Quelles sont les caractéristiques de la recherche quantitative ? Caractéristiques de la recherche quantitative en bref

Les caractéristiques de la recherche quantitative contribuent aux méthodes qui utilisent les statistiques comme base pour faire des généralisations sur quelque chose. Ces généralisations sont construites à partir de données utilisées pour trouver des modèles et des moyennes et tester des relations causales.

Pour faciliter ce processus, les principales caractéristiques de la recherche quantitative comprennent :

L'utilisation de variables mesurables.
Instruments de recherche standardisés.
Échantillon aléatoire de participants.
Présentation des données sous forme de tableaux, de graphiques ou de figures.
L'utilisation d'une méthode reproductible.
La capacité de prédire les résultats et les relations causales.
Interrogatoire fermé.

Chaque caractéristique distingue également la recherche quantitative de la recherche qualitative, qui implique la collecte et l'analyse de données non numériques telles que du texte, de la vidéo ou de l'audio.

Cela dit, examinons maintenant chacune des caractéristiques plus en détail.

Mais regardons d'abord l'importance de la recherche quantitative et quand cela compte !

Aspect	Explication
Recherche quantitative	Recherche quantitative est une méthode systématique et structuré approche de collecte et d’analyse donnees numeriques pour répondre à des questions de recherche ou tester des hypothèses. Il est souvent utilisé dans empirique et le sur une base scientifique études.
Méthodes de collecte de données	Enquêtes structurées: Les chercheurs quantitatifs utilisent souvent enquêtes avec questions fermées pour collecter des données à partir d'un grand échantillon des participants. Questionnaires et le formulaires en ligne sont des outils courants.
	Expériences: Dans la recherche expérimentale, les chercheurs manipulent des variables pour étudier les relations de cause à effet. Les données sont collectées par le biais de mesures et d'observations.
	Observations: Les chercheurs peuvent utiliser observations structurées pour recueillir des données sur des comportements ou des événements, souvent à l'aide de listes de contrôle ou de schémas de codage.
Donnees numeriques	La recherche quantitative se concentre sur les données numériques tels que compte, les mesureset Pourcentages. Ces données peuvent être analysées statistiquement pour identifier des modèles, des relations et des tendances.
Grande taille d’échantillon	Les études quantitatives impliquent généralement grands échantillons pour garantir que les résultats sont statistiquement significatifs et peuvent être généralisés à une population plus large. Les échantillons sont souvent sélectionnés au moyen de méthodes aléatoires ou systématiques.
Analyses statistiques	analyses statistiques est une caractéristique clé de la recherche quantitative. Les chercheurs utilisent tests statistiques et le ,software analyser les données et tirer des conclusions. Les techniques statistiques courantes comprennent statistiques descriptives et le statistiques déductives.
Objectivité et reproductibilité	La recherche quantitative vise à objectivité et le reproductibilité. Le processus de collecte de données est souvent standardisé pour minimiser les biais, et les résultats doivent être reproductibles par d’autres chercheurs.
Généralisation	L'un des principaux objectifs de la recherche quantitative est de généralisations de l’échantillon à une population plus large. Les techniques statistiques permettent aux chercheurs d'estimer les paramètres de la population sur la base de données d'échantillon.
Tests d'hypothèses	Les chercheurs quantitatifs formulent souvent hypothèses et utiliser des tests statistiques pour tester ces hypothèses. Les résultats aident à déterminer si les données soutiennent ou rejettent les hypothèses proposées.
Précision et contrôle	Offres de recherche quantitative avec précision et le Contrôle sur les variables. Les chercheurs peuvent concevoir soigneusement des études pour contrôler les variables confondantes et isoler l’impact de facteurs spécifiques.
Résultats quantifiables	La recherche quantitative génère des résultats quantifiables tels que veux dire, médianes, coefficients de corrélationet valeurs p. Ces résultats fournissent des informations claires et mesurables sur les questions de recherche.
Conclusion	La recherche quantitative est une méthode précieuse pour tester des hypothèses, identifier des modèleset faire généralisations statistiquement étayées. Il est largement utilisé dans divers domaines, notamment la psychologie, la sociologie, l’économie et les sciences naturelles.

Table des matières

Importance de la recherche quantitative

Dans le contexte d'une entreprise qui souhaite en savoir plus sur son marché, ses clients ou ses concurrents, la recherche quantitative est un outil puissant qui fournit des informations, des tendances, des prévisions et des modèles objectifs et basés sur des données.

