Mennyiségi vagy minőségi Melyik a jobb
Mennyiségi vagy minőségi? Mi a jobb?
Mind a kvalitatív, mind a kvantitatív adatoknak ma van érdeme. Függetlenül attól, hogy mi folyik be egy beszélgetés, úgy tűnik, mindig vita folyik arról, hogy milyen adatok jobbak. Most, amikor úgy tűnik, hogy a kvantitatív a "szinte az összes" lehetséges valóság mértékévé válik. Sőt, úgy tűnik, hogy a mindent mérni próbáló módszer rögeszmévé vált, amint Daniel Innearity beszámol erről az El País-ban megjelent cikkről, amelyet nemrégiben Salvával tárgyaltam. Mindent "pontszámok, rangsorok, értékelések, hatások, mutatók, tetszések, csillagok, pontszámok, arányok, indexek" formájában kell mérni ... Most mindent számszerűsítenünk kell? Érdemes-e valamit kvalifikálni?
A válasz erre a kérdésre középen lehet (mint általában az erények). Úgy gondolom, hogy nem a választás kérdése a kérdés mennyiségi vagy minőségi megfelelő módon, hanem inkább megtalálni az ideális egyensúlyt mindkét perspektíva között, háromszögben, mind kvanti, mind kvali adatok felhasználásával. (Olyannyira, hogy doktori disszertációmban pontosan olyan vegyes megközelítést választok, amely mind az eredményeket, mind a kvantitatív és kvalitatív adatok alapján háromszorosítja az eredményeket és következtetéseket. Példaként fogok beszélni a jövőben az ügyfelek számára készült termékek vagy szolgáltatások tervezéséről, de analógia az innováció kultúrájának változatosságának mérésével, vagy bármilyen analitikai folyamat az üzleti döntések meghozatalához.
Az igazság a fogalmak mögött
A tisztességes egyensúly szükségességének megértéséhez először meg kell határoznia, hogy mit jelentenek egyenként biztosan. Ismerje fel különbségeiket, és mindenekelőtt elengedhetetlen a helyes alkalmazása adatok elemzése amelynek eredményei eredményesek.
Egy olyan társadalomban, ahol mindent meg lehet mérni, és ezért számszerűsíteni lehet, a számok az információk rendezésének alapvető eszközeivé válnak. Nagy előnye a megértés egyszerűségében rejlik, a számok objektív módon egyszerűen érthetők, és további vita nélkül elfogadhatók.
Éppen ezért, amikor kvantitatív adatokról van szó, akkor egy nagy igazsággal szembesül, hogy szinte minden számszerűen osztályozható, akár rangsorokkal, pontszámokkal vagy értékelésekkel, egy termék minőségével, egy márka népszerűségével vagy a versenyképességgel maguk a vállalatok.
Tehát a kvantitatív adatok meghatározhatók olyan információként, amelyet számokkal mérhetünk. A számok átlátszóak, rajtuk keresztül meghatározza, hogy hányszor látogattak meg egy weboldalt, vagy hányszor töltöttek le egy alkalmazást.
Akár a tudományra, akár a politikára, akár a piacra használják, a számok társadalmi mérési funkciót töltenek be, egy szabványosított nyelvet, amelynek jellemzője a pontos, világos és elfogulatlan. Ezeket az alkalmazás metrikáival, felmérésekkel és A/B tesztekkel lehet összegyűjteni.
Épp ellenkezőleg, a táj teljesen megváltozik, amikor miről van szó minőségi. Minőségi adatokról beszélve az információ nem mérhető, és ettől eltérően mennyiségi, szubjektív. Ha a termékek vagy szolgáltatások tervezésének kontextusára utal, akkor bizonyos termékekre vonatkozó vevői tapasztalatok alapján gyűjtött adatokra utal.
Ezeket az adatokat hívások, e-mailek, interjúk vagy akár informális beszélgetések vagy megfigyelések, néprajzok stb. Során szerezhetik be.
Miért használja mindkettőt?
Miután megértette, hogyan kell ezeket alkalmazni, láthatja, mennyire ellentétesek az alapjaik. Objektivitás vs szubjektivitás, pontosság vs pontatlanság. Azonban összességében, és ha rendelkezik a megvalósításához szükséges ismeretekkel, a konkrét és mennyiségi információk kombinálásának (vagy háromszögelésének) eredményei, rugalmas és kvalitatív információkkal együtt nagy termelékenységet kínálnak.
Az üzleti siker kulcsa az egyensúlyban rejlik, pontosabban a kiegyensúlyozott döntések meghozatalában. Tehát úgy gondolom, hogy mindkét típusra szükség van az eléréséhez.
Az ok, amelyet e mögött állítottam, arra korlátozódik, hogy mindkettő képes információt szolgáltatni az emberek valós viselkedéséről. A vegyes felhasználásával elért eredmények messze túlmutatnak a lapos adatokon, mivel két különböző szempontból következetes adatokat nyernek.
És ezeknek az adatoknak a pontossága is növekedhet, ha az emberek viselkedését megmérik és tanulmányozzák. Kvantitatív és kvalitatív adatokat is kapunk, hány kliens csinál ...? az első, a második számára pedig olyan adatok, amelyek kontextust és árnyalatokat adnak véleményüknek. A weboldal teljesítményével, vagy a termék működését akadályozó jellemzőkkel kapcsolatos megjegyzések az a és előtti jelet jelölik a adatok elemzése mint olyan.
Ezzel kapcsolatban Esteban García Pérez, a Hydra Social Media ügyvezető igazgatója elmagyarázza, hogy ahhoz, hogy valóban megértsük, mit igényelnek az ügyfelek, kvalitatív és kvantitatív adatokat kell felhasználni a vásárlók kategorizálásának és szegmentálásának eléréséhez, valamint a tapasztalatok pozitívabb és kielégítőbb kialakításához. nekik.
Azok a megváltoztathatatlan adatok, amelyek nem változtathatják meg a bennük rejlőt, nagy értéket képviselnek, olyan igazságot jeleznek, amelyet nem lehet tagadni, és amely bizonyos indexeket jelez, ugyanakkor az emberek gondolkodására, érzésére és cselekedetére utaló adatok ugyanolyanok, mint értékes. Ahogy Pablo Seibelt, aki az Auth0 adattudományi csapatát vezeti, rámutat, az emberek szubjektívek, nem robotok, és szubjektivitásuk tudatában jobb eredmények születnek.
Ha szeretne példákat arra, hogyan működhetnek mindkét adattípus teljes összhangban és eredményesen, elemezheti a következő példát: Ha A/B tesztet javasolnak a weboldal felületének színének meghatározására, akkor a szín talált, ha kvantitatív adatokat használnak az opciók között, a kvantitatív adatokból azonban hiányoznak a dinamikusabb és szubjektívebb részletek, mint például a kontextus.