Thu thập dữ liệu được xem là hoạt động vô cùng quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào hiện nay nếu muốn phát triển mạnh mẽ trên thị trường hiện nay.
Tuy nhiên không phải ai cũng nắm được phương pháp thu thập dữ liệu nhanh chóng. Vì vậy, trong bài viết dưới đây, SaleJob sẽ chia sẻ đến bạn đọc các phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả nhất.
Thu thập dữ liệu là gì?
Thu thập dữ liệu là một quá trình tổng hợp tất cả các thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ chúng lại trong một hệ thống đã được thiết lập sẵn, sau đó cho phép một cá nhân hay tổ chức có thể trả lời câu hỏi có liên quan đến dữ liệu và đánh giá kết quả. Mục đích của việc thu thập dữ liệu đó là phục vụ cho việc phân tích, nghiên cứu, quản lý, kinh doanh hoặc đưa ra quyết định liên quan đến các lĩnh vực như khoa học, xã hội, kinh doanh…
Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm các hình ảnh, văn bản, video, âm thanh, dữ liệu từ mạng xã hội, website hay các nguồn dữ liệu khác. Mục tiêu là thu thập những bằng chứng cho phép phân tích, nghiên cứu để từ đó đưa ra các câu trả lời đáng tin cây với những câu hỏi được đặt ra.
Quá trình thu thập dữ liệu có thể được thực hiện thông qua nhiều phương pháp khác nhau ví dụ như khảo sát, phân tích dữ liệu, thăm dò ý kiến, từ dữ liệu lớn (big data)…và các công cụ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn trực tuyến. Việc thu thập dữ liệu đúng cách là vô cùng quan trọng bởi nó liên quan đến việc bảo đảm dữ liệu chính xác và đáng tin cậy để phục vụ cho các mục đích đề ra.
Tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu giữ một vai trò vô cùng quan trọng đối với quá trình nghiên cứu và đưa ra quyết định của nhiều lĩnh vực như khoa học và kỹ thuật, kinh doanh, giáo dục, y tế, chính trị…Sau đây là những giá trị mà hoạt động này mang lại:
Cung cấp thông tin
Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau từ đó cung cấp các thông tin hữu ích cho việc ra quyết định của người dùng. Đây có thể là dữ liệu về thị trường, khách hàng, kiến thức kinh tế, xã hội, văn hóa…
Xác định xu hướng và mối quan hệ
Việc thu thập dữ liệu giúp cho mọi người có thể xác định được mối quan hệ và xu hướng giữa các yếu tố với nhau từ đó giúp cho nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ về mối tương quan của những yếu tố này.
Đưa ra dự đoán
Từ những dữ liệu thu thập được thông qua quá trình phân tích, nghiên cứu, các nhà phân tích có thể đưa ra dự đoán về các xu hướng của nhiều lĩnh vực trong tương lai từ đó giúp các nhà quản lý lập kế hoạch và đưa ra quyết định chính xác hơn.
Cải thiện hiệu quả
Thông qua quá trình thu thập dữ liệu, các nhà quản trị sẽ hiểu rõ hơn về các hoạt động, công việc của họ từ đó cải thiện hiệu suất làm việc đạt kết quả tối ưu hơn.
Nghiên cứu định tính và Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng (Quantitative research) là gì ?
Là phương pháp thu thập các thông tin và dữ liệu dưới dạng số học, số liệu có tính chất thống kê để có được những thông tin cơ bản, tổng quát về đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ mục đích thống kê, phân tích; hay nói cách khác là lượng hoá việc thu thập và phân tích dữ liệu. Các thông tin, dữ liệu thường được thu thập thông qua khảo sát sử dụng bảng hỏi trên diện rộng và thường được áp dụng trong trường hợp mẫu nghiên cứu lớn.
Có hai loại chính của dữ liệu định lượng:
- Dữ liệu liên tục: Có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng. Ví dụ: chiều cao, cân nặng, nhiệt độ, và thời gian.
- Dữ liệu rời rạc: Chỉ nhận các giá trị cụ thể, thường là các số đếm. Ví dụ: số lượng sinh viên trong một lớp học, số lần xảy ra một sự kiện.
Dữ liệu định lượng thường được thu thập thông qua các phương pháp như thăm dò, thí nghiệm, phân tích số liệu và có thể được phân tích sử dụng các kỹ thuật thống kê để tạo ra kết quả dễ hiểu và dễ trình bày. Dữ liệu định lượng rất quan trọng trong các lĩnh vực như khoa học tự nhiên, kinh tế và y tế, nơi mà sự chính xác và khả năng đo lường là cần thiết.