Pour clarifier l'importance de la recherche quantitative en tant que méthode, nous discuterons ci-dessous de certains de ses principaux avantages pour les entreprises.

La recherche

Avant qu'une entreprise puisse développer un marketing ou même une seule campagne, il doit effectuer des recherches pour confirmer ou infirmer une hypothèse qu'il a autour d'un acheteur idéal ou du public cible.

Avant la prolifération d'Internet, la collecte de données quantitatives était plus lourde, moins exhaustive et se faisait normalement en face à face.

Aujourd'hui, la facilité avec laquelle les entreprises peuvent effectuer des recherches quantitatives est impressionnante, à tel point que certains hésiteraient même à parler de recherche.

De nombreuses entreprises mènent des questionnaires et des enquêtes pour avoir plus de contrôle sur la façon dont elles testent les hypothèses, mais toute entreprise disposant d'un compte Google Analytics peut collecter passivement des données sur des mesures clés telles que le taux de rebond, les mots-clés de découverte et la valeur par visite.

L'élément clé à retenir ici est qu'il y a peu de place pour l'incertitude parmi les données de recherche. Les questionnaires posent des questions fermées sans place à l'ambiguïté et la validité des données sur le taux de rebond ne fera jamais l'objet d'un débat.

Représentation objective

Fondamentalement parlant, la recherche quantitative s'efforce d'établir la force ou l'importance des relations causales.

L'accent est mis sur une mesure objective basée sur des données numériques, statistiques et mathématiques analyse ou manipulation.

La recherche quantitative est également utilisée pour produire des résultats impartiaux, logiques et statistiques représentatifs de la population à partir de laquelle l'échantillon est tiré.

Dans le cas d'un spécialiste du marketing, la population est généralement le public cible d'un produit ou d'un service.

Mais dans tous les cas, les organisations dépendent des données quantitatives car elles fournissent des informations détaillées, précises et pertinentes sur le problème à résoudre.

Lorsque vient le temps de prouver ou de réfuter l'hypothèse, les entreprises peuvent soit aller de l'avant avec des données solides, soit abandonner leur ligne de recherche actuelle et repartir à zéro.

Polyvalence de l'analyse statistique quantitative

Au sujet de la preuve d'une hypothèse, il y a les analyses statistiques qu'une entreprise doit effectuer pour arriver à la réponse.

Heureusement, il existe de nombreuses techniques qu'une entreprise peut utiliser en fonction du contexte et des objectifs de la recherche.

Il s'agit notamment de:

Analyse conjointe

Utilisé pour identifier la valeur des attributs qui influencent les décisions d'achat, tels que le coût, les avantages ou les fonctionnalités.

Sans surprise, ce analyse est utilisé dans la tarification des produits, le lancement des produits et les initiatives de placement sur le marché.

Analyse des écarts

An analyse qui détermine l'écart qui existe entre les performances réelles et souhaitées d'un produit ou d'un service.

Analyse MaxDiff

Une version simplifiée du conjoint analyse que les spécialistes du marketing utilisent pour analyser les préférences des clients liées à récemment conçus l'image, les préférences, les activités, ainsi que les caractéristiques du produit.

Ceci est également connu sous le nom de mise à l'échelle "meilleur-pire".

Analyse TURF

TURF, qui signifie portée et fréquence totales non dupliquées, est utilisé pour déterminer la combinaison particulière de produits et de services qui générera le plus grand nombre de ventes.

L'utilisation de variables mesurables

Au cours de la recherche quantitative, les instruments de collecte de données mesurent diverses caractéristiques d'une population.

Ces caractéristiques, appelées mesurables dans une étude, peuvent inclure l'âge, le statut économique ou le nombre de personnes à charge.

Instruments de recherche standardisés

Les instruments de collecte de données normalisés et prétestés comprennent des questionnaires, des enquêtes et des sondages. Alternativement, les données statistiques existantes peuvent être manipulées à l'aide de techniques de calcul pour obtenir de nouvelles informations.

La normalisation des instruments de recherche garantit que les données sont exactes, valides et fiables. Les instruments doivent également être testés en premier pour déterminer si les réponses des participants à l'étude satisfont à l'intention de la recherche ou à ses objectifs.

Échantillon aléatoire de participants

Des données quantitatives analyse suppose une normale distribution courbe d'une grande population.

L'échantillonnage aléatoire doit être utilisé pour recueillir des données, une technique dans laquelle chaque échantillon a une probabilité égale d'être choisi. Les échantillons choisis au hasard sont impartiaux et sont importants pour faire des inférences et des conclusions statistiques.

