Come utilizzare l'analisi qualitativa dei dati per comprendere il comportamento dei clienti in 5 passi

Quello che le persone provano e come lo provano fa parte di qualsiasi esperienza - e più le persone si sentono emotivamente connesse al vostro prodotto, più è probabile che lo acquistino, lo usino e lo raccomandino ad altri.

Ma come si può misurare il legame emotivo degli utenti con il proprio marchio e prodotto? È qui che entra in gioco l'analisi dei dati qualitativi.

L'analisi qualitativa dei dati consiste nell'organizzare e valutare i feedback, le idee, le opinioni, i valori e i comportamenti della voce del cliente (VoC) per comprendere meglio l'esperienza dell'utente (UX) e scoprire le connessioni emotive delle persone con il vostro marchio e prodotto.

In questo modo è possibile capire cosa vogliono dal vostro prodotto, come e quando lo useranno, per offrire un'esperienza d'uso piacevole.

In questa guida decodificheremo l'analisi qualitativa e vi forniremo un processo da seguire passo dopo passo, in modo che possiate affrontare l'analisi dei dati qualitativi con sicurezza e competenza.

Come l'analisi qualitativa dei dati aiuta a capire gli utenti

L'analisi dei dati qualitativi (QDA) è il processo di analisi e interpretazione dei dati qualitativi raccolti attraverso focus group, interviste con domande aperte, osservazioni personali e dati di ricerca secondaria archiviati in audio, video, testo e formati raccolti attraverso focus group, interviste con domande aperte, osservazioni personali e dati di ricerca secondaria archiviati in audio, video, testo e altri formati.

La QDA si basa su una filosofia interpretativa, in cui si analizzano i dati sia a livello descrittivo (in superficie) sia a livello interpretativo (in profondità) per raccontare una storia coerente collegando e stabilendo una relazione tra i punti di dati sulla base di temi e tendenze.

I dati sono tipicamente testuali, descrittivi e non strutturati. Analizzarli aiuta a comprendere la mentalità e il comportamento dei clienti, aiutando così i team a sviluppare prodotti migliori.

L'importante è spiegare il "perché". Possiamo mostrare tutti i numeri che vogliamo, ma se non riuscite a spiegare perché i numeri sono buoni o cattivi, non aiuteremo il nostro caso.

- Lauren White, responsabile del progetto di crescita, Intergrowth

Come raccogliere dati qualitativi sui clienti

Prima di analizzare i dati qualitativi, è necessario raccogliere i dati necessari per comprendere i sentimenti e il significato del comportamento dei clienti. La buona notizia è che ci sono diversi modi per farlo. Per esempio, si possono raccogliere dati qualitativi

• Osservare il comportamento degli utenti

• Conduzione di interviste

• Creare gruppi di discussione per gli utenti

• Distribuzione di sondaggi sui clienti

E non è tutto: è possibile utilizzare vari strumenti di Strumenti QDA per semplificare la raccolta dei dati. Ad esempio, strumenti di indagine e widget di feedback offrono ai clienti la possibilità di esprimere liberamente i propri pensieri, mentre strumenti come il software di il software di registrazione delle sessioni vi aiutano a capire meglio come gli utenti interagiscono con il vostro sito web. (Continuate a leggere: parleremo di raccolta di dati qualitativi in modo più dettagliato nel corso dell'articolo)

Vantaggi dell'analisi qualitativa dei dati

"L'analisi dei dati qualitativi ci aiuta a capire più a fondo il perché di una determinata azione da parte dei consumatori", afferma Brian Monschein, vicepresidente del settore Ricerca di Voxpopme.

Siamo d'accordo. ✋

Uno dei maggiori vantaggi di QDA è quello di poter di capire cosa motiva un particolare comportamento dell'utente-ad esempio, perché qualcuno abbandona il carrello, salta un passaggio dell'onboarding del prodotto o non rinnova l'abbonamento.

Altri vantaggi dell'analisi qualitativa dei dati sono

• Risposte più approfondite: invece di porre agli utenti domande con risposte specifiche "sì" o "no", la ricerca qualitativa consente loro di esprimere liberamente i propri pensieri e punti di vista senza vincoli preimpostati. Possono prendersi il tempo necessario per riflettere e affrontare con attenzione le domande prima di rispondere. Inoltre, poiché queste informazioni si basano su pensieri, idee ed esperienze passate personali, è più probabile ricevere risposte autentiche.

