Gleichgewicht. Im Leben dreht sich alles um das Gleichgewicht. Um fundiertere (und letztendlich profitablere) Marketingentscheidungen für Ihre Berater-Website zu treffen, müssen Sie die entsprechenden Untersuchungen durchführen, um sie zu unterstützen.
Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun: Quantitative und qualitative Forschung. Dies sind sehr unterschiedliche Formen der Forschung, die Ihnen jeweils unterschiedliche Antworten auf Ihre Fragen liefern werden.
Aber Sie müssen sich nicht für das eine oder das andere entscheiden. Um eine möglichst wirksame digitale Marketingstrategie zu entwickeln, müssen Sie beide miteinander in Einklang bringen. Sowohl die qualitative als auch die quantitative Forschung spielen eine Rolle, wenn es darum geht, die besten Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.
Zusammen geben sie Ihnen ein vollständiges Bild davon, was Ihre Kunden wollen.
Lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was Sie über den Einsatz qualitativer und quantitativer Forschung für eine effektive digitale Marketingstrategie wissen müssen.
Quantitativ
Es gibt viele Unterschiede zwischen qualitativer und quantitativer Forschung.
Aber wenn Sie beide zusammen verwenden, sind es die Unterschiede, die zu einer stärkeren Marketingstrategie führen.
Bevor wir darüber sprechen, wie diese beiden Formen der Forschung zusammenkommen, um Ihre Gesamtstrategie zu stärken, lassen Sie uns einen Blick auf die Definition der beiden werfen, sowie darauf, wann Sie sie in Ihrem Marketing verwenden können.
Quantitative Forschung definiert
Quantitative Forschung hilft Ihnen, Daten in messbarer oder numerischer Form zu sammeln.
Bei der Forschung dreht sich alles um Zahlen, und sie nutzt mathematische Analysen, um wichtige Statistiken über Ihr Unternehmen und Ihren Markt zu beleuchten.
Diese Art von Forschung liefert Ihnen harte Daten in organisierter Form, die Sie dann analysieren können, um gut durchdachte Entscheidungen zur Verbesserung Ihrer Marke, Produkte und Dienstleistungen zu treffen.
Häufige quantitative Quellen für digitale Marketers.
- Google Analytics (und andere Webanalysetools)
- Smartlook
- Soziale Erhebungen
- Geschlossene Fragebögen
- Strukturierte Interviews
- Unternehmen Konten
- Offizielle Statistik
- Beobachtungen
Wie Sie sehen können, gibt es viele verschiedene Möglichkeiten, quantitative Forschung durchzuführen.
Unabhängig von der Quelle handelt es sich jedoch immer um numerische Daten, die mit Hilfe mathematischer oder statistischer Methoden analysiert werden.
Kurz gesagt: Wenn keine Zahlen im Spiel sind, handelt es sich wahrscheinlich NICHT um quantitative Forschung.
Analysieren quantitativer Daten
Es gibt eine Vielzahl verschiedener statistischer Verfahren, die Sie zur Analyse quantitativer Daten verwenden können.
Dabei kann es sich um statistische Signifikanzen oder auch um einfache Diagramme handeln, die die Daten durch Tests von Korrelationen zwischen zwei oder mehr Elementen darstellen. Ein Beispiel für ein statistisches Signifikanzdiagramm finden Sie unten.
Sie können auch Hypothesentests durchführen, um festzustellen, ob es echte Unterschiede zwischen den Gruppen gibt. Nachstehend finden Sie ein Beispiel für ein Hypothesentestdiagramm.
Die Clusteranalyse ist eine weitere Methode, die nützlich ist, um Beziehungen zwischen verschiedenen Themen oder Gruppen zu erkennen, wenn es keine offensichtliche Hypothese gibt. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine Clusteranalyse.
Obwohl es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, quantitative Forschung durchzuführen und die Daten zu analysieren, ist es wichtig zu bedenken, dass quantitative Methoden nicht immer die am besten geeigneten für eine Untersuchung sind.
Sie sind zum Beispiel nicht hilfreich, wenn es darum geht, die Gründe für ein bestimmtes Verhalten im Detail zu verstehen. Und es kann sein, dass die Zuweisung von Zahlen zu abstrakten Konstrukten (wie z. B. persönlichen Meinungen) sie unzuverlässig macht.