Voici quelques techniques d'échantillonnage aléatoire.

Véritable échantillonnage aléatoire

Certains considèrent que le véritable échantillonnage aléatoire est la référence en matière d'études probabilistes. Bien qu'il ne soit pas utile dans toutes les situations ou tous les contextes, c'est l'un des plus utiles pour les énormes bases de données.

La méthode consiste à attribuer des numéros à une population de participants à l'étude disponibles, puis à les sélectionner par un générateur de nombres aléatoires. Cela garantit que chaque individu dans un groupe d'étude a une chance égale d'être sollicité pour des commentaires.

Échantillonnage systématique

L'échantillonnage systématique est similaire à l'échantillonnage aléatoire véritable, mais convient mieux aux petites populations. Dans cette technique, l'échantillon est sélectionné en choisissant au hasard un point de départ dans la population, puis en sélectionnant chaque nème individu après cela.

Par exemple, si un chercheur voulait échantillonner chaque vingtième personne à partir d'une liste de clients, il sélectionnerait au hasard un client comme point de départ, puis échantillonnerait chaque vingtième client par la suite.

Échantillonnage en grappes

Dans l'échantillonnage en grappes, la population est divisée en grappes ou groupes et un échantillon aléatoire de grappes est sélectionné. Après quoi, tous les membres des grappes sélectionnées sont inclus dans l'échantillon.

Si une équipe RH souhaitait interroger les employés d'une grande organisation, elle pourrait sélectionner au hasard plusieurs départements en tant que clusters, puis interroger tous les employés de ces départements.

L'échantillonnage en grappes peut également être utile pour les entreprises qui ont des clients ou des produits répartis sur de vastes zones géographiques.

À cette fin, l'échantillonnage en grappes est souvent utilisé lorsque la population est trop grande ou trop dispersée pour être échantillonnée individuellement. Bien qu'il puisse être plus efficace d'échantillonner des grappes, l'approche peut être moins précise s'il existe une variabilité entre elles.

Présentation des données dans des tableaux, des graphiques et des figures

Les résultats de la recherche quantitative peuvent parfois être difficiles à déchiffrer, en particulier pour ceux qui ne sont pas impliqués dans le processus de recherche.

Les tableaux, graphiques et figures aident à synthétiser les données d'une manière compréhensible pour les principales parties prenantes. Ils doivent démontrer ou définir les relations, les tendances ou les différences dans les données présentées.

Prenez McKinsey Global Institute (MGI), par exemple, la branche commerciale et de recherche de McKinsey & Company.

Fondée en 1990, MGI combine les disciplines de l'économie et de la gestion pour examiner les forces macroéconomiques qui influencent stratégie d'entreprise et la politique publique.

Basé sur ceci analyse, MGI publie périodiquement des rapports couvrant plus de 20 pays et 30 industries autour de six thèmes clés : ressources naturelles, marchés du travail, productivité et , l'évolution des marchés financiers mondiaux, l'impact économique de la technologie et innovation, et l'urbanisation.

MGI mission est de "fournir aux dirigeants des secteurs commercial, public et social les faits et les idées sur lesquels fonder les décisions de gestion et de politique.” Pour réaliser ce mission, la présentation des données de McKinsey est essentielle.

Dans un article qui s'opposait à la tendance à la démondialisation, McKinsey a habilement utilisé des graphiques et des diagrammes à barres pour synthétiser les données quantitatives liées au flux mondial d'intangibles, de services et d'étudiants.

La société a également utilisé une matrice de 80 cellules et une échelle à code couleur pour montrer la part de la consommation intérieure couverte par les entrées pour diverses régions géographiques.

L'utilisation d'une méthode reproductible

Les méthodes de recherche quantitative doivent être reproductibles.

Cela signifie que la méthode peut être appliquée par d'autres chercheurs dans un contexte différent pour vérifier ou confirmer un résultat particulier.

Des résultats de recherche reproductibles donnent aux chercheurs une plus grande confiance dans les résultats. La réplicabilité réduit également les chances que la recherche soit influencée par des biais de sélection et des variables confusionnelles.

La capacité de prédire les résultats et les relations causales

En temps réel analyse peut être utilisé pour créer des formules qui prédisent les résultats et étudient les relations causales.

Comme indiqué précédemment, les données sont également utilisées pour faire des inférences larges ou générales sur une grande population.

Les relations causales, en particulier, peuvent être décrites par des scénarios dits "si-alors", qui peuvent être modélisés à l'aide de fonctions mathématiques complexes pilotées par ordinateur.

