إن أقوى أبحاث المستخدمين تجمع بين طرق مختلطة. إن البحث بأكثر من نوع من الطرق يضيف طبقة إضافية من التحقيق إلى مشروعك، وذلك للإجابة على أسئلة متعددة في وقت واحد. إنه أمر مريح وأكثر تعمقًا، ومن المحتمل أن يوفر لك المال من خلال منع الأخطاء والافتراضات الخاطئة.
فكر في البحث المختلط باعتباره تقاطعًا بين البحث الكمي والنوعي – عندما تندمج الأفكار والمشاعر البشرية بنجاح مع البيانات ذات الصلة إحصائيًا لتقديم صورة أكثر وضوحًا لما تحاول العثور عليه.
ولكن ما هي أفضل طريقة لاتباع النهج المتعدد الجوانب للبحث باستخدام أساليب مختلطة؟
إليك كل ما تحتاج إلى معرفته، بما في ذلك كيف يمكن للتثليث في البحث باستخدام أساليب مختلطة أن يعزز استنتاجاتك بشكل كبير.
ببساطة، البحث باستخدام أساليب مختلطة هو استخدام نوعين من البحث – على وجه التحديد الجمع بين البحث الكمي والنوعي للحصول على أفضل ما في العالمين. فكر في الأمر باعتباره شكلًا هجينًا مختلطًا من أبحاث المستخدم، مما يسمح لك بالعثور على نتائج لسؤال من مجموعتين مختلفتين من البيانات.
لنتخيل أننا نبحث في كيفية تأثير خدمة العملاء على سلوك التسوق عبر الإنترنت. قد تتضمن الأبحاث التي تستخدم أساليب مختلطة إجراء مقابلة فردية لفهم مواقف العملاء وتصوراتهم (وهي عملية نوعية) واستخدام درجة رضا العملاء (الجانب الكمي والعددي للأمور).
أو لنقل إننا نريد معرفة سبب انسحاب المستخدمين من صفحة الخدمات على موقع ويب. قد يكون السبب أن القائمة ليست ما يحتاجون إليه، أو أن الصفحة تحتوي على رابط خاطئ/مضلل. وللإجابة على هذا السؤال، يمكن للباحث إجراء اختبارات قابلية الاستخدام الفردية (مطالبة المستخدم بأداء المهام ووصف تجربته) قبل الخوض في تحليلات الويب لفهم المشكلة.
يجمع نهج الطريقة المختلطة بين كلا النوعين من البيانات الكمية والنوعية، حيث يعوض أحدهما نقاط ضعف الآخر عندما يتعلق الأمر بتحليلك (المعروف باسم التثليث… ولكننا سنتحدث عن ذلك بعد قليل).
على سبيل المثال، إذا أجاب بعض المشاركين على أسئلة المقابلة النوعية الخاصة بك بشكل غير متحمس، فيمكننا بعد ذلك اختيار الجمع بين النتائج واستبيان لاختبارها.
قبل أن نذهب إلى أبعد من ذلك، سيكون من المفيد أن نحدد البحث النوعي والبحث الكمي…
البحث النوعي
البحث الكمي
إن تصميم البحث باستخدام الأساليب المختلطة يعمل بشكل رائع في دمج الأسئلة والأساليب والأدوات المختلفة معًا للحصول على رؤى أعمق. لكن هذا لا يعني أنه خالٍ من النكسات.
إن فوائد البحث باستخدام أساليب مختلطة واضحة إلى حد ما، ولكن دعونا نزن التحديات أيضًا.
كما هو الحال مع جميع أبحاث المستخدم، فإن الأمر يعتمد على هدف البحث في متناول اليد…
إذا كان بوسعك الإجابة على سؤال البحث بشكل كافٍ باستخدام أي نوع من البيانات، فنوصيك بتوفير بعض الوقت (والمال) باختيار نوع واحد فقط لأنه في النهاية لا توجد حاجة لاستخدام نهج الطريقة المختلطة. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة ببساطة إلى الاختيار بين خيارات التصميم، فإن اختبار التفضيل الكمي مع بضعة أسئلة متابعة سيكون كافياً. لن يكون هناك سبب للخوض في مقابلة فردية متعمقة.
ينبغي استخدام تصميم بحثي مختلط الأساليب عندما يكون من الضروري اتخاذ قرار بناءً على بيانات نوعية وكمية. فالبيانات الكمية تكتشف المشكلة، ثم تستكشف البيانات النوعية المشكلة بعمق أكبر ــ فتثبت صحة النتائج العددية (أو العكس، ولكن المزيد عن ذلك لاحقًا).
بعبارة أخرى، بعد حصولك على مجموعة بيانات من المستخدمين تقول شيئًا معينًا، يمكنك بعد ذلك إجراء مقابلات ومجموعات تركيز ومحادثات لاكتساب رؤى حول الأسباب وراء ذلك.
