Quantitative Forschung wirksam einsetzen

Wie Sie quantitative Methoden identifizieren und Daten erfassen.

Quantitative Forschung ermöglicht es, Ergebnisse, die anhand einer Stichprobengruppe gewonnen wurden, für eine ganze Gruppe zu verallgemeinern.

Quantitative Forschung ist sowohl strukturiert als auch von statistischer Bedeutung und versetzt Sie in die Lage, auf Grundlage der durch sie gewonnenen Ergebnisse Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Entscheidungen in Bezug auf anstehende Vorgehen zu treffen.

Die meisten quantitativen Forschungen werden für den Beleg bzw. die Ablehnung einer zuvor definierten Hypothese eingesetzt, die sich beispielsweise im Laufe der qualitativen Forschung entwickelt hat.

Quantitative Fragen stellen bei den meisten Umfragen den größten Anteil. Sie werden jedoch häufig nicht effizient eingesetzt. Achten Sie beim Formulieren einer quantitativen Frage darauf, mindestens eines der drei folgenden Ziele mit Ihrer Frage zu erreichen:

1. Ermittlung eines Merkmals der Befragten: Alle geschlossenen Fragen zielen darauf ab, ein Merkmal der Befragten näher zu definieren. Dies könnte die Gewinnung von Informationen zu Folgendem umfassen:

  • Persönliche Merkmale: Ermittlung von Alter, Geschlecht, Ethnie, Einkommen usw.
  • Verhaltensweisen: Ermittlung von Gewohnheiten der Befragten, beispielsweise die Anzahl der pro Woche im Internet verbrachten Stunden, Nutzung von Verkehrsmitteln, Sportgewohnheiten usw.
  • Meinungen oder Einstellungen: Ermittlung der Denkweise der Befragten, z. B. ihre Zufriedenheit mit einem Produkt oder mit einem gewählten Politiker.

Wenn Sie diese Merkmale kennen, können Sie auch ein besseres Verständnis für Ihre Befragten entwickeln: wer sie sind, wie sie agieren und was sie mögen oder erwarten.

2. Erkennen von Trends in den Daten: Wenn Sie dieselbe Umfrage über einen bestimmten Zeitraum mehrmals durchführen, können Sie in den gewonnenen Daten Trends erkennen. Gehen Meinungen langsam aber sicher in eine bestimmte Richtung? Sind saisonale Muster zu erkennen? Als Fazit könnte man aufführen: Das Aufspüren von Trends setzt die Ergebnisse Ihrer Umfrage in einen Zusammenhang.

Ein Beispiel: Sie bitten Ihre Kunden anzugeben, wie sehr sie mit Ihrem Kundenservice zufrieden sind, und zwar auf einer Skala von „sehr zufrieden“ bis „sehr unzufrieden“. Dabei geben 20 Prozent an, dass sie „sehr zufrieden“ sind. Es ist sicher hilfreich zu wissen, wo man aktuell steht. Sie können dieses Ergebnis aber auch einsetzen, um Ihren Fortschritt auf diesem Gebiet in der Zukunft zu messen.

Angenommen, Sie ergreifen nach einer ersten Umfrage bestimmte Maßnahmen, um den Kundenbedürfnissen stärker entgegenzukommen. Jetzt könnten Sie dieselbe Umfrage noch einmal durchführen und sehen, ob der Anteil der Kunden, die „sehr zufrieden“ sind, zu- oder vielleicht sogar abgenommen hat. So können Sie auf effektive Weise den Fortschritt ermitteln, den Sie im Lauf der Zeit hinsichtlich der Kundenzufriedenheit erzielen. Ebenso können Sie die Auswirkungen neuer Ansätze und Prozesse, die Sie zwischenzeitlich umgesetzt haben, messen.

3. Vergleich von Gruppen: Fragen können auch dafür eingesetzt werden, Vergleiche zwischen verschiedenen Befragtengruppen zu ziehen.

Sehen wir uns noch einmal das obige Beispiel an. Wenn Sie demografische Fragen zum Alter, Geschlecht und Einkommen der Befragten hinzufügen, können Sie Vergleichsfragen wie die folgenden stellen: Sind junge Männer eher mit unserem Service zufrieden als ältere Frauen?

Durch den Vergleich verschiedener Gruppen können Sie ermitteln, welche Gruppe Sie gezielt ansprechen sollten, wie Sie diese ansprechen sollten und ob Ihr Produkt verändert werden muss, um für einen bestimmten Markt geeignet zu sein. Sie können auch den Anteil derjenigen Kunden, die zufrieden sind, mit einem Benchmark vergleichen, um festzustellen, wie Sie im Vergleich zu Ihren Konkurrenten dastehen.

Alternative Einsatzmöglichkeiten der quantitativen Forschung

Abgesehen von Umfragen können Sie die quantitative Forschung auch auf anderen Gebieten einsetzen. Hier einige Beispiele dazu:

1. Einbeziehen von echten Daten: Es ist gut möglich, dass Sie jeden Tag Daten erfassen, die Sie bei nach quantitativen Gesichtspunkten zu treffenden Entscheidungen unterstützen. Das können die unterschiedlichsten Szenarien sein: wie lange ein Kunde auf Ihrer Website verweilt oder wann Ihre Umsatzzahlen einen Höhepunkt erreichen. Diese Informationen aus der realen Welt, die man neuerdings mit dem Schlagwort Big Data benennt, können bei der Entscheidungsfindung ebenso hilfreich sein wie das Durchführen eigener Forschungen!

Big Data erzählen Ihnen viel darüber, was Menschen machen. Selten jedoch können sie Ihnen auch mitteilen, warum Menschen so oder so handeln. Dafür benötigen Sie direktere qualitative und quantitative Forschung!

2. Kausalexperimente: Ziel von Kausalexperimenten ist die Identifizierung einer Ursache-Wirkung-Beziehung, um dieses „Warum“ etwas besser zu verstehen. Hierbei wird beobachtet, was passiert, wenn zu einer bekannten Umgebung ein neues Element hinzukommt. Dieses neue Element kann dabei alles Mögliche sein: die Auswirkung einer Werbung auf die Verkaufszahlen oder von Abteilungsfeiern auf das Mitarbeiterengagement.

Angenommen, Sie möchten die Verpackung für eines Ihrer Verkaufsprodukte ändern. Und Sie möchten wissen, wie sich dies auf die Verkaufszahlen auswirken könnte. Sie könnten nun die neue Verpackung in nur einigen Ihrer Filialen anbieten und die damit erzielten Umsätze mit denen der alten Verpackung vergleichen. Kausalexperimente sind das Konzept, das sich hinter den A/B-Tests verbirgt.

Jetzt haben Sie die Tools an der Hand, mit denen Sie das Gewünschte ermitteln können. Aber vergessen Sie nicht, zuvor auch qualitative Forschung zu integrieren. Wenn Sie weitergehende Informationen zur Verwendung dieser beiden Methoden für Ihre Forschung wünschen, rufen Sie diese Seite auf.

Dieser Artikel gehört zum Projekt „Umfragegrundlagen“ von SurveyMonkey. Wir hoffen, Interessierte damit bei der Erstellung guter Umfragen zu unterstützen. Weitere Informationen zum Projekt und zu unserem Engagement in der Forschungs-Community.

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