Interrogatoire fermé

Enfin, la recherche quantitative exige que les personnes qui mènent l'étude choisissent judicieusement leurs questions.

Puisque l'étude est basée sur des données quantitatives, il est impératif de poser des questions fermées.

Ce sont des questions auxquelles on ne peut répondre qu'en choisissant parmi un nombre limité d'options.

Les questions peuvent être dichotomiques, avec une simple réponse « oui » ou « non » ou « vrai » ou « faux ».

Cependant, de nombreuses études intègrent également des questions à choix multiples basées sur une échelle de notation, une échelle de Likert, une liste de contrôle ou un système de classement par ordre.

Taille de l'échantillon

La taille de l'échantillon est une considération critique dans la recherche quantitative car elle a un impact sur la fiabilité des résultats.

Dans la recherche quantitative sur les entreprises, la taille de l'échantillon fait référence au nombre de participants ou de points de données inclus dans une étude, et il est essentiel que la taille de l'échantillon soit appropriée pour les questions de recherche abordées.

Une taille d'échantillon trop petite peut conduire à des conclusions peu fiables car elle ne représentera pas avec précision la population étudiée.

À l'inverse, une taille d'échantillon trop importante peut entraîner des dépenses inutiles et des contraintes de temps.

En général, cependant, des échantillons de plus grande taille tendent à accroître la précision et la fiabilité des conclusions de l'étude.

En effet, ils réduisent l'impact de la variation aléatoire et augmentent la capacité de détecter des différences ou des relations statistiquement significatives. Cependant, des échantillons de plus grande taille nécessitent également plus de ressources et de temps pour collecter et analyser les données.

Par conséquent, il est important pour les entreprises de sélectionner une taille d'échantillon qui équilibre des facteurs tels que la question de recherche, la taille de la population, la variabilité des données et la puissance statistique.

Quatre exemples concrets de recherche quantitative

Maintenant que nous avons décrit quelques exemples clés de recherche quantitative, allons-y et examinons quelques exemples concrets.

1 – Une étude quantitative de l'impact des avis sur les médias sociaux sur la perception de la marque

En 2015, Neha Joshi a entrepris une recherche quantitative dans le cadre de sa thèse à la City University of New York.

La thèse visait à déterminer l'impact des revues de médias sociaux sur récemment conçus perception avec un accent particulier sur YouTube et Yelp.

Joshi a analysé l'impact de 942 avis distincts sur les smartphones YouTube pour développer un modèle statistique permettant de prédire la réponse et l'engagement de l'audience sur une vidéo donnée.

Les implications plus larges de l'étude impliquaient l'utilisation des avis des clients comme mécanisme de rétroaction pour améliorer récemment conçus perception.

2 – Une étude quantitative des perceptions des enseignants sur le contexte, le processus et le contenu des communautés d'apprentissage professionnelles

Daniel R. Johnson de l'Université Seton Hall dans le New Jersey, aux États-Unis, a analysé l'efficacité du modèle de formation des enseignants connu sous le nom de Professional Learning Communities (PLC).

Plus précisément, Johnson souhaitait étudier l'impact du modèle tel qu'il était perçu par les éducateurs certifiés dans trois domaines spécifiques : le contenu, le processus et le contexte.

Il y avait un besoin urgent de cette recherche car il y avait peu de données quantitatives sur une approche qui devenait de plus en plus populaire aux niveaux du gouvernement, de l'État et du district.

Les données ont été recueillies à l'aide d'enquêtes d'évaluation de l'inventaire standard (SAI) qui étaient en ligne, anonymes et incorporaient un système de réponse à l'échelle de Likert.

3 – Une étude quantitative des notes et de la rétention des cours comparant les cours en ligne et en face à face

Cette recherche a été réalisée par Vickie A. Kelly dans le cadre de son doctorat en éducation en leadership éducatif à l'Université Baker au Kansas, aux États-Unis.

Kelly voulait savoir si l'enseignement à distance et l'enseignement par Internet étaient des outils d'apprentissage aussi efficaces que l'enseignement traditionnel en face à face.

Au total, 885 étudiants ont été sélectionnés pour l'échantillon de recherche afin de répondre aux deux questions suivantes :

Existe-t-il une différence statistiquement significative entre les notes des étudiants en face à face et les notes des étudiants en ligne ?
Existe-t-il une différence statistiquement significative entre la rétention du contenu des cours chez les étudiants en présentiel et les étudiants en ligne ?

