4 retos del análisis cualitativo de datos y cómo superarlos

En esta guía se analizan las cuatro principales limitaciones de la investigación cualitativa y se explica cómo superarlas con confianza y claridad.

Los 4 principales retos del análisis cualitativo de datos y cómo superarlos

Mucha gente empieza analizando datos cuantitativos, es decir, datos numéricos. ¿Por qué? Porque suelen ser más fáciles de interpretar y de obtener: basta con conectarse a Google Analytics o a una plataforma similar y listo.

El problema es que los datos cuantitativos solo cuentan la mitad de la historia. Te revelan "qué" ocurre, pero necesitas insights cualitativos para saber "por qué" ocurre. Por ejemplo, con Google Analytics puedes averiguar que el porcentaje de rebote de tu página de pago es elevado, pero te quedarán preguntas sin respuesta: ¿por qué las usuarias y los usuarios abandonan la página en el momento del pago? ¿Qué les frena a la hora de finalizar la compra?

En definitiva, los datos cualitativos te dan la respuesta a preguntas que los cuantitativos no pueden resolver. Pero, entonces, te surgirá otro problema: interpretar esos datos cualitativos para identificar patrones y tendencias en enormes cantidades de feedback.

A continuación, encontrarás las cuatro principales desventajas de la investigación cualitativa, junto con consejos para superarlas y mejorar la experiencia de usuario y de producto.

1. Elige un método y arranca

El análisis de datos cualitativos puede resultar un tanto abrumador debido a las múltiples opciones que existen para estudiar el feedback de los clientes y los usuarios.

Primero decide qué fuentes de datos vas a analizar: encuestas on-page, entrevistas, correos electrónicos de atención al cliente, reseñas, chat en directo, etc.

A continuación, elige un método de análisis cualitativo de datos. Tienes al menos cinco opciones: análisis de contenido, análisis temático, análisis narrativo, análisis de teoría fundamentada y análisis del discurso.

Ante tantas posibilidades es fácil abrumarse y no avanzar con el análisis de datos cualitativos.

La clave para superar la parálisis por análisis es analizar tus prioridades y determinar un proceso que se adapte a las necesidades específicas de tu equipo.

Define claramente tus objetivos

Una de las mejores formas de combatir el agobio (y ahorrar tiempo) es establecer objetivos concretos. No basta con sentir curiosidad por lo que piensan las usuarias y los usuarios. Tienes que iniciar el proceso analítico teniendo claro por qué estás haciendo este trabajo.

Prueba a:

• Tener en cuenta los objetivos de la empresa. Si sabes que tu organización se esfuerza por deleitar al cliente o a los usuarios, el objetivo de tu análisis de datos cualitativos podría ser identificar los tres principales factores que generan un sentimiento positivo.

• Empezar con datos cuantitativos. A veces puedes encontrar tu objetivo empezando con una pregunta basada en los resultados de datos cuantitativos. Por ejemplo, si las ventas de un producto específico están bajando, tu objetivo puede ser descubrir la razón de la caída.

Personaliza el proceso

Algunas personas analizan los datos cualitativos de forma manual, mientras que otras automatizan el proceso utilizando software. Sea cual sea tu caso, recuerda que puedes cambiar de estrategia cuando quieras. Además, comunicar esta posibilidad favorecerá la comprensión y el apoyo por parte del equipo.

"Muchas personas se resisten a los nuevos procesos porque temen que sean para siempre. En nuestro caso, cuando probamos una nueva herramienta o proceso, siempre dejamos claro que se trata de una prueba", dice Agustín Soler, cofundador y Head of Product de MURAL. "Avisamos de que si funciona, lo mantendremos y lo mejoraremos. Si no funciona, averiguaremos qué ha fallado y partiremos de ahí. Es una estrategia que funciona muy bien en mi empresa".

Si no sabes por dónde empezar, prueba con el análisis temático. Este método funciona con muchos tipos de datos cualitativos, pero es especialmente útil para analizar el feedback de los clientes. El análisis temático consiste en leer los datos, codificarlos identificando frases clave relacionadas con un tema concreto y, a continuación, agrupar esos temas en categorías de ideas generales.