Công cụ nghiên cứu định lượng
Khảo sát sử dụng bảng hỏi (questionnaire survey) là phương pháp thu thập thông tin định lượng trên diện rộng, sử dụng bảng câu hỏi (bảng hỏi) khảo sát, điều tra; trong đó, tổng hợp tất cả các câu hỏi đã soạn sẵn để thu thập thông tin từ đối tượng nghiên cứu. Các câu hỏi thuờng ở dạng ‘đóng’ với phương án trả lời cho sẵn và/hoặc có thêm lựa chọn mở để người trả lời chia sẻ, giải thích thêm cho câu trả lời của mình.
Bảng câu hỏi được chuẩn bị sẵn và gửi đến cho đối tượng nghiên cứu tự trả lời thông qua các hình thức phổ biến như khảo sát trực tuyến (online survey) – gửi đường link khảo sát đến người trả lời, khảo sát qua điện thoại (telephone survey) – gọi điện thoại phỏng vấn đối tượng nghiên cứu và giúp họ điền vào bảng hỏi, hoặc khảo sát phát bảng hỏi trực tiếp cho người trả lời tự hoàn thiện.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là tập hợp các phương pháp được sử dụng để tóm tắt và mô tả các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu, bao gồm:
- Dữ liệu tập trung như thế nào? (Trung bình, trung vị, mốt)
- Dữ liệu phân tán như thế nào? (Độ lệch chuẩn, phương sai)
- Dữ liệu có dạng hình gì? (Biểu đồ tần suất, biểu đồ hộp)
- Mối liên hệ giữa các biến là gì? (Hệ số tương quan)
Thống kê mô tả cung cấp cho chúng ta một bức tranh tổng quan về dữ liệu, giúp xác định các xu hướng, mẫu hình và điểm bất thường.
Thống kê suy luận
Thống kê suy luận là tập hợp các phương pháp được sử dụng để đưa ra kết luận về một tập dữ liệu lớn hơn dựa trên một mẫu nhỏ. Nó cho phép kiểm tra các giả thuyết, dự đoán xu hướng và đánh giá mức độ tin cậy của kết quả. Giúp đưa ra những kết luận chính xác và đáng tin cậy từ dữ liệu, hỗ trợ việc ra quyết định hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ưu – nhược điểm của nghiên cứu định lượng
Ưu điểm của nghiên cứu định lượng
- Độ chính xác đáng tin cậy: Sử dụng dữ liệu số liệu đo lường, giúp đạt được mức độ chính xác cao trong kết quả nghiên cứu. Phương pháp này thường sử dụng các công cụ, kỹ thuật và phương pháp thống kê để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu.
- Khả năng so sánh và tổng quát hóa: Kết quả của nghiên cứu định lượng thường có thể được so sánh và tổng quát hóa cho một quần thể lớn hơn. Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, nghiên cứu định lượng có thể rút ra những kết luận chung cho một tập hợp lớn người dùng hoặc quần thể tương tự.
- Phân tích sâu, khảo sát chi tiết: Cho phép phân tích sâu và khám phá các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số. Khi sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình, nghiên cứu định lượng có thể xác định tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đối với hiện tượng nghiên cứu.
Nhược điểm của nghiên cứu định lượng
- Thiếu chiều sâu: Không thể hiểu được động cơ và lý do đằng sau hành vi của con người.
- Tính gò bó: Người tham gia bị giới hạn bởi các câu hỏi và lựa chọn được cung cấp.
- Có thể bị sai lệch: Những mô hình định lượng thường tập trung vào việc thu thập dữ liệu số liệu, bỏ qua những khía cạnh phức tạp và sự phong phú của hiện thực.
- Chi phí và thời gian: Việc thu thập và phân tích dữ liệu định lượng tốn kém nhiều chi phí, nguồn lực. Song đó, việc thiết kế và thực hiện một nghiên cứu định lượng có thể mất nhiều thời gian.
- Giới hạn của mô hình và giả định: Nghiên cứu định lượng thường dựa trên các mô hình và giả định để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, các mô hình này có thể không thể hiện đầy đủ mọi khía cạnh của hiện tượng nghiên cứu và có thể gây ra sai lệch trong kết quả nghiên cứu nếu giả định không chính xác.
Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính (Qualitative research) là gì ?
là nghiên cứu phục vụ cho mục đích phân tích hoặc đánh giá chuyên sâu. Vai trò của nghiên cứu định tính là tìm hiểu người tiêu dùng (NTD) bằng cách đào sâu vào động lực đằng sau hành vi của họ thông qua nhu cầu, thói quen, suy nghĩ, tư duy và các tác động từ văn hóa – xã hội (VHXH) hoặc môi trường xung quanh,…
Dữ liệu định tính là gì?
