Количественные исследования (в маркетинге)
Коли́чественные иссле́дования (англ. quantitative research), структурированный метод маркетинговых исследований, основанный на значительном объëме выборки с представлением данных в числовой форме и использующий процедуры статистического анализа.
Количественные исследования предназначены для сбора и интерпретации обобщённой информации обо всей генеральной совокупности исследуемых объектов и отвечают на вопросы «сколько», «какая доля», «какой процент» и пр. Любое количественное исследование базируется на измерении, т. е. процедуре, в ходе которой об исследуемом объекте собираются сведения в числовом виде и сравниваются с неким эталоном на определённой шкале. Данные, полученные в ходе количественного исследования, легко сравнимы между собой.
Процесс количественного исследования можно представить в виде следующей последовательности шагов:
определение проблемы исследования – какой именно информации не хватает для принятия решения, формулирование гипотезы – что именно необходимо проверить;
формирование дизайна исследования: используемые метод и инструменты измерения, вопросы, шкалы;
формирование выборки – случайной (вероятностной) и неслучайной (невероятностной);
формирование и тестирование рабочего инструмента, например опросного листа: количество вопросов, их последовательность, формулировки, оформление;
процесс сбора данных;
кодификация (изменение масштаба, присвоение номеров и пр.), анализ, интерпретация данных;
подготовка отчëта.
Количественные исследования могут проводиться как кабинетным, так и полевым методом. Основными полевыми методами являются структурированные опросы и наблюдения. Типичным случаем наблюдения является метод «тайного покупателя». В рамках этого метода исследователем оцениваются критерии по определëнным параметрам, но именно в числовой форме, как правило с использованием шкал (например, «уровень осведомлëнности продавца о специальных характеристиках продукта»: от 1 – «не осведомлëн», до 5 – «отлично осведомлëн»). Однако чаще всего под количественными исследованиями понимают именно опросы и анкетирования.
В ходе количественных исследований могут собираться и анализироваться как метрические, так и категориальные переменные. Метрические переменные представляют собой числа, это могут быть, в частности, уровень заработной платы, количество покупок за определённый срок, количество членов семьи, количество потребляемых продуктов и пр. Категориальные переменные выражаются вербально. Ими обозначаются такие параметры, как пол респондента или отношение покупателя к продукту. При этом на шкале будут указаны варианты от «полностью удовлетворяет» до «полностью не удовлетворяет» или от «очень нравится» до «совершенно не нравится». Для получения и оценки категориальных переменных часто используются шкалы одного из четырëх уровней измерения (см. схему).
Типы шкал по уровням измерения. При использовании номинальной шкалы, где числа служат только для обозначения переменной, количественные получаемые исследователем данные можно использовать для оценки доли, соотношения. Так, при анализе пола респондентов женщинам может быть присвоена цифра «1», а мужчинам – «2». Порядковая шкала служит для ранжирования объектов по определëнным свойствам. Так, можно попросить респондента расположить марки продукта по предпочтительности или частоте покупки. Интервальная шкала описывает расстояние и основана на определении различий. Используя интервальную шкалу, можно оценить, в частности, частоту использования продукта (например, «как часто вы едите творог: 4–5 раз в неделю; 2–3 раза в неделю; 1 раз в неделю; реже 1 раза в неделю»). И, наконец, относительная шкала является наиболее информативной, т. к. включает в себя свойства всех предыдущих уровней: позволяет классифицировать, ранжировать, определять различия, а также измерять значения по отношению к начальной точке отсчёта. Классическим примером является вопрос о возрасте респондента.
Современные информационные технологии позволяют маркетологам оперировать существенным количеством информации, собираемой автоматически (с сайтов, страниц социальных сетей, из систем управления и работы с клиентами). При этом необходимо, как и при проведении традиционного полевого количественного исследования, грамотно определить проблему, гипотезу, выборку, дизайн исследования, а также верно поставить задачи для получения статистических данных и их анализа.