لنعد إلى مثال التسوق عبر الإنترنت وخدمة العملاء… إذا كنا مهتمين فقط بمستويات رضا العملاء، فإن قياس النتائج باستخدام درجة NPS على سبيل المثال سيكون كافيًا بالتأكيد. ومع ذلك، إذا أردنا معرفة الأسباب، أي العوامل المحددة التي أثرت على تجربة العملاء، فيمكن للبيانات النوعية اكتشاف ذلك. هذا منطقي، أليس كذلك؟
على الرغم من عدم وجود نهج واضح للبحث باستخدام أساليب مختلطة، إلا أن هناك نوعين أساسيين متسلسلين:
التصميم المتسلسل التوضيحي
باختصار: تقوم بجمع البيانات الكمية ومتابعتها بالبيانات النوعية لوضع البيانات في سياقها وشرحها (ومن هنا جاء الاسم “التوضيحية”).
يمكنك جمع البيانات التي تشير إلى انخفاض درجة رضا العملاء، ثم محاولة فهم السبب من خلال إجراء مجموعات تركيزية أو التحقق من المراجعات/التعليقات التي تم تركها.
التصميم الاستكشافي المتسلسل
هذا هو في الأساس العكس تمامًا. باختصار: تقوم بجمع البيانات النوعية لتطوير فهم أولي ثم تتبعها ببيانات كمية لقياس النتائج التي توصلت إليها رقميًا.
يمكننا تطوير فرضية حول التعليقات التي يقدمها العملاء حول تجربة العملاء الخاصة بهم. ومن ثم يمكنك إجراء دراسة كمية بناءً على النتائج التي توصلت إليها لتأكيدها أو رفضها.
على الرغم من أنك ستجمع النتائج بشكل منفصل، فإن الأمر الأكثر أهمية هو أنك بحاجة إلى إيجاد الارتباطات والصلات بين مجموعتي البيانات. وتذكر أن الأمر قد يختلف اعتمادًا على ما إذا كنت قد أجريت بحثًا استكشافيًا أم توضيحيًا.
على سبيل المثال، أجرينا مقابلات مع الموظفين لفهم ما يجعلهم سعداء في العمل. وبمجرد جمع البيانات النوعية، أجرينا تحليلاً موضوعيًا لتحديد الأنماط (أو الموضوعات) المشتركة بينهم.
لنفترض أنك اكتشفت أن التقارب مع فريقك يشكل عاملاً مشتركاً في السعادة في مكان العمل. بعد ذلك، يمكنك إجراء دراسة كمية (ربما استبيان) بسؤال مثل: “وفقاً للأهمية، كيف تؤثر عوامل مكان العمل هذه على سعادتك؟” . ومن خلال هذه النتائج، يمكنك بعد ذلك التحقق من صحة أو إبطال ما توصلت إليه باستخدام بيانات كمية لدعمه.
هناك مصطلح رسمي لهذا أيضًا، وهو التثليث…
التثليث في البحث باستخدام أساليب مختلطة هو استخدام مصادر مختلفة للبيانات للوصول إلى نفس النتيجة. إنها في الأساس طريقة لتعزيز صحة وموثوقية النتائج من خلال تعويض نقاط الضعف في أساليبك بأساليب أخرى. مما يقلل من خطر التحيزات البحثية.
لنفترض أنك أجريت مجموعات تركيز، فقد يكون أحد المخاوف هو أن النتائج العامة لن تمثل السكان وستكون ذات صلة فقط بالأفراد في مجموعة التركيز نفسها. وللتغلب على هذا، يمكنك تحديد النتائج باستخدام حجم عينة أكبر في البحث الكمي وتحديد ما إذا كانت النتائج الأصلية لا تزال موجودة. إذا كانت كذلك، فهذا يعني أنها صحيحة وكنت محقًا طوال الوقت!
إن تصميم البحث باستخدام أساليب مختلطة أمر بسيط. فهو يتعلق بالوصول إلى لب مسألة أو مشكلة معقدة… لأنك تستخدم أكثر من نوع من أنواع البحث لإيجاد حل.
يمكنك أن تفكر في البحث المختلط باعتباره تقاطعًا بين البحث الكمي والنوعي: عندما تندمج الأفكار والمشاعر البشرية بنجاح مع البيانات الرقمية لإعطاء صورة أكثر وضوحًا لما تحاول العثور عليه.
التنقل في منظومة المحتوى الرقمي:أفكار أساسية للمسوقين كيف نتفاعل مع المحتوى الرقمي اليوم؟ما مقدار الوقت الذي نقضيه في استهلاكه؟ما هي
أهمية عائد الاستثمار لمديري المنتجات فهم اختبار المستخدم عن بعد يتيح لك اختبار المستخدم عن بعد تقييم منتجك أو نموذجك
مع استضافة دولة الإمارات العربية المتحدة مؤتمر الأطراف الثامن والعشرين(مؤتمر الأمم المتحدة للتغير المناخي) في دبي في الفترة من 30
تلقَّ رسائل البريد الإلكتروني حول تحديثات UserQ والميزات الجديدة والعروض وأخر الأخبار.