Dữ liệu định tính là loại dữ liệu không thể được đo lường bằng số mà thường được mô tả bằng ngôn từ. Nó chủ yếu dùng để mô tả đặc điểm, thuộc tính, hoặc hiện tượng theo cách không định lượng, tập trung vào “chất” hơn là “lượng”. Dữ liệu này thường liên quan đến mô tả về màu sắc, kích thước, hình dạng, cảm xúc, kinh nghiệm và cảm nhận, hoặc bất kỳ khía cạnh nào không thể được tính toán chính xác bằng số.
Dữ liệu định tính có thể được thu thập thông qua các phương pháp như phỏng vấn, nhóm tập trung, quan sát và phân tích nội dung. Loại dữ liệu này thường được sử dụng trong các nghiên cứu xã hội, nhân văn và một số lĩnh vực khoa học tự nhiên khi mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc hiểu các nguyên tắc cơ bản hay ngữ cảnh của một hiện tượng chứ không chỉ đơn thuần là đo lường nó.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính
Lý thuyết nội dung (Content theory – CT)
Đây là một phương pháp nghiên cứu nhằm hiểu và giải thích ý nghĩa của dữ liệu văn bản. CT tập trung vào việc xác định các chủ đề, khái niệm và mối quan hệ trong nội dung dữ liệu để từ đó xây dựng hoặc củng cố lý thuyết về chủ đề nghiên cứu.
Lý thuyết nền tảng (Grounded theory – GT)
Lý thuyết nền tảng (GT) là một phương pháp nghiên cứu quy nạp được sử dụng để xây dựng lý thuyết từ dữ liệu định tính. Nó tập trung vào việc khám phá và phát triển các khái niệm, mối liên hệ và mô hình từ dữ liệu thu thập được, thay vì áp dụng các lý thuyết hoặc khuôn khổ có sẵn.
Phân tích theo chủ đề (Thematic analysis – TA)
Phân tích theo chủ đề (TA) là một phương pháp phân tích dữ liệu định tính phổ biến, được sử dụng để xác định, phân tích và diễn giải các chủ đề, mô típ và ý nghĩa trong dữ liệu. TA có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, phỏng vấn, ghi chép quan sát, hình ảnh và video.
Phân tích biện luận (Discourse analysis – DA)
DA là một phương pháp nghiên cứu nhằm hiểu và giải thích ý nghĩa của các văn bản, bao gồm cả lời nói, văn viết và hình ảnh. DA tập trung vào cách thức mà ngôn ngữ được sử dụng để thực hiện các hành động xã hội, thiết lập các mối quan hệ quyền lực và hình thành các ý thức hệ.
Ưu – nhược điểm của nghiên cứu định tính
Ưu điểm của nghiên cứu định tính
Nhờ sự tham gia chặt chẽ của nhà nghiên cứu, nghiên cứu định tính giúp giúp có được cái nhìn sâu sắc hơn về lĩnh vực này. Nó cho phép nhà nghiên cứu tìm ra những vấn đề thường bị bỏ sót (chẳng hạn như sự tinh tế và phức tạp) bởi các câu hỏi mang tính khoa học, thực tế hơn.
Những mô tả định tính có thể quan trọng trong việc gợi ý các mối quan hệ, nguyên nhân, tác động và các quá trình có thể có.
Phân tích định tính cho phép phát hiện sự mơ hồ/mâu thuẫn trong dữ liệu, phản ánh thực tế.
Nghiên cứu định tính sử dụng phong cách miêu tả, tường thuật; nghiên cứu này có thể mang lại lợi ích đặc biệt cho người thực hiện vì họ có thể chuyển sang các báo cáo định tính để kiểm tra các dạng kiến thức có thể không có sẵn, từ đó đạt được cái nhìn sâu sắc mới.
Nghiên cứu định tính cho phép khám phá chi tiết các khía cạnh của một vấn đề, thu thập những quan điểm, trải nghiệm và ý kiến cá nhân của người tham gia. Nhờ vậy, nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi, thái độ và suy nghĩ của họ.
Nhược điểm của nghiên cứu định tính
Do tốn thời gian và chi phí nên các thiết kế định tính thường không lấy mẫu từ các tập dữ liệu quy mô lớn.
Vấn đề về tính giá trị hoặc độ tin cậy đầy đủ là một vấn đề bị chỉ trích lớn. Do tính chất chủ quan của dữ liệu định tính và nguồn gốc của nó trong các bối cảnh riêng lẻ nên rất khó áp dụng các tiêu chuẩn thông thường về độ tin cậy và giá trị.
Thời gian cần thiết để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu rất dài. Phân tích dữ liệu định tính là khó khăn và cần có kiến thức chuyên môn về lĩnh vực đó để diễn giải dữ liệu định tính.