Wann Sie quantitative Forschung für Ihr Marketing einsetzen sollten
Quantitative Forschung ist besonders nützlich für Marketingberater und Coaches sowie für jeden Marketer, der eine digitale Marketingstrategie entwickelt. Denn für Marketers gelten numerische Daten als der Goldstandard für die Erstellung erfolgreicher Marketingkampagnen.
Wenn ein Berater beispielsweise feststellt, dass ein Unternehmen Facebook-Werbung und Google-Werbung einsetzt, die auf dieselbe Zielseite verweisen, kann er sich die Gesamtzahl der Personen ansehen, die den Link für jede Seite angeklickt haben.
Sie können diese Zahlen dann mit den Gesamtkosten der einzelnen Marketinginstrumente vergleichen und feststellen, welches am rentabelsten ist.
Wenn Facebook-Anzeigen weniger Ergebnisse liefern als Google-Anzeigen und teurer sind, könnte der Marketers die Investitionen in letztere reduzieren und die Investitionen in erstere erhöhen. Dies würde wahrscheinlich zu besseren Ergebnissen und zu einem höheren ROI für das Unternehmen führen.
Der Besitz von quantitativen Daten wie diesen wird Ihre digitale Marketingstrategie als Berater erheblich verbessern.
Hier sind einige Dinge, die quantitative Forschung Ihnen sagen kann:
- Ob es einen Markt für Ihre Dienstleistung gibt
- Der Bekanntheitsgrad Ihrer Marke
- Die Anzahl der Personen, die sich für Ihren Service interessieren
- Einblicke in Ihre idealen Kunden
- Die Kaufgewohnheiten Ihrer Zielkunden
- Wie sich die Bedürfnisse Ihres Zielmarktes ändern
Wenn Sie z. B. die tatsächliche Anzahl der Website-Besucher oder die Anzahl der in Leads umgewandelten Besucher sehen können, können Sie diese Art von Informationen für Ihre aktuellen und zukünftigen Marketingstrategien nutzen.
Wichtiger Hinweis: Nicht alle Phänomene lassen sich problemlos quantitativ analysieren.
Darüber hinaus gibt es Fälle, in denen quantitative Daten aus qualitativen Phänomenen gewonnen werden müssen. Während einige bereits in numerischer Form vorliegen (z. B. die Anzahl der E-Mail-Abonnenten), sind andere nicht so offensichtlich (z. B. Nutzermeinungen). Aber auch diese können noch mit quantitativen Methoden gemessen werden.
Zum Beispiel:
- Angenommen, Sie möchten Meinungen in Zahlen umwandeln, indem Sie eine statistische Analyse der Meinungen der Menschen zu einem Ihrer Produkte durchführen.
- Sie können die Befragten bitten, ihre relative Zufriedenheit mit den verschiedenen Funktionen auf einer Skala von 1 bis 10 auszudrücken, wobei 1 für sehr unzufrieden und 10 für sehr zufrieden steht.
- Eine solche Skala, die so genannte Likert-Skala, hilft Ihnen, Meinungsäußerungen in numerische Daten zu übersetzen.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie eine Likert-Skala zur Erfassung dieser Daten verwendet werden kann. Zum Beispiel kann ein Textschieberegler wie der unten stehende verwendet werden:
Der Verbraucher des Produkts des Unternehmens kann den Punkt auf der Linie verschieben, um den Grad seiner Zustimmung zu einer bestimmten Aussage zu markieren. Diese Aussagen können dann in quantitative Daten umgewandelt werden.
Wo "stimme überhaupt nicht zu" in eine 1 umgewandelt werden könnte, könnte "stimme voll und ganz zu" in eine 5 umgewandelt werden, mit drei weiteren Werten dazwischen ("stimme nicht zu", "stimme zu" und "neutral").
Jeder dieser Werte könnte wiederum in eine 2, 3 oder 4 umgewandelt werden. Der Berater könnte die quantitativen Daten mitteln und sie für den Kunden wieder in qualitative Daten umwandeln.
Bei einem Ergebnis von 4,2 könnte der Berater sagen, dass die Mehrheit der Verbraucher einer bestimmten Aussage zustimmt, z. B. "Ich fand dieses Produkt nützlich."
