I Work

Search Method: Nghiên Cứu Định Tính & Định Lượng


Search Method: Nghiên Cứu Định Tính & Định Lượng

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về đối tượng khán giả của bạn thì những nghiên cứu định tính (Qualitative Research) và định lượng (Quantitative Research) sẽ là chìa khóa. Nhà báo Shari Thurow đã liệt kê một vài phương pháp nghiên cứu sau đây. Các nghiên cứu định tính định lượng có nên nằm trong việc nghiên cứu chiến lược marketing của bạn không? Câu trả lời là .

Nghiên cứu định tính và định lượng

Khi làm Search Marketing,  chúng tôi muốn hiểu sâu hơn về đối tượng khán giả của mình để có thể đưa ra trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. Để làm được điều đó, chúng tôi thường tự hỏi:

  • Người ta tìm kiếm cái gì? (từ khóa/nhãn hiệu, loại file)
  • Người ta tìm kiếm ở đâu? (địa điểm thực hay trên các công cụ tìm kiếm, hoặc ở các trang cụ thể)
  • Người ta tìm kiếm khi nào? (ngày, giờ)
  • Ai đang kinh doanh bằng công cụ tìm kiếm? (đối tượng khách hàng)
  • Người ta tìm kiếm như thế nào? (bằng máy tính bàn/ tablet/ di động, bằng truy vấn/ lướt web hay đặt câu hỏi)
  • Tại sao người ta tìm kiếm? (mục đích, ý định, động lực)

Để hiểu sâu hơn về đối tượng khách hàng, các nhà nghiên cứu sử dụng rất nhiều nguồn dữ liệu – các công cụ nghiên cứu từ khóa, dữ liệu phân tích Web, dữ liệu quảng cáo…Tuy nhiên, để nghiên cứu chính xác, cần phải xét đến yếu tố ngoại cảnh.

Dữ liệu định tính và định lượng đóng vai trò then chốt trong việc thấu hiểu đối tượng khách hàng và tác động của họ tới việc kinh doanh.

Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng – Qualititive Research Method

Nghiên cứu định lượng liên quan tới xử lý các dữ liệu số và các thống kê. Nhiều người rất thích nghiên cứu định lượng vì nó đơn giản và rõ ràng: 40% người tham dự bài test sẽ ấn nút màu cam; 27% ấn nút màu xanh lá. Kết luận rút ra: Hãy sử dụng nút màu cam!

Đơn giản và rõ ràng phải không nào?

Nhiều người cảm thấy rằng “những con số khô khan” trong định lượng hợp lý và đáng tin cậy hơn những sự thật thu được từ nghiên cứu định tính. Nó có thể trả lời những câu hỏi liên quan tới số lượng. Và từ đó chúng ta có thể biết được nên tập trung vào đâu.

Ví dụ, khi một bài viết trên blog nào đó lên viral, chúng ta thường sẽ thấy lượng traffic và lượt share trên mạng xã hội trong những báo cáo phân tích web. Và trong tương lai, người viết có thể tập trung vào chủ đề đó hoặc các chủ đề liên quan để kích thích người đọc nhằm đem lại lợi nhuận.

Phân tích định lượng giúp chúng ta nhắm đúng mục tiêu cần hướng tới

Một phương pháp để phân tích định lượng là phân tích log trên quy mô lớn. Log dữ liệu chứa rất nhiều thông tin trong một khoảng thời gian xác định. Dữ liệu từ phân tích web và nghiên cứu từ khóa là các dạng của phân tích log. Các dữ liệu này cho chúng ta biết người dùng tìm kiếm nội dung gì và họ tìm kiếm nó như thế nào.

Ngoài ra, chúng ta có thể tìm hiểu cách người dùng tương tác với trang kết quả tìm kiếm như thế nào. Kết quả nào được người ta click nhiều nhất – phần quảng cáo hay phần tìm kiếm thông thường? Kết quả và trang đích nào của nó làm người dùng không muốn ở lâu? Những kiến thức thu thập được từ công cụ quảng cáo mảng search có thể áp dụng cho SEO và ngược lại.

Dưới đây là một số tiêu chí định lượng thường được dùng:

  • Lượng traffic trên mỗi nguồn (vd từ nguồn công cụ tìm kiếm)
  • Lượng truy cập người dùng mỗi tháng (bao gồm người dùng mới và cũ)
  • Thời gian lướt site.
  • Tỷ lệ thoát site.
  • Lượng đăng ký nhận bản tin (nếu có)
  • Lượng link đang sở hữu
  • Nguồn cung cấp link đang sở hữu
  • Phân tích các từ câu khách (trên mỗi link)
  • Lượng chia sẻ mạng xã hội
  • Tỷ lệ chia sẻ trên mỗi lượt lướt site
  • Số click call-to-action
  • Tỷ lệ click call-to-action
  • Tỷ lệ chuyển đổi.
  • Lượng khách hàng tiềm năng
  • Chi phí cho mỗi khách hàng tiềm năng (CPL)
  • Lượng sales
  • Lợi nhuận
  • Chi phí cho mỗi lượt chuyển đổi (CPA)

Tiếc thay, những số liệu trong phân tích định lượng lại thường bị lạm dụng.

Phân tích định lượng có thể cho chúng ta biết số lượng và thứ tự của một tiêu chí. Nhưng nó không thể hiện được hết toàn cảnh. Nó không giải thích được lý do người ta tìm kiếm (mục tiêu và ý định của họ đằng sau việc tìm kiếm bằng từ khóa đó) hoặc tại sao người ta không tập trung vào một vùng nào đó trên trang web.

Vì thế, cần phải đặt các con số vào ngữ cảnh, và thế là phân tích định tính vào cuộc.