Khác với nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định tính không đòi hỏi việc khảo sát trên một nhóm người quá lớn. Những cuộc thảo luận, trò chuyện nhỏ, thân thiện, cởi mở giúp vấn đề được khai thác theo cả chiều sâu lẫn chiều rộng. Qua đó, doanh nghiệp sẽ hiểu được quan điểm, cảm xúc của NTD đối với một thương hiệu, sự việc,… Cụ thể, quy trình nghiên cứu định tính đối với Agency thường trải qua 4 bước:
- Bước 1 – Nhận Client brief/Research brief: Đầu tiên, khách hàng sẽ cung cấp thông tin về những vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải và đề ra mục tiêu, mong muốn của họ đối với dự án nghiên cứu thị trường. Một lưu ý nhỏ cho Client, brief nên được trình bày theo cách cụ thể nhất. Vì đó là yếu tố tiên quyết giúp đội ngũ nghiên cứu thị trường cho ra đời một proposal chất lượng và chi tiết.
- Bước 2 – Gửi proposal: Sau khi nhận Client brief, Agency sẽ gửi lại proposal. Các mục chính trong một proposal cơ bản gồm có: Phương pháp nghiên cứu (để giải quyết các vấn đề của khách hàng), đối tượng nghiên cứu, budget (giá tiền), thời gian thực hiện dự án,…
- Bước 3 – Thực hiện dự án/thu thập dữ liệu (Data Collection): Có 4 phương pháp thu thập dữ liệu cơ bản trong nghiên cứu định tính bao gồm: Focus Group discussion (FGD), In-depth Interview (IDI), Ethnography, Online Qualitative research. Cách lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu sẽ được Client điều chỉnh sao cho phù hợp với tính chất của từng dự án.
- Bước 4 – Phân tích, trình bày, báo cáo với khách hàng: Sau khi hoàn thành bước 3, Agency sẽ đứng trước hai hướng đi: (1) Tự tin đưa ra quyết định, (2) Dừng lại và tiếp tục với dự án nghiên cứu định lượng sau đó. Ở bước cuối cùng, các thông tin, giả định sẽ được xử lý nhằm hướng đến mục đích cuối cùng là tìm ra dữ liệu có giá trị cho doanh nghiệp.
Quy trình nghiên cứu định lượng và định tính
Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu
Bắt đầu bằng việc xác định vấn đề cần giải quyết hoặc câu hỏi nghiên cứu cần trả lời. Phân tích bối cảnh và tầm quan trọng của vấn đề, đồng thời xác định mục tiêu nghiên cứu cụ thể, rõ ràng ngay từ đầu. Việc này giúp định hướng cho toàn bộ quá trình nghiên cứu và đảm bảo kết quả thu được có giá trị thực tiễn.
Bước 2: Nghiên cứu tài liệu
Tìm kiếm và nghiên cứu các tài liệu liên quan đến chủ đề nghiên cứu, như sách, bài báo khoa học, báo cáo nghiên cứu,… Xác định các lý thuyết, mô hình và kiến thức nền tảng liên quan. Phân tích các nghiên cứu trước đây về chủ đề để hiểu rõ hơn cũng như tránh lặp lại những sai lầm đã có.
Bước 3: Lựa chọn phương pháp nghiên cứu
Lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục tiêu, tính chất của vấn đề và dữ liệu cần thu thập. Có thể sử dụng một hoặc kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu để tăng cường độ tin cậy và hiệu quả của nghiên cứu. Ví dụ, nghiên cứu định tính có thể sử dụng phỏng vấn, quan sát tham gia, thảo luận nhóm tập trung,… trong khi nghiên cứu định lượng có thể sử dụng khảo sát, bảng câu hỏi, thí nghiệm,…
Bước 4: Thu thập dữ liệu
Thiết kế các công cụ thu thập dữ liệu phù hợp với phương pháp nghiên cứu đã chọn. Ví dụ, nếu sử dụng phỏng vấn, cần thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn phù hợp, đầy đủ. Thu thập dữ liệu từ đối tượng nghiên cứu một cách cẩn thận, đảm bảo dữ liệu thu thập được đầy đủ, trung thực và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Bước 5: Phân tích dữ liệu
Áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp với phương pháp nghiên cứu và loại dữ liệu thu thập. Ví dụ, đối với dữ liệu định tính, có thể sử dụng phân tích nội dung, so sánh đối chiếu; đối với dữ liệu định lượng, có thể sử dụng các phương pháp thống kê. Giải thích ý nghĩa của dữ liệu và rút ra kết luận dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Bước 6: Diễn đạt kết quả nghiên cứu
Viết báo cáo nghiên cứu trình bày rõ ràng các mục tiêu, phương pháp, kết quả và kết luận của nghiên cứu. Báo cáo cần có tính logic, khoa học và dễ hiểu, đồng thời đảm bảo tính chính xác và trung thực của thông tin.