Dans les deux cas, il n'y avait pas de différence significative, ce qui suggère que l'enseignement à distance comme outil d'apprentissage est aussi efficace que l'enseignement en face à face.

4 – Une étude quantitative de l'attitude des consommateurs face à la publicité des produits alimentaires

À l'Université de Bucarest, en Roumanie, Mirela-Cristina Voicu souhaitait étudier les attitudes des consommateurs à l'égard des formes traditionnelles de publicité telles que la télévision, la radio et la presse écrite.

Elle a estimé que les attitudes des consommateurs envers la publicité avaient un impact sur les attitudes envers le produit ou récemment conçus lui-même, avec une attitude positive susceptible de stimuler l'intention d'achat.

Pour déterminer s'il existait un lien entre ces facteurs, 385 consommateurs de la région de Bucarest ont été interrogés et invités à remplir un questionnaire.

Voicu s'est assuré que l'échantillon était représentatif de l'ensemble de la population en termes de deux variables : l'âge et le sexe.

Les résultats de l'étude quantitative ont révélé que 70 % des participants considéraient que les formes traditionnelles de publicité étaient saturées.

En d'autres termes, ils n'avaient pas une attitude positive envers la publicité récemment conçus ou produit.

Cependant, les attitudes des consommateurs envers publicité alimentaire étaient beaucoup plus positifs, 61 % des participants qualifiant leurs attitudes de favorables ou de très favorables dans le questionnaire.

Quantitatif vs. Recherche qualitative

Comme le dit l'histoire, "les données sont le nouveau pétrole", oui, mais quelles données ?

En effet, bien que la recherche quantitative puisse être extrêmement puissante, elle doit être équilibrée avec recherche qualitative.

caractéristiques-de-la-recherche-qualitative — La recherche qualitative est effectuée par des entreprises qui reconnaissent la condition humaine et veulent en savoir plus à son sujet. Certaines des caractéristiques clés de la recherche qualitative qui permettent aux praticiens d'effectuer une enquête qualitative comprennent de petites données, l'absence de vérité définitive, l'importance du contexte, les compétences du chercheur et ses intérêts.

Plusieurs méthodes qualitatives pourrait contribuer à enrichir les données quantitatives.

Il est essentiel de comprendre que les données quantitatives peuvent être très efficaces à court terme.

Pourtant, cela pourrait ne rien nous dire à long terme.

Pour cela, nous devons utiliser le jugement humain, l'intuition et la compréhension du contexte.

Dans ce que nous pouvons qualifier de pensée de second ordre.

Seulement en construisant une compréhension qualitative dans des méthodes quantitatives combinées à une réflexion sur les effets de second ordre ; pouvez-vous tirer parti du meilleur des deux mondes !

Prenons par exemple le cas intéressant de la façon dont Amazon a intégré à la fois des données quantitatives et qualitatives dans ses stratégie d'entreprise.

Cela fait partie de L'état d'esprit du « premier jour » de Jeff Bezos.

jeff-bezos-jour-1 — Dans une lettre aux actionnaires en 2016, Jeff Bezos a abordé un sujet auquel il avait profondément réfléchi au cours des dernières décennies alors qu'il dirigeait Amazon : le jour 1. Comme l'a dit Jeff Bezos, « le jour 2 est la stase. Suivi par l'insignifiance. Suivi d'un déclin atroce et douloureux. Suivie de la mort. Et c'est pourquoi c'est toujours le jour 1.

Cela a permis à Amazon de comprendre quand il est logique d'exploiter données quantitatives vs qualitatives.

As Jeff Bezos expliqué en 2006 :

"La plupart des décisions importantes que nous prenons sur Amazon.com peuvent être prises avec des données. Il y a une bonne réponse ou une mauvaise réponse, une meilleure réponse ou une moins bonne réponse, et les mathématiques nous disent laquelle est laquelle. Ce sont nos types de décisions préférés.

Comme nos actionnaires le savent, nous avons pris la décision de baisser continuellement et considérablement les prix pour les clients année après année, car notre efficacité et notre échelle le permettent.

En effet, c'était le principe fondamental de Le volant d'Amazon.

Et Jeff Bezos a également expliqué :

Ceci est un exemple d'une décision très importante qui ne peut pas être prise d'une manière mathématique. En fait, lorsque nous baissons les prix, nous allons à l'encontre des calculs que nous pouvons faire, qui disent toujours que la meilleure décision consiste à augmenter les prix.

