研究デザインの XNUMX つのタイプ — 知っておくべきことすべて

研究を行うときは、何を達成したいのか、どのように達成したいのかを明確にする必要があります。優れた調査設計により、正確で信頼できるデータを収集して有効な結論を導き出すことができます。

このブログ投稿では、UnderArmor、Carmex などの実例を使用して、一般的な XNUMX つのタイプの研究デザインの主な機能について概説します。その後、プロジェクトに適したアプローチを簡単に選択できます。

リサーチデザインとは？

研究デザインとは、特定の質問に答えるために研究を計画および実行するプロセスです。このプロセスにより、ビジネスまたは科学分野で仮説を検証できます。

調査の設計には、適切な方法論の選択、最も適切なデータ収集方法の選択、およびデータを分析するための計画 (またはフレームワーク) の考案が含まれます。要するに、優れた研究デザインは、私たちの研究を構造化するのに役立ちます。

マーケティング担当者は、実施する際にさまざまなタイプの調査デザインを使用します研究.

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研究デザインには、記述的、相関的、実験的、および診断的デザインの XNUMX つの一般的なタイプがあります。それぞれについて詳しく見ていきましょう。

XNUMXつのタイプの研究デザイン

研究者は、さまざまな研究目的を達成するためにさまざまなデザインを使用します。ここでは、適切なタイプを選択する方法、それぞれの利点、およびユースケースについて説明します。

研究は次のように分類することもできます。定量的または定性的より高いレベルで。一部の実験では、質的および量的特性の両方が示されます。

実験的

実験計画法は、研究者が変数が互いにどのように相互作用するかを調べたい場合に使用されます。研究者は、XNUMX つの変数 (独立変数) を操作し、別の変数 (従属変数) への影響を観察します。

つまり、研究者は XNUMX つ以上の変数間の因果関係をテストしたいと考えています。

マーケティングでは、実験的研究の例として、テレビコマーシャルと制御された環境 (ラボなど) で行われたオンライン広告の効果を比較することがあります。この調査の目的は、年齢層や性別などの異なる人々の間で、どの広告がより注目されるかをテストすることです。

もう XNUMX つの例は、生産性に対する音楽の影響に関する研究です。研究者は参加者を XNUMX つのグループ (仕事中に音楽を聴くグループとそうでないグループ) のいずれかに割り当て、彼らの生産性を測定します。

実験計画の主な利点は、研究者が変数間の因果関係を引き出すことができることです。

XNUMX つの制限: この研究では、環境と参加者を大幅に制御する必要があるため、現実の世界で再現することは困難です。さらに、それはかなり高価です。

のためのベスト： 因果関係 (従属変数に対する独立変数の効果) のテスト。

相関関係

相関計画では、プロセスに介入することなく、XNUMX つ以上の変数間の関係を調べます。

相関設計により、アナリストは変数間の自然な関係を観察できます。これにより、データは現実世界の状況をより反映したものになります。

たとえば、マーケティング担当者は相関設計を使用して、ブランドロイヤルティと顧客満足度の関係を調べることができます。特に、研究者はデータのパターンや傾向を調べて、これら XNUMX つのエンティティ間に関係があるかどうかを確認します。

同様に、身体活動とメンタルヘルスの関係を研究することもできます。ここのアナリストは、参加者に身体活動レベルと精神的健康状態に関する調査を完了するように依頼します. データは、XNUMX つの変数がどのように関連しているかを示します。

のためのベスト： 現実の世界で XNUMX つ以上の変数が互いにどの程度関連しているかを理解する。

記述的

記述的研究とは、被験者が何をするかを観察し、それらに影響を与えることなく説明する体系的なプロセスを指します。

方法には、調査、インタビュー、ケーススタディ、および観察が含まれます。記述的研究は、現象の詳細な理解を収集し、いつ/何を/どこで答えるかを目的としています。

SaaS 企業は、記述的設計を使用して、顧客が特定の機能をどのように操作するかを理解します。調査結果は、パターンと障害を特定するために使用できます。

たとえば、プロダクトマネージャーは Hotjar による画面記録を使用して、アプリ内のユーザーの行動を観察できます。このようにして、チームはユーザージャーニーの特定の段階で何が起こっているかを正確に理解し、それに応じて行動することができます。

Brand24、ソーシャルリスニングツール、サインアップのコンバージョン率が XNUMX 倍に画面録画を通じてサインアップフォームの摩擦ポイントを特定したおかげで、2.56% から 7.42% に増加しました。

さまざまなタイプの研究デザイン: 記述的研究の例。

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のためのベスト： 行動や繰り返し発生する現象を明らかにする偏りのないデータを収集します。

診断的

診断研究は、問題の根本原因を特定し、最も効果的な解決策を見つけます。マーケティングでよく使用され、改善の領域や成長の潜在的な機会を特定します。

診断研究のデザインは、次の XNUMX つのステップで構成されます。

データ収集と問題定義を含む開始。
データ分析、仮説検定、および目標設定で構成される診断。
可能な限り最良のソリューションを定義するソリューション。

製品チームでは、診断設計には、顧客からのフィードバックとレビューを分析して、会社が改善できる領域を特定することが含まれます。これは、価格設定、不足している機能、顧客サービスなど、製品の提供を変更する必要がある場所を特定するのに役立ちます。

診断研究は、問題の正確な診断を提供し、改善の領域を特定します。

のためのベスト： 問題の根本的な原因とその対処方法を理解する。

研究デザインの例

大手ブランドがさまざまなタイプの調査デザインをどのように採用しているかを見てみましょう。ほとんどの場合、企業はいくつかの方法を組み合わせて、問題を包括的に概観し、解決策を見つけます。

UnderArmour

研究デザインの種類: UnderArmour

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UnderArmour は、診断および記述的研究に言及することで、ランニングシューズの市場シェアを XNUMX 倍にしました。

チームは、アスリートのリアルタイムのフィードバックに応じてシューズを絶えず改善することで、画期的な製品を設計することを目指しました。そのために、同社は 10,000 人を超えるアスリートに無料でシューズを発送しました。使用する Qualtrics、同社は、フィードバックのために参加者を調査しました。

次に、すべての洞察を集めて、チームは設計を繰り返しました。したがって、 UA HOVR™ クッション付きランニングシューズ生まれました。

2019年ランナーズワールドレコメンデーションアワード受賞。

プロヒント： 記述的調査デザインを使用して、顧客の自然な行動を観察し、フィードバックに対処することで、顧客のニーズに合わせて製品を調整します。