Bước 7: Rút ra kết luận
Dựa trên kết quả thu thập được, nhà nghiên cứu cần đưa ra kết luận rõ ràng, súc tích và dễ hiểu, giải thích ý nghĩa của dữ liệu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu ban đầu. Việc so sánh kết quả với các nghiên cứu trước đây và nêu ra những hạn chế của nghiên cứu cũng góp phần củng cố tính chính xác cũng như độ tin cậy của kết luận.
Phân biệt định lượng và định tính
Dữ liệu định tính và định lượng là hai cách tiếp cận chính trong nghiên cứu, mỗi loại mang những đặc điểm và ứng dụng riêng biệt.
Dữ liệu định tính tập trung vào mô tả và phân tích các đặc điểm không thể đo lường bằng số, chẳng hạn như cảm xúc và kinh nghiệm, qua phỏng vấn và quan sát, giải thích “tại sao” và “làm thế nào” một hiện tượng xảy ra. Ngược lại, dữ liệu định lượng đo lường và phân tích các đặc điểm có thể biểu diễn bằng số, như kích thước và số lượng, thông qua phép đo và thống kê, cung cấp cái nhìn về “bao nhiêu”, “bao lâu”, hoặc “ở mức độ nào”.
Phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu trong marketing
Lưu ý :
Hiện nay có hai có trường phái thu thập dữ liệu cơ bản sau:1. Truyền thống : nghĩ sẵn một số việc, đặt câu hỏi => cố gắng tìm số liệu để trả lời cho các câu hỏi đó. Ví dụ : IBM áp dụng phổ biến;
2. Tự dữ liệu nói ra : thu thập dữ liệu => tìm các điểm kỳ dị, những điểm tập trung => tự dữ liệu nói ra, tự phản ánh được. Ví dụ : Google áp dụng phổ biến
TRƯƠNG MINH
Phương pháp quan sát và lắng nghe (Observation & Listening)
Phương pháp quan sát và lắng nghe được cho là phương pháp đầu tiên trong 5 cách thu thập dữ liệu nghiên cứu trong marketing hiện nay. Thông qua phương pháp này bạn sẽ dễ dàng thu thập được những thông tin, dữ liệu quan trọng cho doanh nghiệp.
Dựa vào dữ liệu có được từ phương pháp lắng nghe bạn cần tiến hành phân tích để biết được xu hướng hiện nay mà khách hàng mong muốn.
Hiện tại, phương pháp quan sát được kết hợp với các phương pháp khác để kiểm tra chéo độ chính xác khi thu thập dữ liệu.
Các phương pháp quan sát sẽ bao gồm:
- Quan sát trực tiếp/gián tiếp: Quan sát trực tiếp là phương pháp mà bạn sẽ tiến hành quan sát các sự kiện, hành động đang diễn ra. Quan sát gián tiếp là bạn sẽ quan sát các tác động hay kết quả của một hành vi.
- Quan sát ngụy trang và công khai: Là phương pháp nghiên cứu quan sát các đối tượng được nghiên cứu mà họ không biết mình đang bị quan sát. Còn quan sát công khai là quan sát, nghiên cứu các đối tượng mà họ biết mình đang là đối tượng bị quan sát.
- Công cụ quan sát là con người hoặc thiết bị: Quan sát được thực hiện bằng con người là bạn sẽ sử dụng các giác quan của mình để quan sát kĩ đối tượng nghiên cứu. Còn quan sát bằng thiết bị là sẽ sử dụng máy đếm, máy đọc quét, v.v.
- Quan sát có cấu trúc hoặc không cấu trúc: Quan sát có cấu trúc sẽ giúp bạn biết được nên quan sát hành vi nào trước, hành vi nào sau. Còn quan sát không cấu trúc tức là không giới hạn hành vi quan sát của bạn đối với đối tượng mục tiêu.
Từ khóa của phương pháp là observation (quan sát). Việc kết hợp giữa phỏng vấn (phụ) và quan sát (chính) sẽ giúp nhóm nghiên cứu hiểu NTD một cách toàn diện. Vì những tác động từ môi trường sống, yếu tố VHXH, thói quen, niềm tin… khó có thể được tìm thấy thông qua FGD hay IDI.
Có hai cách triển khai phương pháp này:
- (1) Shadowing (đi cùng NTD ở mọi nơi, từ nhà riêng đến những địa điểm họ thường xuyên lui tới),
- (2) Accompany Shopping (đi theo NTD để quan sát hành vi mua sắm của họ).
Phương pháp này từng được một nhãn hàng nước giải khát lựa chọn để nghiên cứu đối tượng khách hàng mục tiêu là nhóm người trẻ bị xã hội lãng quên (người anti-social, người có cá tính đặc biệt, người thuộc cộng đồng LGBT…) nhằm tạo ra sản phẩm phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng (NTD).
