Como profissionais de growth marketing, adoramos nadar em dados quantitativos. Temos a tendência de ser analíticos e adorar encontrar respostas difíceis para problemas difíceis.
Mas o material qualitativo “mais suave” também é importante. Na verdade, em certos estágios e para certos problemas, pode ser ainda mais valioso do que dados quantitativos.
Dados qualitativos: descobrindo o porquê
Dados quantitativos são ótimos para descobrir quem são seus clientes, quais podem ser os problemas e onde você precisa concentrar seus esforços. No início de qualquer projeto, eu defino linhas de base usando dados quantitativos. É simplesmente difícil planejar o crescimento de outra forma.
Da mesma forma, os dados quantitativos podem responder a questões relacionadas à causalidade se você estiver executando testes A / B. Este é o padrão ouro em otimização de produtos e web, e isso provavelmente não mudará em breve.
Mas se você está atrás de respostas para perguntas do tipo “por que” e “como”, o material qualitativo é seu amigo.
Os dados qualitativos podem ajudá-lo com respostas como:
- Quem é meu público (não apenas demograficamente, mas psicologicamente)?
- Por que as pessoas não estão se convertendo?
- O que eu testo?
- Que linguagem específica as pessoas usam ao descrever seu problema / motivação?
- Que hesitações as pessoas têm que preciso abordar em uma experiência?
- Que parte de uma experiência traz prazer (a análise do momento Aha vem à mente)?
De modo geral, se você for rigoroso e fizer perguntas importantes sobre crescimento, os dados qualitativos geralmente ajudam a resolvê-los.
As percepções qualitativas também são um excelente complemento para as quantitativas. Por exemplo, sua ferramenta de criação de formulários pode até ter algumas análises que mostram a queda nos campos e envios do formulário. Mas a execução de alguns testes de usuário realmente ajudará você a entender a emoção que os usuários sentem ao preencher o formulário e por que estão desistindo. Ambas as formas de dados funcionam em conjunto.
Observação: estou usando o termo “qualitativo” de forma ampla aqui, e talvez não seja específico para sua definição técnica. Para o propósito deste artigo, dados qualitativos são basicamente quaisquer dados que não sejam comportamentais, de receita, demográficos ou tecnicamente relacionados. Inclui coisas como pesquisas de atitude, testes de usuários e entrevistas. Os resultados desses dados são coisas como psicografia , mapas de jornada do usuário, pontuações “psicológicas” e voz dos dados do cliente.
Métodos para coletar dados qualitativos
Dependendo da criatividade de seu projeto de pesquisa e de seu problema específico, você pode reunir insights qualitativos de várias maneiras, desde o coloquial (teste do usuário de cafeteria) até o formal (projeto de pesquisa complexo e análise semântica).
Dito isso, alguns são mais comuns (e baratos) do que outros. Aqui estão alguns favoritos que me ajudaram a resolver problemas difíceis …
Pesquisas de clientes
As pesquisas com clientes são uma espécie de ferramenta essencial para os profissionais de marketing, provavelmente porque eles não precisam realmente falar com os clientes (minha resposta cínica).
Eles também são usados com frequência porque, hoje em dia, você pode se tornar incrivelmente granular com quem você segmenta e quando o faz. Além disso, as ferramentas de pesquisa de hoje são infinitamente personalizáveis, bem como personalizáveis, de modo que podem ser usadas para quase todos os meios. Você pode até integrar ferramentas de pesquisa com suas ferramentas de marketing para criar campanhas melhores ( mas isso significa para um artigo diferente ).
Entrevistas com clientes
Sou um grande fã de entrevistas com clientes, para dois propósitos muito diferentes.
Primeiro, para a fase exploratória de uma campanha, produto ou mesmo uma empresa. Quando você precisa de ajuda até mesmo para determinar a direção, conversões bem executadas com clientes (ou clientes em potencial) podem realmente ajudar a colocá-lo no caminho certo.
Em segundo lugar, para aprimorar as motivações e a linguagem específicas que o cliente usa. Isso é muito útil quando você está configurando campanhas pagas, escrevendo textos para páginas de destino ou construindo narrativas para marketing de produto.
Em uma conversa “informal” cheia de perguntas abertas, você geralmente consegue fazer com que as pessoas baixem a guarda e você pode chegar mais perto da verdade (as pesquisas são bem enfadonhas, afinal).
Pesquisas no local
As pesquisas no local são outra forma de ferramenta de pesquisa, mas geralmente são anônimas e têm como alvo os visitantes do site em geral, em vez de um segmento de seu cliente, lead ou base de assinantes.
Eles são ótimos para encontrar feedback em “tempo real” sobre o seu site. Por exemplo, você pode inserir uma enquete no local em sua página de agradecimento para descobrir quais fatores levaram à compra final (e o que quase a impediu).
Ou você pode usar enquetes no local para determinar se o artigo do seu blog ou artigo da base de conhecimento está fornecendo contexto e valor suficientes. Embora a análise de conteúdo possa fornecer muitos insights, não há nada como uma pesquisa no local para fazer a triagem de problemas baseados em conteúdo.
Os casos de uso aqui são infinitos. Use uma ferramenta como o Qualaroo para realizar tudo isso com muita facilidade.
Repetições de Sessão
Repetições de sessão são vídeos anônimos de usuários que realmente usam seu site ou produto. Arrepiante? De alguma forma. Útil? Totalmente.