En effet, comme Jeff Bezos l'a expliqué plus en détail :

Nous disposons de données importantes sur l'élasticité-prix. Avec une précision raisonnable, nous pouvons prédire qu'une réduction de prix d'un certain pourcentage entraînera une augmentation des unités vendues d'un certain pourcentage. À de rares exceptions près, l'augmentation du volume à court terme n'est jamais suffisante pour payer la baisse des prix.

En bref, des outils d'optimisation tirant parti du quantitatif analyse sont efficaces à court terme et par rapport aux activités à effets de premier ordre.

Cependant, dans de nombreux cas, cela ne vous dit rien quand il s'agit de ses conséquences à long terme de second ordre !

Jeff Bezos l'a très bien expliqué :

Cependant, notre compréhension quantitative de l'élasticité est à court terme. Nous pouvons estimer ce qu'une réduction de prix fera cette semaine et ce trimestre. Mais nous ne pouvons pas estimer numériquement l'effet qu'une baisse constante des prix aura sur notre d'affaires sur cinq ans ou dix ans ou plus.

Et il a introduit la différence entre les données quantitatives et le jugement humain, qui est une mesure qualitative !

Notre jugement est que le retour sans relâche d'améliorations de l'efficacité et d'économies d'échelle aux clients sous la forme de prix plus bas crée un cercle vertueux qui mène à long terme à un montant en dollars beaucoup plus important de gratuité espèces flux, et donc à un Amazon.com beaucoup plus précieux.

Il a souligné à quel point les paris à long terme, imprévisibles et contre-intuitifs étaient le résultat d'un jugement humain :

Nous avons porté des jugements similaires concernant la livraison gratuite Super Saver et Amazon Prime, qui sont tous deux coûteux à court terme et, selon nous, importants et précieux à long terme.

Exemples de recherche quantitative

Buffer

Il y a beaucoup de discussions autour de la durée idéale des publications sur les réseaux sociaux en ligne, et une grande partie est au mieux anecdotique ou pure conjecture.

Pour réduire le bruit et arriver à des conclusions fondées sur des données, récemment conçus bâtiment plateforme Buffer s'est associé à la société de logiciels d'analyse SumAll.

Dans cet exemple, la recherche impliquait de tabuler et de quantifier l'engagement sur les réseaux sociaux en tant que facteur de durée de publication.

Les publications comprenaient une variété de mises à jour sur les réseaux sociaux, telles que des tweets, des articles de blog, des publications sur Facebook et des titres. L'étude a déterminé :

La largeur optimale d'un paragraphe (140 caractères).
La longueur optimale d'un nom de domaine (8 caractères).
La longueur optimale d'un hashtag (6 caractères).
La longueur optimale d'un sujet d'e-mail (28 à 39 caractères), et
La durée optimale d'un podcast (22 minutes) et d'une vidéo YouTube (3 minutes).

La provenance de SumAll pour ses données quantitatives variait selon le type de publication sur les réseaux sociaux.

Pour déterminer la largeur optimale d'un paragraphe, la société a fait référence au gourou des médias sociaux Derek Halpern qui a lui-même analysé les données de deux études universitaires distinctes.

Pour déterminer la longueur optimale d'une ligne d'objet d'e-mail, SumAll a fait référence à une étude réalisée en 2012 par Mailer Mailer qui a analysé 1.2 milliard d'e-mails pour identifier les tendances.

Ondes hautes

Tallwave est une entreprise de conception d'expérience client qui effectue des recherches quantitatives pour les clients et identifie les tendances potentielles.

À la suite de COVID-19, l'entreprise voulait savoir si les tendances de consommation stimulées par la pandémie se poursuivraient après la levée des restrictions.

Ces tendances comprenaient l'achat en ligne, le ramassage en magasin (BOPIS) et les repas de restaurant mélangés et cuisinés à la maison.

Tallwave souhaitait également en savoir plus sur les attentes des consommateurs en matière de communication de marque.

Dans un monde post-pandémique, les précautions de santé et de sécurité étaient-elles plus importantes que les inconvénients qu'elles causaient ?

Les clients abandonneraient-ils les expériences numériques et retourneraient-ils dans les magasins physiques ? En effet, était-il judicieux de continuer à investir dans des infrastructures dont le client ne voulait pas ?

Pour collecter des données quantitatives, Tallwave interrogé 1,010 24 personnes à travers les États-Unis âgées de XNUMX ans et plus en Avril 2021.

Les consommateurs ont été interrogés sur leurs comportements, leurs perceptions et leurs besoins avant et après la pandémie.