Theo đó, nhóm nghiên cứu đã áp dụng cách thức Shadowing (đi theo các bạn trẻ đến nhà, trường học, quán cà phê…) để quan sát cuộc sống của họ. Đôi khi, cả hai bên sẽ có những cuộc phỏng vấn nhỏ (chiếm rất ít thời gian) để làm rõ các ghi chép, thông tin thu thập được trong quá trình quan sát.
Ở một ví dụ khác về dự án cho nhãn hàng nước tăng lực. Khách hàng mong muốn ra mắt sản phẩm mới nhằm nâng cao khả năng đáp ứng nhu cầu của các tài xế đường dài. Agency đã chọn phương pháp Ethnography và đồng hành cùng các tài xế lái xe tải trên chuyến đi (2 ngày 1 đêm) từ miền Nam đến miền Trung.
Lúc này, những khó khăn của họ trong việc nỗ lực giữ tỉnh táo, thức khuya, lái xe thâu đêm (để kịp giờ, kịp chuyến, hạn chế việc chịu thêm phí…) sẽ được thấu hiểu. Nhờ vào phương pháp Ethnography, Agency đã tìm ra Insights hữu ích, mang đến cơ hội cho ngành hàng, giúp thương hiệu làm nên sản phẩm có lợi cho NTD.
Phương pháp phỏng vấn (Interview)
Phương pháp phỏng vấn được hiểu đơn giản là một cuộc hỏi đáp giữa một bên là phỏng vấn và một bên là người được tham gia phỏng vấn thông qua hình thức tiếp xúc nào đó.
Thực tế thì hình thức tiếp xúc trong phỏng vấn khá đa dạng. Đối với phương pháp thu thập dữ liệu này bạn có thể áp dụng một trong các hình thức sau đây:
- Phỏng vấn trực tiếp
- Phỏng vấn thông qua hình thức thư tín
- Phỏng vấn bằng điện thoại
- Phỏng vấn thông qua thư điện tử
Ngoài hình thức phỏng vấn để thu thập dữ liệu, bạn cũng cần quan tâm đến kỹ thuật phỏng vấn và các hình thức tổ chức trong quá trình phỏng vấn, cụ thể:
Kỹ thuật trong phỏng vấn như:
- Hỏi đáp theo cấu trúc: Là việc bạn tiến hành hỏi đáp dựa trên thứ tự một bảng bao gồm các câu hỏi có sẵn đã được định trước. Thường thì kỹ thuật này thích hợp cho những cuộc nghiên cứu với số lượng người tham gia khảo sát lớn.
- Hỏi đáp không theo cấu trúc: Có nghĩa là cuộc phỏng vấn được hỏi một cách tự nhiên như một cuộc đàm phán, hay nói chuyện tâm tình với nhau tùy vào sự hiểu biết của người đáp mà người hỏi sẽ hỏi nhiều hay ít. Kỹ thuật phỏng vấn này được sử dụng khi phỏng vấn viên là người có trình độ cao.
Các hình thức tổ chức phỏng vấn:
- Phỏng vấn cá nhân: Cuộc phỏng vấn chỉ diễn ra giữa hai người là phỏng vấn viên và đối tượng phỏng vấn. Hình thức tổ chức này thường được diễn ra ở những không gian riêng để tránh sự nhòm ngó của những người xung quanh.
- Phỏng vấn nhóm: Là cuộc phỏng vấn được tổ chức để phỏng vấn cùng lúc với nhiều người. Có 2 loại trong phỏng vấn nhóm là: Nhóm trọng điểm và nhóm cố định.
Phương pháp thăm dò, khảo sát (Survey)
Có thể nói điều tra chính là việc bạn tiến hành tìm hiểu thật kỹ vấn đề, từ đó thu thập những thông tin cùng với nhân chứng và vật chứng cụ thể. Hiện nay, phương pháp nghiên cứu marketing thông qua thăm dò, khảo sát được ứng dụng một cách phổ biến. Vì những ưu thế mà phương pháp này đem lại giúp đảm bảo 4 nguyên tắc của một cuộc nghiên cứu khoa học.
Công cụ chủ yếu được sử dụng để thu thập dữ liệu trong marketing khi áp dụng phương pháp này là bảng câu hỏi để khách hàng tự trả lời. Thông qua bảng câu hỏi doanh nghiệp sẽ nắm được các ý kiến, kỳ vọng của khách hàng, nhà cung cấp, người tiêu dùng, v.v.
Phương pháp thử nghiệm (Experimentation)
Phương pháp thu thập thông tin trong marketing thông qua thử nghiệm có hai loại:
- Thử nghiệm trong phòng thí nghiệm: Được sử dụng để quan sát và đo lường các phản ứng tâm lý hoặc dùng để theo dõi các cuộc phỏng vấn, thảo luận đối với nhóm đối tượng trọng điểm. Phòng thí nghiệm thu thập dữ liệu sẽ được chia làm 2 ngăn: Ngăn 1 sẽ dùng cho những người tham gia phỏng vấn, thử nghiệm. Còn ngăn 2 sẽ được dùng cho quan sát viên và các trang bị kỹ thuật khác.
