Wirksamer Einsatz quantitativer Forschung

Identifizierung von quantitativen Methoden und Sammeln von Daten.

QuantData_LowResMithilfe der quantitativen Forschung können Sie Resultate, die für eine Stichprobengruppe ermittelt wurden, für eine Gesamtgruppe verallgemeinern. Die quantitative Forschung ist gleichermaßen strukturiert und statistikbasiert und bietet Ihnen so die Möglichkeit, Schlussfolgerungen zu einer Handlungsweise zu ziehen und dazu informierte Entscheidungen zu treffen.

Die quantitative Forschung wird überwiegend eingesetzt, um Hypothesen zu beweisen oder zu widerlegen, die zuvor mithilfe der qualitativen Forschung aufgestellt wurden.

Quantitative Fragen machen zwar häufig einen Großteil von Umfragen aus, werden jedoch oft ineffizient eingesetzt. Wenn Sie eine quantitative Frage formulieren, achten Sie darauf, dass Sie damit mindestens eines der folgenden drei Ziele erreichen:

1. Definieren einer Eigenschaft Ihrer Befragten: Alle geschlossenen Fragen zielen darauf ab, eine Eigenschaft Ihrer Befragten genauer definieren zu können. Dies betrifft unter anderem die folgenden Eigenschaften:

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

Wenn Sie diese Eigenschaften kennen, können Sie besser verstehen, wer Ihre Befragten sind, wie sie sich verhalten und was sie mögen oder erwarten.

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2. Erkennen von Trends in Ihren Daten: Wenn Sie dieselbe Umfrage im Laufe der Zeit wiederholt durchführen, werden Sie in Ihren Daten Trends erkennen. Möglicherweise verschieben sich Meinungen allmählich in eine bestimmte Richtung oder es sind saisonabhängige Trends zu erkennen.  Das Erkennen von Trends in einem zeitlichen Verlauf bietet Ihnen somit einen Kontext für ihre Umfrageergebnisse.

Angenommen, Sie bitten Ihre Kunden, ihre Zufriedenheit mit Ihrem Kundenservice auf einer Skala von „sehr zufrieden“ bis „vollkommen unzufrieden“ anzugeben, und 20 % geben an, dass sie „sehr zufrieden“ sind. Es ist natürlich gut zu wissen, wo man derzeit steht, aber trotzdem kann dieser Wert auch als Basis zur Messung Ihrer Fortschritte in der Zukunft genutzt werden.

Nehmen wir weiter an, Sie hätten nach der ursprünglichen Umfrage Änderungen vorgenommen, um die Anforderungen Ihrer Kunden besser erfüllen zu können. Sie können dieselbe Umfrage jetzt erneut durchführen und feststellen, ob der Anteil der Kunden, die „sehr zufrieden“ sind, zu- oder abgenommen hat. Auf diese Weise können Sie die Fortschritte bei der Steigerung der Kundenzufriedenheit im zeitlichen Verlauf ebenso messen wie die Wirkung neuer Initiativen und Prozesse, die zwischen den Umfragen implementiert wurden.

3. Vergleichen von Gruppen: Mithilfe der Fragen lassen sich auch Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen von Befragten erstellen.

Kehren wir noch einmal zu unserem Beispiel oben zurück. Indem Sie demographische Fragen etwa zu Alter, Geschlecht und Einkommen des Befragten hinzufügen, können Sie Fragen wie die folgenden beantworten: Sind junge Männer mit Ihrer Dienstleistung zufriedener als ältere Frauen?

Durch Vergleich verschiedener Gruppen können Sie herausfinden, wer Ihre Zielgruppe ist, wie Sie sie ansprechen und ob Sie Ihr Produkt modifizieren müssen, um in einem bestimmten Marktsegment erfolgversprechend 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

Sie können die quantitative Forschung auch über den Tellerrand von Umfragen hinaus auf unterschiedliche Weise einsetzen. Hierzu finden Sie nachfolgend einige Beispiele:

1. Big Data: Mit den Daten, die Sie Tag für Tag sammeln, können Sie möglicherweise auch Entscheidungen auf quantitativer Basis treffen. Dies kann alles Mögliche umfassen – von der Dauer des Besuchs Ihrer Kunden auf der Website bis hin zu denjenigen Zeiträumen im Jahr, in denen Ihre Produkte am besten gehen. Diese auf die Realität bezogenen Informationen, die derzeit unter dem Schlagwort „Big Data“ zusammengefasst werden, können für Ihre Entscheidungsfindung ebenso nützlich sein wie Daten, die Sie selbst recherchiert haben.

Mit Big Data können Sie umfassende Aussagen dazu treffen, was Menschen tun; vergessen Sie aber nicht, dass Sie hiermit nur selten in Erfahrung bringen können, warum die Menschen so handeln, wie sie es tun. Hierfür wiederum brauchen Sie direkte qualitative und quantitative Forschung.

2. Kausalexperimente: Um dieses „Warum“ ein bisschen besser zu verstehen, können Sie mithilfe von Kausalexperimenten versuchen, Ursache-Wirkung-Beziehungen zu erkennen. Hierzu beobachten Sie, was geschieht, wenn einem Umfeld ein neuer Faktor hinzugefügt wird. Dieser neue Faktor kann alles Mögliche sein – vom Messen der Wirkung eines Werbespots auf die Umsätze bis hin zum Ermitteln der Auswirkungen, die Betriebsfeste auf das Mitarbeiterengagement haben.

Angenommen, Sie beabsichtigen eine Modifikation der Verpackung für eines Ihrer Produkte und würden gern wissen, welche Auswirkungen dies möglicherweise auf Ihre Verkäufer hat. Hierzu könnten Sie das Produkt in der neuen Verpackung nur an bestimmte Läden ausliefern und die Verkaufszahlen dann mit denen des Produkts in der alten Verpackung vergleichen. Kausalexperimente entsprechen konzeptionell den A/B-Tests.

Sie verfügen nun über alle Werkzeuge, die Sie brauchen, um richtig durchzustarten. Vergessen Sie aber nicht, vor dem Loslegen noch ein wenig qualitative Forschung zu betreiben. Weitere Informationen zur Integration beider Varianten in Ihren Forschungsansatz finden Sie in diesem Artikel.

Dieser Artikel ist Teil des SurveyMonkey-Projekts Surveys 101. Wir hoffen, auf diese Weise mehr Menschen das Erstellen intelligenter Umfragen zu erleichtern. Weitere Informationen zu dem Projekt und zu unserem Engagement in der Forschungs-Community