El proceso que sigue una responsable de producto para analizar datos cualitativos

Anna Eaglin, Senior Product Manager de Grow Therapy, una plataforma tecnológica que conecta a profesionales de la salud mental autorizados con clientes, nos contó cómo hace el análisis temático de datos cualitativos. Estos son los pasos que sigue para analizar el feedback que obtiene con las entrevistas a los clientes:

1. Al final de cada entrevista, anota observaciones generales: aspectos positivos, puntos de dolor, oportunidades, etc.

2. Identifica los temas que aparecen en los datos para facilitar la codificación posterior.

3. Vuelca los datos a una tabla utilizando Excel, Airtable o Coda. Deja una fila para cada idea y le añade el código correspondiente.

4. A continuación, asigna un tema al feedback y busca patrones.

Al final de este proceso, Anna sabe cuáles son los puntos de dolor más importantes para los clientes y comparte esta información con los equipos de gestión de producto, diseño e ingeniería. Juntos, clasifican estos puntos de dolor en función de su importancia para las personas usuarias y los objetivos de la empresa, y determinan los siguientes pasos que van a dar para aplicar los cambios.

2. Evita los sesgos

El análisis cualitativo de datos no es tan sencillo como el cuantitativo. Te puede costar dejar de lado tus propias opiniones, pero es importante que lo hagas para comprender mejor a los usuarios o clientes.

Uno de los problemas habituales que surge en el análisis de datos cualitativos es el sesgo de confirmación, que consiste en buscar pruebas que confirmen una opinión o hipótesis determinadas. Este sesgo puede provocarnos una visión de túnel, es decir, que nos centremos tanto en lo que creemos que veremos que no seamos capaces de ver el problema real.

También es habitual el sesgo de observación o efecto Hawthorne. Básicamente, se produce cuando las personas cambian su comportamiento cuando saben que alguien las está observando.

Evitar el sesgo a la hora de analizar datos cualitativos requiere autorreflexión y, a menudo, la ayuda de un equipo.

💡 Consejo avanzado: Para evitar el efecto Hawthorne, utiliza una herramienta como Sessions Replay en Contentsquare. Podrás visualizar reproducciones de sesiones de usuarias y usuarios reales desplazándose, haciendo clic y utilizando tu sitio y tu producto.

Damien Squire, Product Owner Senior de Producto y Adquisición en Admiral, dice: "Con Session Replay, podemos ver que nuestros clientes están obteniendo los productos y servicios que desean y necesitan."

Practica la reflexividad

La reflexividad consiste en analizar cómo influyen tus antecedentes y experiencias personales en tu forma de percibir el mundo, y cómo pueden repercutir en tu investigación y análisis.

La reflexividad personal implica reflexionar sobre tu identidad personal única, incluidas tus características socioeconómicas, raza, género y valores. La reflexividad funcional consiste en reflexionar sobre tu papel y los métodos analíticos que utilizas.

Llevar un diario reflexivo aporta conciencia, responsabilidad y claridad a tu trabajo con datos cualitativos. Estas son algunas de las preguntas que te puedes hacer:

• ¿Cuáles son tus valores, actitudes y creencias sobre la vida, y cómo podrían afectar tu investigación y análisis?

• ¿Qué ideas preconcebidas podrías tener sobre el tema que estás examinando?

• ¿Qué decisiones te ha costado tomar en tu investigación y análisis? ¿Por qué crees que fueron difíciles para ti?

Al responder a preguntas como estas en un diario reflexivo, comprenderás mejor el prisma con el que ves la información, lo que puede ayudarte a adoptar una postura más objetiva en tu estudio.

Pide opinión a otras personas de tu equipo

Una de las mejores formas de evitar los sesgos es obtener feedback de los demás. Por ejemplo, cuando hagas un análisis temático, pide a alguien que evalúe tus códigos y temas.

"Si veo estos vídeos yo sola, puede que se me escape algo que a un desarrollador le llamaría la atención. Lo que yo busco es diferente de lo que buscan los demás —señala Sara Parcero, Customer Knowledge Manager de Spotahome—. Cuando hago que personas de distintos ámbitos vean las mismas grabaciones, sé que tendremos un análisis completo de todos".

💡 Consejo avanzado: cuando inicies sesión en Contentsquare, ve a Session Replay desde el panel de control. Desde allí, puedes compartir cualquier clip interesante con tu equipo e incluso dejar comentarios para ellos en el flujo de eventos. Luego, como grupo, pueden discutir los próximos pasos.