- Thử nghiệm tại hiện trường: Dùng để đo lường phản ứng, thái độ của khách hàng khi doanh nghiệp đưa ra những thay đổi về giá bán, cách thức phục vụ, chăm sóc khách hàng, v.v. Và quá trình quan sát sẽ được diễn ra tại nơi giao dịch do đó mới được gọi là thử nghiệm tại hiện trường.
Phương pháp thảo luận nhóm tập trung (Focus group discussion – FGD)
Phương pháp thảo luận nhóm tập trung được cho là phương pháp được dùng nhiều nhất trong quá trình nghiên cứu định tính. Các dữ liệu sẽ được thu thập thông qua các cuộc thảo luận giữa một nhóm đối tượng nghiên cứu dưới sự dẫn dắt của người điều khiển cuộc thảo luận.
FGD (phỏng vấn nhóm) là phương pháp đầu tiên và tiêu biểu nhất, được thấy trong hầu hết các ngành hàng. Hình thức triển khai FGD sẽ thay đổi phụ thuộc vào tính chất của từng dự án:
- Full group (6-8 đáp viên): Đây là hình thức quen thuộc. Thông thường, một buổi phỏng vấn nhóm sẽ gồm 6-8 đáp viên và 1 người dẫn nhóm (Moderator).
- Mini-group (3-4 đáp viên): Hình thức này được áp dụng cho những đề tài thảo luận không quá phổ biến hoặc không thể trò chuyện với 6 người cùng lúc. Ví dụ như dự án nghiên cứu về ứng dụng hẹn hò. Lúc này, cuộc trò chuyện với 4 thay vì 6 đáp viên sẽ giúp họ có nhiều cơ hội và thời gian để chia sẻ, khai thác câu chuyện cá nhân.
- Super group (creative group): Đây là hình thức được sử dụng ở những dự án cần tìm hiểu sâu hoặc có đề tài liên quan đến sáng tạo. Theo đó, người tham gia phỏng vấn là các super consumer (đáp viên dẫn đầu xu hướng). Họ từng sử dụng các sản phẩm, thương hiệu,…sớm hơn các nhóm người tiêu dùng khác.
Có thể nói thành công của cuộc thảo luận phụ thuộc rất nhiều vào khả năng dẫn dắt và khuyến khích các thành viên tham gia vào việc trả lời của chính người điều khiển chương trình. Và thường những người điều khiển cũng chính là nhà nghiên cứu có kinh nghiệm và khả năng dẫn dắt tốt.
Online Qualitative Research
Phương pháp này ngày càng phổ biến sau đại dịch khi việc nghiên cứu trực tuyến dần trở thành một thói quen của khách hàng.
Có hai cách để triển khai Online Qualitative Research:
- (1) Sử dụng forum/platform online,
- (1) Thu thập dữ liệu trực truyến với Moderator.
Sử dụng forum/platform online: Đây là hình thức không cần đến sự có mặt của Moderator. Dữ liệu sẽ được tự động thu thập bằng cách sử dụng các nền tảng trực tuyến.
Thu thập dữ liệu trực tuyến với Moderator: Cả 3 phương pháp FGD, IDI, Ethnography đều có thể làm online. Sẽ không khó để hình dung việc thực hiện FGD, IDI trực tuyến song làm thế nào để áp dụng phương pháp Ethnography?
Ví dụ : Dự án cho nhãn hàng gia vị. Thay vì đến nhà đáp viên để quan sát góc nấu ăn (xem cách nấu ăn, sử dụng gia vị…), nhóm nghiên cứu thị trường đã lựa chọn cách kết nối với họ qua Zoom. Trong khoảng thời gian từ nửa ngày – một ngày, các hoạt động ở căn bếp sẽ được ghi lại (tương tự như chức năng Livestream). Sau khi hoàn tất việc nấu ăn, sử dụng gia vị, đáp viên sẽ ngồi xuống trò chuyện với nghiên cứu viên để khẳng định lại một số thông tin sau quá trình quan sát.
UI/UX Research
Trong những năm gần đây, phương pháp UI/UX Research được các doanh nghiệp ưa chuộng khi không ít nhãn hàng, thương hiệu có xu hướng đầu tư, phát triển những nền tảng trực tuyến (ứng dụng, website, Facebook group…).
Nhờ vào UI/UX Research, họ sẽ biết được phản ứng, trải nghiệm của người dùng đối với sản phẩm của mình thông qua việc:
- (1) Kiểm tra UI (Thiết kế, giao diện… của ứng dụng được đánh giá như thế nào?),
- (2) Kiểm tra UX (Người dùng có hài lòng khi trải nghiệm hay không?).
