als der "spaßige Teil").

Nachdem Sie Ihre Daten organisiert und kodiert haben, überprüfen Sie die gesammelten Daten gründlich, um wiederkehrende Themen, Phrasen und Wörter zu identifizieren, die von Ihren Website-Besuchern häufig verwendet werden, sowie ungewöhnliche oder unerwartete Ausdrücke. Notieren Sie auch alle Themen, von denen Sie erwartet hatten, dass sie bei der Analyse auftauchen würden, was aber nicht der Fall war.

Nutzen Sie dann die Erkenntnisse aus Ihren Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Hypothesen über Ihre nächsten Schritte zu entwickeln. Betrachten Sie dies als zusammenfassung der Erkenntnisse aus der Forschung, um Ihre nächsten Schritte zu validieren.

Wenn Kunden beispielsweise sagen, dass Ihr Produkt nicht benutzerfreundlich ist, sollten Sie die spezifischen Herausforderungen und Hindernisse hervorheben, mit denen sie in ihrer User Journey konfrontiert sind, um herauszufinden, welche Produktfunktionen oder Erfahrungen verbessert, entfernt oder hinzugefügt werden sollten, um uX zu verbessern.

In einem anderen Beispiel könnten Sie feststellen, dass eine nicht optimierte Website ein Hauptgrund für die Kundenabwanderung ist. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Ihrer qualitativen Datenforschung, um Optimierungen vorzuschlagen und zu priorisieren - vielleicht müssen Sie Ihre Website-Navigation aktualisieren, um die Benutzeroberfläche zu verbessern, oder ihr Webdesign optimieren für ein mobiles Erlebnis.

Die Hauptidee ist das Gelernte zu definieren und die nächsten Schritte zu formulieren.

5. Teilen Sie Ihre Erkenntnisse und setzen Sie sie in die Tat um

Der letzte Schritt der qualitativen Datenanalyse ist die Berichterstattung über Ihre Datenum die Geschichte der Nutzer und Kunden zu erzählen-und die Weitergabe Ihrer Ergebnisse und Ideen an die Beteiligten.

Skizzieren Sie die wichtigsten Vorschläge und nächsten Schritte, und entscheiden Sie sich auf der Grundlage Ihrer Analyse für eine sinnvolle Vorgehensweise. Sie können eine vorgeschlagene Roadmap mit Tools wie Miro oder Trello erstellen oder einen traditionellen Bericht verfassen.

Datenvisualisierungstools und -software wie Tableau und Microsoft Power BI erleichtern die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Kommunikation, indem sie die gemeinsame Nutzung von Daten und die Ausrichtung Ihrer nächsten Schritte auf benutzerorientierte Geschäftsziele erleichtern.

Wenn Sie Contentsquare verwenden, können Sie die Vorteile unserer leicht verständlichen Datenvisualisierungen nutzen, um das Nutzerverhalten wirklich zu verstehen. Funktionen wie Heatmaps und Fahrten ermöglichen es Ihnen, genau zu sehen, wie Benutzer mit Ihrer Website in Echtzeit interagieren. Das macht es Ihrem Team leicht, zusammenzuarbeiten und gemeinsam Trends zu erkennen.

Da Contentsquare speziell für das Verstehen von Nutzeraktionen entwickelt wurde, bietet es Ihnen außerdem einblicke, die Sie benötigen, um Ihr digitales Erlebnis zu verbessern ohne die Komplexität herkömmlicher Tools.

Erzielen Sie mit der qualitativen Datenanalyse umfassende und tiefgreifende Erkenntnisse

Qualitative Datenanalyse hilft Ihnen dem Kundenverhalten einen Sinn zu geben-über die Zahlen und quantitativen Metriken hinaus und hilft Teams, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um das Nutzerverhalten besser zu verstehen und bessere Produkte zu entwickeln.

FAQs zur qualitativen Datenanalyse