A primeira vez que você assistir as pessoas interagirem com sua página de destino ou produto, no qual você investiu tempo e energia, provavelmente será uma experiência dolorosa. Inevitavelmente, você encontrará erros de usabilidade, comportamento confuso do usuário e correções “óbvias” a serem feitas.
Acho que os replays de sessão são maravilhosos para aprimorar a experiência do usuário e os problemas de usabilidade. Às vezes, as correções são óbvias (se um botão ou link estiver quebrado, por exemplo). Às vezes, os vídeos simplesmente alertam você sobre problemas que exigirão mais pesquisas (por exemplo, por que todos esses usuários desistiram depois de colocar todas as suas informações? Como podemos corrigir essa etapa do funil).
Testes de usuário
Os testes de usuário são meu método de pesquisa qualitativa favorito. Adoro testes moderados e não moderados e acho que, se você executá-los com rigor, eles podem ser o melhor retorno para seu investimento em termos de custos versus insights.
Basicamente, você pode executá-los da maneira que desejar, mas observará os usuários interagirem com seu site ou produto de uma forma que você direcionar. Você pode definir instruções gerais (por exemplo, “encontre um item que gostaria de comprar”) ou pode definir instruções específicas (por exemplo, “encontre um par de jeans com corte de bota masculino no tamanho 33/32 por menos de R$ 80”). Eu recomendo fazer os dois.
Você também pode fazer perguntas da pesquisa após a conclusão das tarefas e tornar essas coisas quantitativas, cronometrando as taxas de conclusão e fazendo perguntas quantitativas da pesquisa de satisfação entre as tarefas.
“Qualitativo” não significa sem Rigor
Mencionei que os dados qualitativos são geralmente vistos como uma forma de dados “mais suave” e mais maleável do que os dados quantitativos. Não é totalmente verdade. Embora seja fácil influenciar suas análises quantitativas com rastreamento insatisfatório, análise inadequada ou estratégia inadequada, você também pode facilmente (talvez mais facilmente) poluir seus dados qualitativos.
Pense assim. Se você tiver uma forte suspeita de que seu formulário é muito longo e estiver executando testes de usuários para descobrir se esse é o caso, é muito provável que notará cada pequena hesitação de um usuário ao preencher o formulário. Você vai colocar os antolhos para aqueles testadores que simplesmente passarem por ele sem problemas.
Basicamente, se não tivermos cuidado, apenas veremos o que queremos ver. Esse é um grande problema com os dados qualitativos e não há uma solução fácil para ele.
Uma grande maneira de atenuar os preconceitos na tomada de decisão é saber que eles existem e que você também é afetado. Ninguém está isento.
Outra forma é sistematizar sua abordagem para analisar dados qualitativos. Dependendo do método de pesquisa que você está usando, isso pode parecer algumas coisas.
Por exemplo, se você estiver analisando vídeos de repetição de sessão, talvez você tenha um scorecard com problemas específicos que você marca enquanto assiste aos vídeos. Você pode rabiscar comentários por esses pontos e, sempre que analisa vídeos, o faz com uma equipe multifuncional de 4 outros funcionários.
Talvez você tenha sistematizado pesquisas para serem analisadas de acordo com grupos de questões com base em algoritmos de classificação. Talvez você esteja apenas procurando uma nova cOPY para escrever, então você consegue uma frase que gosta e está tudo bem com isso.
Está tudo nas tuas mãos. Meu ponto é que você deve pensar sobre essas coisas com antecedência ou arriscar uma racionalização post-hoc.
Muito do que o livro Sprint cobre é uma estrutura para sistematizar o feedback do usuário sobre os primeiros protótipos. É útil delinear um sistema como este em fase avançada e iterar e melhorar com o tempo.
Além disso, certifique-se de que sua pesquisa qualitativa seja feita em busca de percepções sobre as quais você possa realmente agir. Qualquer tipo de coleta de informações é um custo e você precisa ter uma recompensa proporcional por esse custo.
Na maioria das vezes, os profissionais de marketing de crescimento buscam soluções específicas para copiar, projetar ou correções de usabilidade, mas você também pode desenhar mapas de psicologia de uso mais complexos usando estruturas como ELMR .
Seja qual for o caso, certifique-se de que você está realmente usando essas coisas para expandir seus negócios, caso contrário, é apenas trabalhar pelo trabalho.
Conclusão
Como profissional de growth marketing, estamos realmente trabalhando na otimização de decisões e sempre operando sob condições de incerteza.
Mais informações, seja por meio de dados qualitativos ou quantitativos, podem reduzir essa incerteza (ao custo de coletá-la). O melhor uso dos recursos é encontrar a maneira mais barata de tomar a decisão ideal em um nível de certeza com o qual você se sinta confortável.
Às vezes, são dados quantitativos verdadeiros, como no caso de testes A / B rápidos e baratos. Mas às vezes isso é feito por meio de dados qualitativos (alguns testes rápidos de usuário geralmente são mais baratos do que construir um modelo de rotatividade preditivo).
Além disso, quando você está apenas começando ou tentando realmente criar experiências melhores, os dados qualitativos são realmente a sua perna para se apoiar. É o que pode dizer a você os desejos, medos, hesitações e dúvidas de seus clientes melhor do que qualquer relatório do Google Analytics jamais poderia.