Qualitativ
Da Sie nun wissen, wie wichtig zuverlässige quantitative Quellen für Ihre digitalen Marketingstrategien sind, werfen wir einen Blick darauf, was Sie über qualitative Forschung wissen müssen.
Qualitative Forschung definiert
Qualitative Forschung unterscheidet sich stark von quantitativer.
Bei dieser Art von Forschung geht es nicht um Zahlen oder das Sammeln von numerischen Daten, sondern um das Beobachten und Sammeln von nicht-numerischen Erkenntnissen, wie Meinungen und Motivationen, so dass Sie tiefer gehende Ideen erforschen können.
Häufig werden Sprache oder Wörter verwendet, aber auch Fotos, Bilder und Beobachtungen.
In einigen Fällen können Meinungen, Motivationen und andere qualitative Phänomene in quantitative Daten umgewandelt werden, indem Likert-Skalen und andere Instrumente wie oben gezeigt verwendet werden; dies ist jedoch nicht immer der Fall.
Es gibt Fälle, in denen qualitative Daten den Zahlen und Statistiken vorzuziehen sind.
Ein Vorteil qualitativer Daten besteht darin, dass man fast JEDES Phänomen qualitativ untersuchen kann, während man quantitativ viel weniger Phänomene untersuchen kann.
Häufige qualitative Quellen für digitale Marketers.
Offene Kundenbefragungen: Mit diesen Umfragen erfahren Sie mehr über die Probleme Ihrer Kunden, indem Sie ihnen die Möglichkeit geben, in ihren eigenen Worten zu antworten.
- Interviews: Dies können strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Interviews sein.
- Sekundäre Daten: Dazu gehören Tagebücher, Unternehmensberichte, schriftliche Aufzeichnungen von Ereignissen und so weiter.
- Fokusgruppen: Hierbei handelt es sich um mehrere Teilnehmer, die zusammengebracht wurden, um ein Thema zu diskutieren.
- Beobachtungen: Diese können unter "Laborbedingungen" oder vor Ort durchgeführt werden. So können die Teilnehmer beispielsweise gebeten werden, in Rollenspielen zu zeigen, welche Entscheidungen sie in verschiedenen Situationen treffen würden.
Dies sind nur einige der gängigen qualitativen Forschungsmethoden, die Sie als Berater nutzen können, um bessere Entscheidungen für Ihr Marketing zu treffen.
Analysieren qualitativer Daten
Da qualitative Daten aus einer Vielzahl von Quellen stammen, können die Ergebnisse in ihrem Umfang sehr unterschiedlich sein.
Es gibt ebenso viele verschiedene Möglichkeiten der Analyse von Daten aus qualitativen Analysen, von denen viele die Kodierung und Strukturierung der Daten in Themen und Gruppen beinhalten.
Heutzutage gibt es auch eine Vielzahl von Computerpaketen, die für die Analyse qualitativer Daten entwickelt wurden.
Ihre Aufgabe ist es, die beste Methode für Ihr Unternehmen zu finden, je nach Ihren spezifischen Anforderungen an die Erhebung und Analyse von Daten.
Wann Sie qualitative Forschung in Ihrem Marketing einsetzen sollten
Qualitative Analysen liefern reichhaltige Daten, die ein umfassenderes, tiefergehendes Bild vermitteln. Sie ist besonders nützlich, um herauszufinden, warum und wie Dinge in Ihrem Unternehmen geschehen.
Wenn Sie beispielsweise für eine karriereorientierte Website arbeiten und eine qualitative Studie über die Arbeitsbedingungen bei Instacart erstellen möchten, würden Sie idealerweise 50-100+ Kunden kontaktieren und nicht nur fragen, wie viel Instacart seinen Kunden zahlt, sondern auch, was die Mitarbeiter über die Arbeit bei dem Unternehmen denken.
