Cómo utilizar el análisis cualitativo de datos para comprender el comportamiento de los clientes en 5 pasos

Lo que la gente siente y cómo se siente forma parte de cualquier experiencia, y cuanto más conectados emocionalmente se sientan con su producto, más probabilidades habrá de que lo compren, lo utilicen y lo recomienden a otros.

Pero, ¿cómo puede medir la conexión emocional de los usuarios con su marca y su producto? Ahí es donde entra en juego el análisis de datos cualitativos.

El análisis cualitativo de datos consiste en organizar y evaluar los comentarios, ideas, opiniones, valores y comportamientos de la voz del cliente (VoC) para comprender mejor la experiencia del usuario (UX) y descubrir las conexiones emocionales de las personas con su marca y su producto.

A través de ella, puede saber qué quieren de su producto -y cómo y cuándo lo utilizarán- para ofrecer una experiencia de usuario agradable.

En esta guía, descifraremos el análisis cualitativo y le ofreceremos un proceso a seguir paso a paso, para que pueda abordar el análisis cualitativo de datos con confianza y competencia.

Cómo ayuda el análisis cualitativo de datos a comprender a los usuarios

El análisis de datos cualitativos (ADC) es el proceso de análisis e interpretación de datos cualitativos recogidos mediante grupos focales, entrevistas con preguntas abiertas, observaciones personales y datos de investigación secundaria almacenados en audio, vídeo, texto y otros formatos.

El QDA se basa en una filosofía interpretativa, en la que se analizan los datos tanto a nivel descriptivo (superficial) como interpretativo (más profundo) para contar una historia coherente conectando y estableciendo una relación entre los puntos de datos basada en temas y tendencias.

Los datos suelen ser de texto, descriptivos y no estructurados. Su análisis ayuda a a comprender la mentalidad y el comportamiento de sus clientes, lo que en última instancia ayuda a los equipos a desarrollar mejores productos.

Se trata de explicar el "por qué". Podemos mostrar todas las cifras que queramos, pero si no podemos explicar por qué las cifras son buenas o malas, no estaremos ayudando a nuestro caso.

- Lauren White, Directora de Proyectos de Crecimiento, Intergrowth

Cómo recopilar datos cualitativos sobre los clientes

Antes de analizar los datos cualitativos, hay que recopilar los datos necesarios para comprender los sentimientos y el significado del comportamiento de los clientes. La buena noticia es que hay muchas formas de hacerlo. Por ejemplo, puede recopilar datos cualitativos mediante

• Observar el comportamiento de los usuarios

• Realización de entrevistas

• Creación de grupos de discusión de usuarios

• Distribución de encuestas a los clientes

Y eso no es todo: puede utilizar varias Herramientas QDA para simplificar la recogida de datos. Por ejemplo herramientas de encuesta y widgets de opinión ofrecen a sus clientes la posibilidad de expresar libremente sus opiniones, y herramientas como el software de grabación de sesiones le ayudan a comprender mejor cómo interactúan los usuarios con su sitio web. (Siga leyendo: hablaremos de recopilación de datos cualitativos con más detalle más adelante en el artículo)

Ventajas del análisis cualitativo de datos

"El análisis cualitativo de datos nos ayuda a profundizar en las razones por las que se produce una determinada acción del consumidor", afirma Brian Monschein, Vicepresidente de Investigación de Voxpopme.

Estamos de acuerdo. ✋

Uno de los mayores beneficios de QDA es poder conocer las motivaciones de un determinado comportamiento de usuario-por ejemplo, por qué alguien abandona su cesta, se salta un paso en la incorporación de un producto o no renueva su suscripción.

Otras ventajas del análisis cualitativo de datos son

• Respuestas más perspicaces: en lugar de plantear a los usuarios preguntas con respuestas concretas de "sí" o "no", la investigación cualitativa les permite expresar libremente sus pensamientos y opiniones sin limitaciones preestablecidas. Pueden tomarse su tiempo para pensar y abordar detenidamente las preguntas antes de responder. Además, como esta información se basa en sus pensamientos personales, ideas y experiencias pasadas, es más probable que recibas respuestas auténticas.