• Maggiore flessibilità: La QDA si concentra sull'acquisizione del maggior numero possibile di informazioni da un campione relativamente piccolo. Ciò la rende più flessibile dell'analisi della ricerca quantitativa, in quanto consente una maggiore spontaneità. I metodi qualitativi pongono per lo più domande aperte che non sono formulate esattamente nello stesso modo con ogni cliente, per cui è possibile adattare l'interazione come si ritiene opportuno per ottenere approfondimenti.

Grazie a questi vantaggi, il processo di analisi si svolge in modo più naturale, fornendo dati ricchi e contestuali per informare meglio la direzione del prodotto e la messaggistica.

Le sfide dell'analisi dei dati qualitativi

Poiché i dati qualitativi possono essere soggettivi e vengono raccolti da fonti come i sondaggi tra i clienti e le interviste 1:1, è possibile affrontare sfide come la dimensione limitata del campione e i pregiudizi di osservazione che possono limitare l'utilità dei dati qualitativi.

Altre sfide più specifiche sfide della QDA sono

• Problemi legati al campione: la dimensione limitata del campione è una sfida fondamentale per i dati qualitativi e la realizzazione di una ricerca qualitativa approfondita con centinaia di partecipanti potrebbe essere fuori questione a causa dei costi elevati. Inoltre, la partecipazione a uno studio di ricerca è una scelta: alcuni utenti potrebbero semplicemente decidere di non rispondere alle vostre domande.

• Pregiudizio dell'osservazione: le intuizioni raccolte dall'analisi dei dati qualitativi sono soggette a interpretazioni errate e a pregiudizi dell'osservatore, che possono influenzare i risultati. Ad esempio, gli utenti possono cambiare il loro comportamento o le loro prestazioni quando vengono osservati (noto anche come effetto Hawthorne) Effetto Hawthorne). In realtà, è anche possibile influenzare inconsciamente i partecipanti con le proprie convinzioni e aspettative (noto come effetto osservatore-aspettativa) effetto osservatore-aspettativa).

Sfortunatamente, queste sfide inevitabili significano che il vostro campione qualitativo non potrà mai avere una panoramica rappresentativa di tutte persone che visitano il vostro sito web o interagiscono con il vostro marchio, il che è importante da ricordare quando si interpretano i risultati dei test.

In che modo l'analisi dei dati qualitativi è diversa dall'analisi dei dati quantitativi?

Quindi, qual è la ricerca qualitativa e quantitativa sugli utenti qualitativa e quantitativa? Siamo felici che ce lo abbiate chiesto 😉

Non si tratta di "dati qualitativi o quantitativi", ma di "dati qualitativi e quantitativi"sono necessari entrambi per comprendere appieno i vostri utenti e fornire una migliore esperienza ai clienti. Ecco perché

• Dati qualitativi rispondono al perché e al come e sfruttano le opinioni, le motivazioni e le osservazioni dei clienti per aiutarvi a esplorare idee più approfondite per migliorare l'esperienza dell'utente o del cliente, la messaggistica e il branding.

• D'altra parte, dati quantitativi rispondono a cosa, dove e quando e forniscono dati concreti sul comportamento degli utenti basati su punti numerici e misurabili.

Per esempio, è possibile utilizzare strumenti quantitativi come Google Analytics con mappe di calore per vedere quanti utenti hanno visitato il vostro sito web, la percentuale che si è convertita in contatti o vendite, e quanti sono scrollati sotto la piega della vostra pagina di prodotto (tutti dati quantitativi).

Ma dovrete utilizzare strumenti e metodi qualitativi come sondaggi, widget di feedback e interviste per capire perché alcuni visitatori si sono convertiti e altri no, per conoscere i loro punti dolenti comuni e quali caratteristiche del prodotto trovano più utili (tutti dati qualitativi).

Una guida in 5 fasi per un processo efficace di analisi dei dati qualitativi

Ecco una guida passo passo per aiutarvi ad analizzare i dati qualitativi.