3. Garantiza la precisión y la coherencia

Los datos cuantitativos son básicamente números, así que es más sencillo garantizar su precisión. Por ejemplo, puedes comprobar fácilmente que tu producto lo compraron 200 clientes más este mes que el anterior.

En cambio, la información cualitativa se basa en la interpretación. Por lo tanto, ¿cómo puedes asegurar la coherencia de datos analizados por diferentes miembros del equipo y procedentes de múltiples fuentes para obtener insights precisos?

Garantizar la precisión y la coherencia es más fácil si automatizas los procesos y creas un sistema de codificación claro.

Crea un sistema de codificación

El análisis temático requiere que los investigadores desarrollen códigos para aplicarlos a las ideas comunes del texto. Por ejemplo, supongamos que te encuentras con este comentario de un cliente: "Podría haber encontrado algo similar por menos dinero". En ese caso, podrías aplicarle el código "puntos de dolor" o "precio".

Para que el proceso de codificación sea más fácil:

• Decide si vas a utilizar la codificación inductiva, la deductiva o ambas. Si te decides por la codificación inductiva, debes ir creando y asignando etiquetas descriptivas a medida que vas leyendo los datos. Con el método deductivo, primero debes crear los códigos y luego buscar datos que encajen con ellos. Lo mejor es que combines ambos métodos, es decir, empieza definiendo unos pocos códigos, pero deja abierta la posibilidad de incorporar más a medida que avances.

• Crea un documento de referencia que incluya ejemplos de evidencias correctas e incorrectas para cada código. Esta estrategia garantizará la coherencia cuando más miembros del equipo se incorporen para ayudar en el proceso.

Automatiza el análisis

El análisis manual de datos cualitativos puede llevar semanas y, aun así, generar resultados incoherentes. En su lugar, prueba a utilizar las herramientas Voz del Cliente (VoC) y Analítica de la Experiencia de Contentsquare para conseguir insights cualitativos sobre la experiencia de producto y, a continuación, utiliza herramientas como Thematic o Delve para generar códigos y temas.

4. Gestionar montones de datos

Mientras que a algunas empresas les puede costar recopilar suficiente feedback para poder hacer un estudio significativo, muchas organizaciones tienen el problema contrario. Analizar una gran cantidad de datos puede ser estresante y llevar mucho tiempo.

Si tienes que enfrentarte a montañas de transcripciones o a los resultados de 10 000 encuestas, necesitas una buena estrategia de análisis.

Con tantos datos, el análisis manual no es una opción. Necesitas las herramientas adecuadas y mucho tiempo.

Elige el software adecuado

• Elige herramientas aptas para el método de análisis que utilices. Tu equipo tiene muchísimas herramientas de investigación cualitativa para elegir. Por ejemplo, si estás haciendo un análisis de sentimiento (un tipo de análisis temático centrado en inferir los sentimientos de los clientes) te convendrá utilizar una herramienta como Contentsquare que ofrece esa habilidad.

• Elige un software que te permita centrarte y facilite la colaboración. Contentsquare te permite enfocarte en voces específicas de clientes para ahorrar tiempo en los procesos de recopilación y análisis de datos. Puedes filtrar y personalizar la configuración para mostrar solo las reproducciones más relevantes, de modo que tú y tu equipo puedan ir directamente al análisis.

Estima el tiempo necesario de principio a fin

Es fácil subestimar el tiempo que lleva organizar, clasificar, codificar, tematizar y analizar los datos. Una buena regla general es reservar al menos el mismo tiempo para el análisis que para la recopilación de datos. Por ejemplo, si dedicaste 10 horas a hacer entrevistas a clientes, estima al menos 10 horas para analizar las grabaciones o transcripciones.

Cómo superar los obstáculos del análisis de datos cualitativos para conseguir insights sobre la experiencia de producto

Al analizar datos cualitativos, es probable que te encuentres con uno de los retos de la investigación cualitativa mencionados anteriormente (o, admitámoslo, con los cuatro).

Pero, si adaptas los métodos, utilizas las herramientas adecuadas y colaboras con tus compañeros de equipo, el análisis de datos cualitativos resulta más sencillo y aporta más insights.

Tómate el tiempo necesario para afrontar los retos y crecer como equipo, y descubre oportunidades para minimizar la fricción de los usuarios y aumentar el deleite del cliente.