• Mayor flexibilidad: El QDA se centra en obtener el máximo de información posible a partir de una muestra relativamente pequeña. Esto lo hace más flexible que el análisis de investigación cuantitativa, ya que permite una mayor espontaneidad. Los métodos cualitativos suelen plantear preguntas abiertas que no están redactadas exactamente igual para cada cliente, por lo que se puede adaptar la interacción según convenga para obtener información.

Como resultado de estas ventajas, el proceso de análisis se desarrolla de forma más natural, proporcionando datos ricos y contextuales para informar mejor sobre la dirección y los mensajes de sus productos.

Retos del análisis de datos cualitativos

Dado que los datos cualitativos pueden ser subjetivos y se recopilan a partir de fuentes como encuestas a clientes y entrevistas 1:1, puede enfrentarse a retos como el tamaño limitado de la muestra y los sesgos de observación, que pueden limitar la utilidad de los datos cualitativos.

Otros retos más específicos de QDA son

• Cuestiones relacionadas con la muestra: el tamaño limitado de la muestra es un reto clave de los datos cualitativos, y realizar una amplia investigación cualitativa con cientos de participantes podría estar fuera de lugar debido a los altos costes. Además, participar en un estudio de investigación es una elección: algunos usuarios pueden simplemente decidir no responder a sus preguntas.

• Sesgo de observación: la información que se obtiene del análisis de datos cualitativos está sujeta a interpretaciones erróneas y al sesgo del observador, que puede influir en los resultados. Por ejemplo, los usuarios pueden cambiar su comportamiento o actuación cuando se les observa (también conocido como el Efecto Hawthorne). De hecho, también puede influir inconscientemente en los participantes con sus creencias y expectativas (lo que se conoce como el efecto observador-esperanza).

Desgraciadamente, estas dificultades inevitables significan que su muestra cualitativa nunca tendrá una visión representativa de todos los las diferentes personas que visitan su sitio web o interactúan con su marca, lo que es importante tener en cuenta a la hora de interpretar los resultados de las pruebas.

¿En qué se diferencia el análisis cualitativo de datos del cuantitativo?

Entonces, ¿cuál es la investigación de usuarios cualitativa frente a la cuantitativa cuantitativa? Nos alegra que nos lo preguntes 😉

No se trata de "datos cualitativos o cuantitativos", sino de "datos cualitativos y cuantitativos"necesita ambos para comprender plenamente a sus usuarios y ofrecer una mejor experiencia al cliente. He aquí por qué

• Los datos cualitativos responde al por qué y al cómo y aprovecha las opiniones, motivaciones y observaciones de los clientes para ayudarle a explorar ideas más profundas sobre cómo mejorar la experiencia del usuario o del cliente, los mensajes y la marca.

• Por otra parte datos cuantitativos responden al qué, dónde y cuándo, y ofrecen datos concretos sobre el comportamiento de los usuarios basados en puntos de datos numéricos medibles.

Por ejemplo, puede utilizar herramientas cuantitativas como Google Analytics con mapas de calor para ver cuántos usuarios han visitado su sitio web, el porcentaje que se ha convertido en clientes potenciales o ventas y cuántos se han desplazado por debajo del pliegue de la página del producto (todos ellos datos cuantitativos).

Pero tendrá que utilizar herramientas y métodos cualitativos, como encuestas, widgets de comentarios y entrevistas, para entender por qué algunos visitantes convierten y otros no, para conocer sus puntos débiles más comunes y qué características del producto les resultan más útiles (todos ellos datos cualitativos).

Guía de 5 pasos para un proceso eficaz de análisis de datos cualitativos

He aquí una guía paso a paso para ayudarle a analizar datos cualitativos.