1. Selezionare un metodo di ricerca su dati qualitativi

Ogni metodo di analisi dei dati qualitativi ha un'angolazione e un impatto unici sul modo in cui organizzerete e comprenderete i risultati, quindi scegliete il metodo più adatto al vostro team, alle vostre risorse e ai vostri obiettivi. Alcuni metodi di ricerca qualitativa sono

• Analisi del contenuto

• Analisi tematica

• Analisi narrativa

• Analisi della teoria fondata

• Analisi del discorso

Come scegliere il metodo più adatto? Utilizzate un approccio orientato al cliente: considerate cosa state cercando di imparare sui vostri clienti, perché volete impararlo e come utilizzerete le informazioni che scoprirete, quindi scegliete il tipo di metodo che vi aiuterà a raggiungere i vostri obiettivi.

Ad esempio, se state analizzando i dati per sviluppare teorie "fondate" su dati quantitativi, potreste scegliere l'analisi della teoria fondata. Ma se volete esplorare le narrazioni vissute delle persone in relazione a un fenomeno o a un evento, l'uso di metodi di analisi narrativa sarebbe più adatto.

Nota: per saperne di più sui diversi metodi di analisi dei dati qualitativi, consultare la sezione Metodi QDA di questa guida.

2. Raccogliere e organizzare i dati qualitativi degli utenti

Il passo successivo consiste nel raccogliere i dati qualitativi e prepararli per l'analisi. Ecco alcuni strumenti e metodi che potete utilizzare

• Osservazioni: osservare e monitorare il comportamento degli utenti nel loro ambiente naturale, ad esempio con l'aiuto di Le funzionalità di analisi dell'esperienza di Contentsquare-e prendere appunti dettagliati e sottolineare le tendenze del comportamento degli utenti.

• Interviste: tenere interviste informali e non strutturate a tu per tu con gli utenti e porre domande aperte sulle ragioni, le opinioni e le motivazioni alla base delle loro scelte e dei loro comportamenti. (Ad esempio, come pensa che questo prodotto possa aiutarla? Può descrivere come userebbe questo prodotto?) Un consiglio importante per padroneggiare le interviste agli utentidare spazio. Fate delle pause lunghe e deliberate per far capire all'interlocutore che siete interessati a conoscere meglio la sua esperienza e le sue opinioni.

• Sondaggi: distribuire sondaggi e questionari in sede o fuori sede per raccogliere risposte aperte o chiuse dai visitatori del sito web. Le funzionalità VoC di Contentsquare vi aiutano a raccogliere feedback qualitativi diversificati e fruibili in modo organizzato ed efficace.

• Gruppi di discussione: creare una discussione di gruppo per porre domande che portino a conversazioni produttive. I focus group possono essere utilizzati come parte di regolari test di usabilità per conoscere meglio le opinioni degli utenti sul vostro sito, ma non il modo in cui lo usano.

Una volta raccolti i dati qualitativi, organizzateli in modo coerente, ad esempio per tipo, formato o tema. Ciò significa anche trascrivere tutti i documenti non scritti per facilitarne l'analisi successiva. Alcuni strumenti e metodi che potete utilizzare per collegare e organizzare i vostri dati sono

• Caricare i dati in un archivio di ricerca per unificarli con altri dati

• Utilizzando un servizio di trascrizione come Rev

Utilizzo Contentsquare AI per automatizzare l'analisi dei feedback dei clienti

Al termine di questa seconda fase, si dovrebbe aver raccolto i dati, trascritto trascritti in un testo e resi facilmente facilmente accessibili in un unico luogo. In questo modo è possibile analizzare i dati in modo coerente, facilitando la sintesi e la scoperta di informazioni preziose.

3. Codificare i dati qualitativi

In termini di analisi dei dati qualitativi, la codifica comporta l'etichettatura e l'organizzazione dei dati scrivendo "codici" di 2-5 parole per riassumere i paragrafi di testo in modo da identificare i temi e le relazioni tra i temi.

Per farlo manualmente, prendete piccoli campioni di dati qualitativi e assegnate una serie di codici o categorie. Quindi etichettate sistematicamente ogni pezzo di feedback per identificare schemi e significati.

Per fare un esempio (molto elementare), se si cercassero diversi tipi di animali da inserire nei dati, i codici iniziali potrebbero essere "cani", "lucertole" e "formiche". Nel processo di etichettatura, si potrebbe anche etichettare o categorizzare "cani" come "mammiferi", "lucertole" come "rettili" e "formiche" come "insetti".

La creazione di queste categorie di codici organizza e arricchisce i dati, permettendo di creare nuove connessioni tra diversi gruppi di codici. Se volete prendere un campione più ampio di dati, assicuratevi di rivedere e perfezionare i codici per garantire l'accuratezza e la coerenza.