La société a constaté que si le comportement des clients avait changé à la suite de COVID-19, il n'avait pas changé dans la mesure prévue. Certaines des principales conclusions comprennent :

La commodité l'emporte sur tout – alors que de nombreuses marques ont continué à se concentrer sur la santé et la sécurité, les clients apprécient toujours la commodité par-dessus tout. Les besoins liés à la sécurité venaient ensuite en importance pour toutes les tranches d'âge (à l'exception de la génération Z).
Le rôle des expériences numériques – la plupart des participants à l'enquête qui ont utilisé l'expérience numérique d'une entreprise ont une opinion plus favorable de cette entreprise. Cela a prouvé que dans un monde post-COVID, la flexibilité pour les consommateurs de choisir leur propre "aventure" est primordiale.
L'accessibilité des expériences numériques – les données de l'enquête ont également montré que l'intérêt pour les expériences numériques diminuait avec l'âge à partir de la tranche 45-54 ans. Étant donné que 66 % des personnes âgées de 55 ans et plus n'ont déclaré aucun désir de poursuivre leurs expériences en ligne après le COVID-19, Tallwave a fait valoir que l'augmentation de la littératie numérique entraînerait une adoption et un engagement accrus à long terme.

Études de cas supplémentaires

Exemples de scénarios commerciaux utilisant la recherche quantitative:

Segmentation du marché:
- Une entreprise qui lance un nouveau produit mène des enquêtes pour identifier quelle tranche d’âge est la plus intéressée par son produit.
Optimisation des prix:
- Un magasin de détail utilise le conjoint analyse pour déterminer le prix optimal pour un nouvel article.
Préférences des consommateurs:
- Une entreprise de boissons teste diverses saveurs et utilise des échelles de notation pour déterminer quelle nouvelle saveur lancer.
Facilité d'utilisation du site Web:
- Un site e-commerce analyse les taux de clics pour optimiser la mise en page de ses pages produits.
Notoriété de la marque:
- Une startup utilise des enquêtes pour mesurer combien de consommateurs sont conscients de leur récemment conçus après l'entraînement marketing campagne.
Efficacité de la publicité:
- Une entreprise mène un sondage en ligne pour évaluer l'efficacité de sa récente publicité télévisée.
Les prévisions de ventes:
- Une entreprise technologique analyse les données de ventes passées pour prédire le nombre d’unités qu’elle vendra au cours du prochain trimestre.
La satisfaction des employés:
- Une entreprise utilise des questionnaires standardisés pour évaluer la satisfaction des employés et identifier les domaines à améliorer.
Efficacité de la chaîne d'approvisionnement:
- Une entreprise manufacturière analyse les délais et les vitesses de livraison pour optimiser les processus de sa chaîne d’approvisionnement.
Placement de produit:
- Une chaîne de vente au détail examine les données de vente pour déterminer l’emplacement optimal des produits en rayon afin de maximiser les ventes.
Fidélisation et rétention des clients:
- Une compagnie aérienne analyse les données des voyageurs fréquents pour comprendre les tendances et introduire des récompenses de fidélité.
Décisions d'investissement:
- Une institution financière utilise des méthodes quantitatives analyse pour prédire les tendances boursières.
Optimiser les promotions:
- Un supermarché utilise les données de ventes pour comprendre quels produits se vendent le mieux lors d’événements promotionnels.
Efficacité opérationnelle:
- Un restaurant examine les données de suivi du temps pour optimiser les horaires des équipes pendant les heures de pointe.
Commentaires des clients sur les nouvelles fonctionnalités:
- Un éditeur de logiciels utilise des enquêtes pour recueillir des commentaires sur une nouvelle fonctionnalité qu'il a introduite.
Prévisions économiques:
- Les entreprises analysent les indicateurs macroéconomiques pour prévoir les conditions du marché.
Gestion des stocks:
- Les détaillants examinent les ventes et inventaire données pour prédire les besoins de réapprovisionnement.
Décisions immobilières:
- Une chaîne hôtelière utilise des recherches quantitatives pour déterminer les meilleurs emplacements pour de nouveaux hôtels en fonction des données de voyage et d'occupation.
Analyse de la concurrence:
- Une entreprise examine les données de part de marché pour comprendre sa position par rapport à ses concurrents.
Efficacité du support client:
- Une entreprise de services analyse les données du centre d'appels pour réduire les temps d'attente et améliorer le service client.

