Como analisar dados qualitativos

Dados qualitativos incluem respostas abertas de questionários, pesquisas e entrevistas. Como os dados não têm valor numérico, você tem que classificar as respostas para encontrar conexões e resultados. Embora não haja uma maneira perfeita de analisar seus dados, ainda há algumas diretrizes a seguir para garantir que você desenhe conclusões precisas. Nós vamos passar como encontrar as informações importantes em seus resultados antes de passar para algumas maneiras comuns de interpretar os dados para que você possa aprender com isso!

• Por exemplo, se você estiver analisando pesquisas de satisfação do cliente, você poderia usar perguntas como ", quais os clientes estão lutando com o mais?"Ou" Quais processos estão aumentando a experiência do cliente?"

• Ler dados qualitativos pode levar muito tempo, mas você receberá resultados imprecisos se você correr através dele.

• Mantenha suas respostas organizadas, entrando nelas em uma planilha. Em uma coluna, copie a resposta completa não editada. Na próxima coluna, escreva suas impressões.

• Por exemplo, se você estiver interpretando uma pesquisa de satisfação do cliente, poderá usar códigos como "experiência positiva", "problemas de funcionários", "problemas com a loja", e assim por diante.
• Evite usar vários códigos que significam a mesma coisa. Por exemplo, você provavelmente não precisa de um código para "atitudes de funcionários" se você já tem "problemas de funcionários" escritos.
• Use um código mais geral quando você está classificando suas respostas pela primeira vez. Você sempre pode recorrer-los em códigos mais específicos depois de ver todos os dados que você está trabalhando.

• Por exemplo, se múltiplas respostas em uma pesquisa de satisfação do cliente mencionar coisas como confundir layout da loja, produtos desorganizados e falta de limpeza, você pode classificar as respostas em um grupo de "armazenamentos".
• Algumas respostas contêm várias passagens que se encaixam em diferentes temas. Se esse é o caso, corte a resposta e classifique cada passagem para o grupo correspondente. Sempre mantenha uma cópia da resposta completa, para que você possa referenciá-lo mais tarde.
• Isso pode levar um pouco de tentativa e erro antes de encontrar os agrupamentos corretos. Não tenha medo de tentar reorganizar suas respostas em novos grupos se você não estiver encontrando respostas para suas perguntas.

• Por exemplo, se uma resposta menciona os funcionários não dar um bom serviço ao cliente e outra resposta diz que a loja estava confusa, você poderia fazer uma conexão que os funcionários não se importam o suficiente para limpar a loja.

• Por exemplo, se apenas uma pessoa reclama sobre como eles não conseguiram um bom serviço, provavelmente foi uma ocorrência única que não adiciona suas descobertas.
• Às vezes, os outliers podem ser interessantes contrapontos para a maioria dos seus dados que você deseja abordar. Por exemplo, se algumas pessoas se queixem de lutar com o layout da sua loja, você pode querer investigar se há pequenas alterações que você pudesse fazer.

• Por exemplo, se você estiver comparando as viagens de compras globais de vários entrevistados, você pode classificá-los em experiências positivas gerais e experiências negativas. Depois disso, você pode encontrar exemplos específicos nas respostas, como serviço rápido ou funcionários úteis, para descobrir por que uma pessoa respondeu do jeito que eles fizeram.

• Por exemplo, se alguém faz uma pausa por um segundo antes de responder uma pergunta, você poderia interpretar que eles se sentiram inseguros ou desconfortáveis ​​sobre o assunto.
• Como outro exemplo, se alguém responder com "Eu realmente não gostei da estética da loja", e eles colocam ênfase na palavra "não", então você pode supor que eles têm fortes sentimentos sobre como a loja parece.

• Por exemplo, você pode classificar seus dados em 17 ou menos de 18 a 35, 36-54 e 55+ para ver como as gerações diferentes respondem.
• Usar dados demográficos pode ajudá-lo a determinar se determinados grupos têm experiências diferentes. Por exemplo, se você perceber muitas respostas das pessoas 17 e sob quem não quer comprar em sua loja, você pode tentar vender mais produtos que a faixa etária está interessada em.

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