Quantitative research and qualitative research integration

量化分析與質化分析研究的整合

問題與挑戰

量化分析的挑戰

迷失1:「質化分析的訪問者不具備代表性，巨量資料的數據分析才有母體的代表性」

• 資料是否具備母體代表性：如果母體是一國國民，已知服務使用者有 1% 的國民，此時巨量資料的使用行為資料是否有母體代表性？
• 資料是否能回答問題：如果追蹤器 (tracker) 沒有事先規劃好，在缺乏相關的數據狀況下，無法分析、也無法回答問題。
• 如果沒有人使用服務或者是新創服務，也不會有數據可供分析。
• 如果資料來自使用者的評論，可能受到僵屍帳號洗榜，或者是商家行銷活動影響。

質化分析的挑戰

• 訪問或問卷的招募方式與受測者條件，是否能回答原本想問的問題？
• 質化分析不像量化分析有數據結果，結果沒有說服力？ 相關討論: Nor Chen - 最近在一個演講場合結束後 一位聽眾走過來聊抽樣這件事 當然他想表達的是 質化資料受訪者的代表性...
• 訪問或問卷要找多少人，結果才有說服力？

不同研究方法的比較與整合

• 量化數據可以了解使用行為量化指標的變化、不同資料的關聯性，但是無法知道為什麼。而質化研究可以了解使用者為什麼要這麼做。
• 量化先做、還是質化先做？如果不確定使用者，可以先做量化問卷，再作篩選。
• 「社群聆聽」 (social listening) 提供的是消費者根據自身經驗給予產品或品牌的回饋和評論，但是對於新產品開發則無法提供我是否需要這個新產品。 資料來源: 楊少夫 (2017). 鐵粉行銷｜社群監測與消費者訪談

延伸閱讀

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• Shinlun (2016). (筆記) 數據導向行動產品成長 / 羅荷傑 Yahoo! 亞太區策略暨業務營運部 副理 | MIX 2016 行動體驗設計論壇 [Last visited: 2017-07-08]
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• 呂婉瑩 (2017). 大數據究竟有多神？ (呂婉瑩) – StartupBeat [Last visited: 2017-07-08]
• Jia-Ying (2017). ProductTank Taipei #5 - 當產品經理遇到資料科學家 [Last visited: 2017-08-24]
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