Points clés

Les caractéristiques de la recherche quantitative contribuent aux méthodes qui utilisent les statistiques comme base pour faire des généralisations sur quelque chose.
Dans une étude quantitative, des variables mesurables sont analysées à l'aide d'instruments de recherche standardisés. Il est important de noter que les données doivent être échantillonnées au hasard à partir d'une grande population représentative pour éviter les biais.
Les données de recherche quantitatives doivent également être présentées sous forme de tableaux et de graphiques pour rendre les principales conclusions plus digestes pour les parties prenantes non techniques. Les méthodes doivent également être reproductibles dans différents contextes pour assurer une plus grande fiabilité et validité des résultats.

Principaux faits saillants des caractéristiques de la recherche quantitative :

La recherche quantitative utilise des statistiques pour faire des généralisations basées sur des variables mesurables.
Des instruments de recherche standardisés tels que des questionnaires et des enquêtes sont utilisés pour la collecte de données.
L'échantillonnage aléatoire des participants garantit des résultats impartiaux à partir d'une population plus large.
Les données sont présentées sous forme de tableaux, de graphiques ou de figures pour une meilleure compréhension.
La méthode de recherche est reproductible pour vérification et validité.
Il permet de prédire les résultats et les relations causales.
Le questionnement fermé est utilisé pour recueillir des réponses précises et structurées.

Importance de la recherche quantitative :

Fournit des informations, des tendances, des prévisions et des modèles objectifs et basés sur des données pour les entreprises.
Aide au développement marketing stratégies et comprendre le public cible.
Se concentre sur la mesure objective et la production de résultats impartiaux.
Offre une polyvalence dans les statistiques analyse techniques pour divers objectifs de recherche.

Exemples concrets de recherche quantitative :

Impact des avis sur les médias sociaux sur la perception de la marque.
Perceptions des enseignants des communautés d'apprentissage professionnelles.
Comparaison des notes de cours et de la rétention dans les cours en ligne et en face à face.
Attitudes des consommateurs envers la publicité sur les produits alimentaires.

Recherche qualitative ou quantitative :

La recherche qualitative implique des données non numériques et se concentre sur la compréhension du comportement et des attitudes humaines.
La recherche quantitative s'appuie sur des variables mesurables et des statistiques pour faire des déductions générales.
La combinaison des deux méthodes permet une compréhension globale de phénomènes complexes.

Considérations relatives à la taille de l'échantillon :

La taille de l'échantillon est essentielle dans la recherche quantitative pour garantir des résultats fiables.
Des tailles d'échantillon plus grandes augmentent la précision et réduisent l'impact de la variation aléatoire.
Des tailles d'échantillons correctement équilibrées sont essentielles pour des conclusions valides et statistiquement significatives.

Points principaux

Caractéristiques de la recherche quantitative :
- Implique des statistiques analyse pour faire des généralisations basées sur des variables mesurables.
- Utilise des instruments de recherche standardisés comme des enquêtes et des questionnaires.
- Nécessite un échantillonnage aléatoire pour une représentation impartiale d’une population plus large.
- Présente les données sous forme de tableaux, de graphiques ou de figures à des fins de visualisation.
- Doit suivre une méthode reproductible pour la validation et la fiabilité.
- Permet de prédire les résultats et d’identifier les relations causales.
- Utilise des questions fermées pour recueillir des réponses spécifiques.
Importance de la recherche quantitative :
- Offre des informations, des modèles, des tendances et des prédictions basées sur les données.
- Informe les stratégies commerciales, marketing décisions et compréhension du public.
- Fournit une mesure objective et une représentation des tendances.
- Permet une prise de décision éclairée grâce aux statistiques analyse.
Exemples concrets de recherche quantitative :
- Examine l’impact des médias sociaux sur récemment conçus perception.
- Étudie les perceptions des enseignants à l’égard des communautés d’apprentissage professionnel.
- Compare l'efficacité des cours en ligne et en face à face.
- Étudie les attitudes des consommateurs à l'égard de la publicité sur les produits alimentaires.
Recherche quantitative ou qualitative :
- La recherche qualitative se concentre sur la compréhension du comportement humain à travers des données non numériques.
- La recherche quantitative met l'accent sur les variables mesurables et les statistiques. analyse.
- La combinaison des deux méthodes offre une compréhension globale de phénomènes complexes.
Considérations relatives à la taille de l'échantillon :
- La taille de l’échantillon est cruciale pour obtenir des résultats fiables et précis.
- Des échantillons plus grands améliorent la précision et réduisent l’impact des variations aléatoires.
- Des tailles d’échantillon équilibrées garantissent des résultats valides et statistiquement significatifs.