Hier sind einige weitere Beispiele, in denen qualitative Forschung nützlich sein könnte:
- Wenn Sie die Absicht hinter einer Suche verstehen wollen
- Wenn Sie herausfinden möchten, warum potenzielle Kunden einen bestimmten Bereich Ihrer Website besuchen
- Wenn Sie herausfinden möchten , ob sie die Aufgabe, die sie erledigen wollten, abgeschlossen haben
- Wenn die Absprungrate auf Ihrer Website hoch ist und Sie den Kontext ermitteln möchten
- Wenn Sie herausfinden möchten, welche Produktmerkmale Ihre Kunden am interessantesten finden
- Wenn Sie Einblicke in die Frustrationen und Wünsche Ihrer Kunden erhalten möchten
Diese Art von Forschung kann Ihnen helfen, die Antworten auf all diese Fragen und mehr zu finden.
Wenn zum Beispiel ein Fehler auf Ihrer Website vorliegt, der behoben werden muss, hilft Ihnen die qualitative Forschung dabei, ihn zu finden. Es kann sogar sein, dass der Fehler sonst schwer zu entdecken ist, aber diese Strategien werden Ihnen helfen, ihn in kürzester Zeit zu entdecken.
Sie können auch qualitative Forschung einsetzen, um mit Ihren Website-Besuchern zu sprechen und zu verstehen, wie und warum sie die Website nutzen. Dies kann zwar erfordern, dass Sie ein Webinar veranstalten, um ihre Situation zu verstehen und direkt mit ihnen zu sprechen, aber die Erkenntnisse können erheblich sein.
Allerdings gibt es auch einige Nachteile der qualitativen Forschung. Wenn die Befragten beispielsweise keinen Nutzen in Ihrer Forschung sehen, geben sie möglicherweise falsche oder ungenaue Informationen an. Einige Befragte geben sogar Informationen an, von denen sie glauben, dass die Forscher sie hören wollen. Dies wird als "soziale Erwünschtheit" (social desirability bias) bezeichnet.
Natürlich gibt es Möglichkeiten, solche Probleme zu umgehen.
Zum einen können sich qualitative Forscher die Zeit nehmen, eine Beziehung zu jedem ihrer Probanden aufzubauen, um so die Gefahr zu verringern, dass sie ungenaue Antworten geben.
Qualitativ vs. quantitativ: alles zusammenbringen
Ihre Forschungsquellen müssen nicht immer entweder quantitativ ODER qualitativ sein.
Es ist beispielsweise möglich, eine Standard-NPS-Umfrage (Net Promoter Score) an Kunden zu senden, die beide Arten von Fragen enthält, wie z. B.:
Quantitative Fragen wie:
"Auf einer Skala von 0 bis 10, wie wahrscheinlich ist es, dass Kunden Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung weiterempfehlen?"
Und qualitative Fragen, wie zum Beispiel:
"Was ist der Grund für ihr Ergebnis?"
Dies ist nur eine Möglichkeit, qualitative und quantitative Quellen gemeinsam zu nutzen.
Es ist sinnvoll, beide Arten von Fragen zu stellen, denn während Sie mit quantitativen Daten vielleicht die Antworten auf das "Was" erhalten, werden Sie das "Warum" wahrscheinlich nicht verstehen.
Zum Beispiel:
Google Analytics zeigt Ihnen die Anzahl der Besucher, die auf Ihre Website gekommen sind, aber es sagt Ihnen nicht, warum sie auf Ihre speziellen Suchergebnisse geklickt haben.
Ein weiteres Beispiel aus dem E-Mail-Marketing:
Ein E-Mail-Dienstleister wie MailChimp kann zwar Statistiken über Öffnungs- und Klickraten liefern, aber er sagt Ihnen nichts über die einzelnen Wörter oder Sätze in Ihrer Betreffzeile oder Ihrem E-Mail-Text, die diese Öffnungen oder Klicks ausgelöst haben.
Qualitative Forschung ermöglicht es Ihnen, erzählerische Irrtümer zu vermeiden, die versuchen zu erklären, ohne dass die Daten sie unterstützen.
Angenommen, Ihre quantitative Forschung zeigt Ihnen, dass die Absprungrate auf einer Ihrer Serviceseiten recht hoch ist. Sie könnten dann annehmen, dass der Grund dafür die wenig ansprechenden Bilder sind. Ihr nächster Gedanke könnte sein, neue Heldenbilder zu besorgen.