1. Seleccionar un método de investigación de datos cualitativos

Cada método de análisis cualitativo de datos tiene un ángulo y un impacto únicos en la forma en que organizará y comprenderá sus resultados, así que elija el método que mejor se adapte a su equipo, recursos y objetivos. Algunos métodos de investigación cualitativa son

• Análisis del contenido

• Análisis temático

• Análisis narrativo

• Análisis de la teoría fundamentada

• Análisis del discurso

¿Cómo elegir el método adecuado? Utilice un enfoque centrado en el cliente: piense en lo que quiere saber de sus clientes, por qué quiere saberlo y cómo utilizará la información que descubra, y elija el tipo de método que le ayude a alcanzar sus objetivos.

Por ejemplo, si está analizando datos para desarrollar teorías "basadas" en datos cuantitativos, podría elegir el análisis de teoría fundamentada. Pero si lo que quieres es explorar las narrativas vividas por las personas en relación con un fenómeno o acontecimiento, lo más adecuado sería utilizar métodos de análisis narrativo.

Notamás información sobre los distintos métodos de análisis cualitativo de datos en la sección Métodos QDA de esta guía.

2. Recopilar y organizar los datos cualitativos de los usuarios

El siguiente paso es recopilar los datos cualitativos y prepararlos para el análisis. Aquí tienes algunas herramientas y métodos que puedes utilizar

• Observaciones: observar y monitorizar cómo se comportan los usuarios en su entorno natural-por ejemplo, con la ayuda de Las capacidades de Experience Analytics de Contentsquare-y tome notas detalladas y destaque las tendencias de comportamiento de los usuarios.

• Entrevistas: mantenga entrevistas individuales informales y no estructuradas con los usuarios y hágales preguntas abiertas sobre las razones, opiniones y motivaciones que subyacen a sus elecciones y comportamiento. (Por ejemplo: ¿Cómo cree que podría ayudarle este producto? ¿Puede describir cómo utilizaría este producto?) Un consejo importante para dominar las entrevistas con usuariosdé espacio. Haz pausas largas y deliberadas para que la persona sepa que te interesa conocer mejor su experiencia y sus opiniones.

• Encuestas: distribuya encuestas y cuestionarios dentro o fuera del sitio web para recopilar respuestas abiertas o cerradas de los visitantes del sitio web. Las capacidades de VoC de Contentsquare le ayudan a recopilar comentarios cualitativos diversos y procesables de forma organizada y eficaz.

• Grupos de discusión: crear un grupo de discusión para plantear preguntas que conduzcan a conversaciones productivas. Los grupos focales pueden utilizarse como parte de las pruebas de usabilidad para conocer mejor las opiniones de los usuarios sobre su sitio web, pero no sobre cómo lo utilizan.

Una vez recopilados los datos cualitativos, organícelos para que sean coherentes, por ejemplo, por tipo, formato o tema. Esto también significa transcribir cualquier documento no escrito para facilitar su análisis posterior. Algunas herramientas y métodos que puede utilizar para conectar y organizar sus datos son

• Cargarlos en un repositorio de investigación para unificarlos con otros datos

• Utilizar un servicio de transcripción como Rev

Uso de Contentsquare AI para automatizar el análisis de las opiniones de los clientes

Al final de este segundo paso, debería haber recopilado datos, transcrito en texto y haberlos fácilmente accesibles en un solo lugar. A continuación, puedes analizar los datos de forma coherente, lo que facilita su resumen y la obtención de información valiosa.

3. Codifique sus datos cualitativos

En términos de análisis de datos cualitativos la codificación consiste en etiquetar y organizar los datos escribiendo "códigos" de 2 a 5 palabras para resumir los párrafos de texto de forma que se puedan identificar los temas y las relaciones entre ellos.

Para hacerlo manualmente, tome pequeñas muestras de sus datos cualitativos y asígneles un conjunto de códigos o categorías. A continuación, etiquete sistemáticamente cada respuesta para identificar patrones y significados.

Por poner un ejemplo (muy básico), si buscara distintos tipos de animales en sus datos, sus códigos iniciales podrían ser "perros", "lagartos" y "hormigas". En el proceso de etiquetado, también podría etiquetar o categorizar "perros" como "mamíferos", "lagartos" como "reptiles" y "hormigas" como "insectos".