Cách thức triển trai UI/UX Research rất đơn giản. Lấy ví dụ với một ứng dụng bảo hiểm muốn nâng cao trải nghiệm người dùng, cải thiện chức năng theo dõi sức khỏe. Lúc này đáp viên sẽ được sử dụng prototype (mô hình của ứng dụng) và chia sẻ màn hình qua Zoom. Từ đó, nghiên cứu viên bắt đầu qua sát hành trình trải nghiệm sản phẩm (thuận lợi, khó khăn…) để đánh giá phản ứng (khó chịu, hứng thú…) của người dùng. Tiếp đến, nghiên cứu viên sẽ đặt câu hỏi để làm rõ các vấn đề trong quá trình quan sát.
Ví dụ định tính và định lượng trong lĩnh vực sản xuất nước tinh khiết
Trong lĩnh vực sản xuất nước tinh khiết, việc áp dụng dữ liệu định tính và định lượng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về chất lượng sản phẩm và nhận thức của khách hàng, từ đó cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Dưới đây là ví dụ minh họa:
Dữ liệu định tính:
Mô tả: Công ty B tiến hành các cuộc phỏng vấn sâu và nhóm tập trung với khách hàng để thu thập ý kiến và cảm xúc của họ về hương vị, bao bì, và nhãn hiệu nước tinh khiết của công ty. Thông tin này giúp công ty hiểu được các yếu tố không thể đo lường bằng số nhưng ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng.
Ví dụ: Khách hàng có thể chia sẻ rằng họ thích nước có vị tinh khiết và tự nhiên, nhưng bao bì hiện tại khó mở hoặc thiết kế không bắt mắt, làm giảm hứng thú mua sắm.
Dữ liệu định lượng:
Mô tả: Công ty B cũng thực hiện các phép đo và phân tích số liệu chính xác về chất lượng nước, như độ pH, tổng số chất rắn hòa tan (TDS) và mức độ an toàn microbiological. Ngoài ra, họ theo dõi số liệu bán hàng, tỷ lệ khách hàng quay lại và tỷ lệ phản hồi tích cực trên các nền tảng online để đánh giá sự hài lòng của khách hàng.
Ví dụ: Phân tích cho thấy tỷ lệ khách hàng quay lại mua sản phẩm là 70%, nhưng một số lô sản phẩm có độ TDS cao hơn mức quy định đã gây ra sự giảm sút trong số lượng đơn hàng từ một số khu vực cụ thể.
Kết hợp cả hai loại dữ liệu, Công ty B có thể đưa ra quyết định chính xác về việc cải thiện chất lượng sản phẩm và chiến lược tiếp thị. Ví dụ, họ có thể tái thiết kế bao bì để làm cho nó hấp dẫn hơn và dễ sử dụng, đồng thời tăng sự kiểm soát chất lượng nước để đảm bảo mọi sản phẩm đều đáp ứng hoặc vượt qua tiêu chuẩn ngành.
Đối với hầu hết các chủ đề nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể chọn cách tiếp cận theo phương pháp định tính, định lượng hoặc hỗn hợp. Việc chọn loại nào phụ thuộc vào việc nhà nghiên cứu đang sử dụng phương pháp nghiên cứu quy nạp hay suy diễn, câu hỏi nghiên cứu, đang thực hiện nghiên cứu thử nghiệm, tương quan hay mô tả và những cân nhắc thực tế như thời gian, tiền bạc, tính sẵn có của dữ liệu và khả năng tiếp cận người trả lời.
Như vậy qua bài viết trên, các bạn cũng có thể hình dung về các loại thu thập dữ liệu và ví dụ minh hoạ về việc nghiên cứu dữ liệu định lượng, nghiên cứu định tính và các phương pháp thu thập dữ liệu để phục vụ từng mục đích riêng trong lĩnh vực marketing./.
TRƯƠNG MINH
Nguồn tham khảo :
- https://glints.com/vn/blog/cac-phuong-phap-thu-thap-du-lieu-nghien-cuu-marketing/
- https://bizfly.vn/techblog/thu-thap-du-lieu.html
- https://www.brandcamp.asia/blog/231-Nghien-cuu-dinh-tinh-va-bon-phuong-phap-thu-thap-du-lieu-co-ban
- https://mcg.com.vn/nghien-cuu-dinh-tinh-va-nghien-cuu-dinh-luong-trong-nghien-cuu-va-khao-sat-dieu-tra-ky-1-dinh-nghia-va-cac-cong-cu-pho-bien/
- https://www.pace.edu.vn/tin-kho-tri-thuc/dinh-luong-dinh-tinh-la-gi