Das ist ein Beispiel für einen narrativen Trugschluss: Schlussfolgerungen ziehen, ohne sie mit Daten zu untermauern. In Wirklichkeit könnte es sein, dass Ihre Absprungrate hoch ist, weil Ihr Tracking nicht so gut funktioniert, wie es sollte.
Vielleicht hat die Seite eine unzureichende Anzahl interner Links. Oder es könnte sogar sein, dass die Überschrift nicht mit der Absicht des Zielnutzers übereinstimmt. Tatsächlich könnte es einer von hundert verschiedenen Gründen sein.
Wenn Sie es ernst meinen mit der Verbesserung und Optimierung Ihrer Website oder dem Aufbau von Autorität mit Ihrem Blog, hilft Ihnen der Einsatz von qualitativer Forschung zusammen mit quantitativer Analyse dabei, jene narrativen Irrtümer zu vermeiden, die sonst Ihre Arbeit untergraben könnten. Der folgende Anwendungsfall hilft Ihnen, ein besseres Verständnis für den Einsatz qualitativer und quantitativer Nutzerforschung zu bekommen:
Qualitative und quantitative Forschung - Anwendungsfall: Neugestaltung einer Website
Die Neugestaltung einer Website ist mit einem großen Risiko verbunden. Die Entscheidungen über die Neugestaltung werden meist von der bestbezahlten Person getroffen.
Das bedeutet, dass nach Jahren, in denen man kleine, datenbasierte Änderungen an einer Website vorgenommen hat, all diese Arbeit mit einem großen Redesign weggeworfen werden kann.
Dies wird auch als "radikale" oder "iterative" Neugestaltung bezeichnet - d. h. der Unterschied zwischen den kleinen Änderungen auf dem Weg zur großen Neugestaltung. Wenn Sie sich an kleinere Änderungen halten, ist es weniger wahrscheinlich, dass Sie Geld für die Änderung der Website verschwenden, nur damit sie noch schlechter funktioniert.
Dennoch gibt es bestimmte Situationen, die eine umfassende Neugestaltung erfordern, z. B. wenn:
- Sie verändern Ihre Marke oder Dienstleistung grundlegend
- Sie haben das "lokale Maximum" für Ihre Website erreicht, wobei Sie ALLE Möglichkeiten für eine iterative Neugestaltung ausgeschöpft haben
- Sie haben nicht das erforderliche Maß an Traffic, um die Daten zu erhalten, die Sie für A/B-Tests benötigen
Unabhängig davon, für welchen Ansatz Sie sich entscheiden, ist Forschung immer unerlässlich. Und in einem solchen Fall kann sie auch der beste Weg sein, um Ihre Website bei einer radikalen Umgestaltung zu schützen.
Die gemeinsame Nutzung quantitativer und qualitativer Daten kann dazu beitragen, die Design- und Textentscheidungen zu rechtfertigen, die die Nutzer am ehesten zufrieden stellen (und Ihrem Unternehmen letztendlich mehr Geld einbringen).
Zusammenfassung
Quantitative und qualitative Forschung müssen in einem ausgewogenen Verhältnis zueinander stehen, um die effektivste digitale Marketingstrategie für Kunden zu entwickeln.
Marketingexperten müssen in der Lage sein, sowohl die Geschehnisse anhand quantitativer Daten wie Zahlen und Statistiken zu bewerten als auch qualitative Daten zu nutzen, um zu beurteilen, warum bestimmte Maßnahmen ergriffen wurden.
Sowohl quantitative als auch qualitative Daten haben ihre Nachteile, vor allem, wenn sie allein verwendet werden, aber wenn sie zusammengebracht werden, werden die Vorteile von beiden vergrößert.
Denken Sie daran, dass eine wirksame digitale Marketingstrategie ausgewogen sein muss, und dieses Gleichgewicht wird durch die kombinierte Nutzung quantitativer und qualitativer Daten erreicht.
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Über den Autor:
Ron Stefanski
Ron Stefanski ist ein College-Professor, der zum Online-Geschäftsinhaber wurde. Er hat Hunderttausenden von Menschen geholfen, ihr eigenes Online-Geschäft aufzubauen und zu vermarkten. Sie können mehr über ihn erfahren, indem Sie OneHourProfessor.com besuchen . Sie können sich auch mit ihm auf YouTube oder Linkedin verbinden.