Se la codifica manuale non vi sembra divertente, potete anche utilizzare una soluzione di codifica automatica per semplificare il processo: provate a utilizzare un software di analisi tematica come MAXQDA o NVivo per risparmiare tempo. Questi strumenti vi daranno un'idea generale dei temi che compaiono nei vostri dati qualitativi e vi aiuteranno ad andare più a fondo nel materiale per un'analisi approfondita.

Sia che si codifichino i dati manualmente o che si utilizzi uno strumento, non bisogna dimenticare di convalidare i dati mentre lo fate: verificate l'accuratezza della vostra ricerca e considerate l'affidabilità di ogni metodo per produrre dati accurati e coerenti dati accurati e coerenti. Questo assicura che i vostri dati non siano viziati e che, alla fine, vi forniscano informazioni più significative.

Nota: conoscere alcuni degli strumenti di analisi dei dati qualitativi che si possono utilizzare nella sezione Strumenti QDA di questa guida.

4. Analizzare i dati e sviluppare ipotesi

Ora è il momento di analizzare i dati qualitativi per trovare spunti significativi (nota anche come "la parte divertente").

Una volta organizzati e codificati i dati, è necessario rivedere attentamente quanto raccolto per identificare i temi ricorrenti, le frasi e le parole comunemente utilizzate dai visitatori del sito web, nonché eventuali espressioni insolite o inaspettate. Inoltre, annotate tutti gli argomenti che vi aspettavate sarebbero emersi durante l'analisi, ma che non sono emersi.

Quindi, utilizzare le informazioni ricavate dai dati per trarre conclusioni e sviluppare ipotesi sui prossimi passi da compiere. Pensate a questo come a riassumere gli apprendimenti della ricerca per convalidare i passi successivi.

Ad esempio, se i clienti dicono che il vostro prodotto non è facile da usare, evidenziate le sfide specifiche e gli ostacoli che incontrano nel loro percorso utente per identificare quali caratteristiche o esperienze del prodotto dovrebbero essere migliorate, rimosse o aggiunte per migliorare la UX.

In un altro esempio, potreste scoprire che un sito web non ottimizzato è uno dei principali fattori di abbandono dei clienti. Utilizzate quanto appreso dalla ricerca sui dati qualitativi per proporre e dare priorità alle ottimizzazioni: forse è necessario aggiornare la navigazione del sito web per migliorare l'interfaccia utente, oppure ottimizzare il design del sito per un'esperienza mobile.

L'idea principale è quella di definire le conoscenze acquisite e formulare i passi successivi.

5. Condividere le conoscenze acquisite e metterle in pratica

L'ultima fase dell'analisi qualitativa dei dati è la stesura di un rapporto sui datiper raccontare la storia dell'utente e del cliente-e la condivisione dei risultati e delle idee con le parti interessate.

Delineate i suggerimenti chiave e i passi successivi e decidete una linea d'azione significativa sulla base della vostra analisi. È possibile creare una proposta di roadmap utilizzando strumenti come Miro o Trello, oppure redigere un rapporto tradizionale.

Strumenti di visualizzazione dei dati e software come Tableau e Microsoft Power BI contribuiscono inoltre a facilitare la collaborazione e la comunicazione interfunzionale, rendendo più semplice la condivisione dei dati e l'allineamento dei prossimi passi con gli obiettivi aziendali incentrati sull'utente.

Se utilizzate Contentsquare, potete sfruttare le nostre visualizzazioni dei dati di facile comprensione per capire il comportamento degli utenti. Funzionalità come le Heatmap e i Viaggi vi permettono di vedere esattamente come gli utenti interagiscono con il vostro sito in tempo reale. In questo modo il team può collaborare e individuare le tendenze in modo semplice.

Inoltre, dal momento che Contentsquare è stato progettato specificamente per comprendere le azioni degli utenti, vi fornisce le intuizioni necessarie per migliorare la vostra esperienza digitale senza la complessità degli strumenti tradizionali.

Ottenere informazioni ricche e approfondite con l'analisi qualitativa dei dati

L'analisi dei dati qualitativi aiuta a a dare un senso al comportamento dei clienti-al di là dei numeri e delle metriche quantitative, e aiuta i team a scoprire preziose intuizioni per comprendere meglio il comportamento degli utenti e costruire prodotti migliori.

Domande frequenti sull'analisi dei dati qualitativi