Có số liệu, làm sao hiểu khách hàng?

Các Phương Pháp Phân Tích Định Tính – Quantitative Research Method

Phương pháp này dùng để trả lời các câu hỏi như tại sao hoặc làm như thế nào về một vấn đề nào đó. Kiểm tra tính khả dụng, nghiên cứu thực địa và nghiên cứu nhật ký chính là các dạng của nghiên cứu định tính.

Nghiên cứu thực địa là phương pháp thu thập thông tin từ môi trường bên ngoài, không phải trong phòng lab hay nơi làm việc. Nghiên cứu nhật ký là phương pháp ghi chú lại ngày, giờ, địa điểm và ngữ cảnh khi người dùng tìm kiếm. Còn kiểm tra tính khả dụng thì lại đo lường những thứ như:

  • Tỷ lệ thành công – ví dụ người dùng có tìm được điều họ muốn hay không
  • Họ có dễ dàng tìm được điều đó không – cần bao nhiêu thời gian, các bước tìm kiếm, cần gõ nội dung gì)
  • Số lượng và chủng loại của các kết quả trả về sai
  • Tỷ lệ trả về sai
  • Họ làm gì khi kết quả trả về sai
  • Tỷ lệ hài lòng của họ

“Kiểm tra tính khả dụng là (hoặc nên là) sự kết hợp của hai phương pháp định tính và định lượng, và dữ liệu của hai phương pháp đều được thu thập” – Jeff Sauro, tác giả và chuyên gia lĩnh vực khả dụng, chia sẻ trong blog của mình.

Một số người bỏ qua kiểm tra tính khả dụng vì mẫu của số liệu quá ít. Làm sao để có kết quả chính xác khi mà mẫu của số liệu chỉ có 5 người dùng?

Mục tiêu của nghiên cứu định tính là tìm ra kiến thức và giải pháp. Giả sử tỷ lệ một người dùng phát hiện ra lỗi khi xài một giao diện là 31%, thì phải có ít nhất 5 người dùng mới xác định được 85% lỗi của nó.(1)

(1): Đây là một nghiên cứu của chuyên gia kiểm tra tính khả dụng Jakob Nielsen. Giả sử bạn vừa thiết kế xong một giao diện người dùng, và bạn muốn kiểm tra xem giao diện đó có hợp lý hay không. Nguyên lý của Jakob là chỉ cần 5 người dùng để test một giao diện, và có thể phát hiện ra tới 85% lỗi giao diện. Càng nhiều người test thì phát hiện lỗi mới càng ít, và đa số là phát hiện lỗi cũ của 5 người ban đầu. Vì thế thay vì đầu tư cho 15 người test một lần, chúng ta có thể dùng 5 người và test 3 lần, sau mỗi lần lại thiết kế lại giao diện. 15 người dùng là số lượng tối đa cho việc test giao diện này.

Số lượng người test dư thừa rất phổ biến khi kiểm tra tính khả dụng. Chúng ta thường phải chạy thử nghiệm nhiều lần để đảm bảo người dùng hiểu vấn đề và ngữ cảnh. Nếu một anh chàng test ra lỗi mà chỉ gặp có một lần, những người khác ít gặp, thì lỗi có thể được chấp nhận, hủy bỏ, hoặc xem như trường hợp đặc biệt.

Nhiều khi, rất nhiều marketer trong lĩnh vực search vô tình hiểu sai nguyên lý “sử dụng 5 người để kiểm tra lỗi giao diện” của chuyên gia kiểm tra tính khả dụng Jakob Nielsen.

Phương pháp Card Sort(2) cần ít nhất 15 người. Phương pháp Eyetracking(3) cần ít nhất 39 người. Kiểm tra định lượng cần ít nhất 20 người. Để biết thêm về các phương pháp này, bạn nên đọc thêm “How Many Test Users in a Usability Study?” của Jakob Nielsen và “Why You Only Need To Test With Five Users (Explained)” của Jeff Sauro.

(2):Card Sort là một phương pháp kiểm tra tính khả dụng, giúp cho việc design hoặc đánh giá cấu trúc, giao diện của một trang web có phù hợp với người dùng haykhông. Trong phương pháp này, người test sẽ được sắp xếp các chủ đề trên trang web theo một thứ tự mà họ vừa ý và có thể thay thế tên các chủ đề hoặc nhóm mà họ thấy hợp lý. Phương pháp này sử dụng các tấm card, hoặc một miếng giấy, hoặc tool trên mạng.

(3):Eyetracking cũng là một phương pháp kiểm tra tính khả dụng trong đó theo dõi chuyển động của mắt người dùng trên giao diện.

Nghiên cứu định tính giúp chúng ta đặt các con số vào ngữ cảnh một cách hợp lý. Ví dụ, bạn thường thấy người ta sẽ không ở lại một số trang web lâu. Lý do có thể tiêu cực (người ta không thấy cái người ta cần, và người ta thoát ra ngay) hoặc tích cực (người ta thấy ngay cái người ta cần, và tìm được rồi thì cũng thoát ra ngay).

Nếu lý do tiêu cực, bạn sẽ muốn biết vì sao. Có phải do thời gian load trang chậm? Có thể thông tin họ cần ở trong trang web, nhưng link không hấp dẫn người ta click vào, chỉ vì nó quá xấu hoặc bị chìm.

Kết

Tôi hiểu tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu Web và các tiêu chí khi làm search marketing. Nhưng có dữ liệu mà không có ngữ cảnh thì chỉ để trang trí mà thôi. Đặt dữ liệu vào đúng ngữ cảnh, chúng ta không những xây dựng được một trang web tốt hơn mà còn hiệu quả hơn nữa.

(source: www.marketingland.com)