La creación de estas categorías de códigos organiza y enriquece sus datos, permitiéndole establecer nuevas conexiones entre distintos grupos de códigos. Si desea tomar una muestra de datos más amplia, asegúrese de revisar y perfeccionar sus códigos para garantizar su precisión y coherencia.

Si la codificación manual no le parece divertida, también puede utilizar una solución de codificación automatizada para simplificar el proceso: pruebe a utilizar un software de análisis temático como MAXQDA o NVivo para ahorrar tiempo. Estas herramientas le darán una idea general de los temas que aparecen en los datos cualitativos y le ayudarán a profundizar en el material para realizar un análisis en profundidad.

Tanto si codifica los datos manualmente como si utiliza una herramienta de ayuda, no olvide validar los datos de paso: compruebe la exactitud de su investigación y considere la fiabilidad de cada método para producir datos precisos y coherentes. Así te asegurarás de que tus datos no sean erróneos, lo que a la larga te proporcionará información más significativa.

Notaconozca algunas de las herramientas de análisis cualitativo de datos que puede utilizar en el módulo Herramientas QDA de esta guía.

4. Analice sus datos y elabore hipótesis

Ahora es el momento de analizar los datos cualitativos para encontrar perspectivas significativas (también conocida como "la parte divertida").

Con los datos organizados y codificados, revise a fondo lo que ha recopilado para identificar los temas, frases y palabras recurrentes que utilizan habitualmente los visitantes de su sitio web, así como cualquier expresión inusual o inesperada. Anote también los temas que esperaba que aparecieran durante el análisis, pero que no lo hicieron.

A continuación, utilice los datos para extraer conclusiones y formular hipótesis sobre los próximos pasos. Piense en ello como resumir lo aprendido en la investigación para validar los siguientes pasos.

Por ejemplo, si los clientes dicen que su producto no es fácil de usar, destaque los retos y bloqueos específicos a los que se enfrentan en su viaje de usuario para identificar qué características o experiencias del producto deben mejorarse, eliminarse o añadirse para mejorar la UX.

En otro ejemplo, podría descubrir que un sitio web no optimizado es uno de los principales factores de pérdida de clientes. Utilice lo que aprenda de su investigación de datos cualitativos para proponer y priorizar optimizaciones: tal vez necesite actualizar la navegación de su sitio web para mejorar la interfaz de usuario u optimizar el diseño web para una experiencia móvil.

La idea principal es definir lo aprendido y formular los pasos siguientes.

5. Comparta lo aprendido y póngalo en práctica

El último paso del análisis de datos cualitativos es la elaboración de informes sobre los datospara contar la historia del usuario y del cliente-y compartir los resultados y las ideas con las partes interesadas.

Resuma las sugerencias clave y los próximos pasos, y decida un curso de acción significativo basado en su análisis. Puedes crear una propuesta de hoja de ruta con herramientas como Miro o Trello, o elaborar un informe tradicional.

Las herramientas y el software de visualización de datos, como Tableau y Microsoft Power BI, también ayudan a facilitar la colaboración y la comunicación entre funciones, ya que facilitan el intercambio de datos y la alineación de los próximos pasos con los objetivos empresariales centrados en el usuario.

Si utilizas Contentsquare, puedes aprovechar nuestras visualizaciones de datos fáciles de entender para comprender realmente el comportamiento de los usuarios. Capacidades como Heatmaps y Viajes le permiten ver exactamente cómo los usuarios interactúan con su sitio en tiempo real. Esto hace que sea fácil para su equipo para colaborar y detectar tendencias juntos.

Además, puesto que Contentsquare está diseñado específicamente para comprender las acciones de los usuarios, te ofrece la información que necesita para mejorar su experiencia digital sin la complejidad de las herramientas tradicionales.

Obtenga información rica y detallada con el análisis cualitativo de datos

El análisis de datos cualitativos le ayuda a dar sentido al comportamiento de los clientes-más allá de los números y las métricas cuantitativas- y ayuda a los equipos a descubrir información valiosa para comprender mejor el comportamiento de los usuarios y crear mejores productos.

Preguntas frecuentes sobre el análisis de datos cualitativos