Codificarea datelor calitative Cum se codifică cercetarea calitativă (2020)

Scris de Alyona Medelyan, dr. - Prelucrarea limbajului natural și învățarea automată

Câte ore ați petrecut în fața foilor de calcul Excel încercând să găsiți noi informații din feedback-ul clienților?

Știți că adresarea întrebărilor deschise ale sondajului vă oferă mai multe informații practice decât solicitarea clienților dvs. doar pentru un scor de promotor net (NPS) numeric. Dar când puneți întrebări deschise, cu text liber, ajungeți la sute (sau chiar mii) de răspunsuri cu text liber.

Cum puteți transforma tot textul respectiv în informații cuantificabile și aplicabile despre nevoile și așteptările clienților dvs.? Prin codificarea datelor calitative.

Continuați să citiți pentru a învăța:

Ce înseamnă codarea datelor calitative (și de ce este importantă)
Diferite metode de codificare a datelor calitative
Cum să codați manual date calitative pentru a găsi teme semnificative în datele dvs.

Ce este codificarea în cercetarea calitativă?

Codificarea este procesul de etichetare și organizare a datelor calitative pentru a identifica diferite teme și relațiile dintre ele.

Când codificați feedback-ul clienților, atribuiți etichete cuvintelor sau frazelor care reprezintă teme importante (și recurente) în fiecare răspuns. Aceste etichete pot fi cuvinte, fraze sau numere; vă recomandăm să folosiți cuvinte sau fraze scurte, deoarece acestea sunt mai ușor de reținut, degresate și organizate.

Codificarea cercetării calitative pentru a găsi teme și concepte comune face parte din analiza tematică, care face parte din analiza calitativă a datelor. Analiza tematică extrage teme din text analizând cuvântul și structura propoziției.

Ce este analiza calitativă a datelor?

Analiza calitativă a datelor este procesul de examinare și interpretare a datelor calitative pentru a înțelege ceea ce reprezintă.

Datele calitative sunt definite ca orice date nenumerice și nestructurate; atunci când analizăm feedback-ul clienților, datele calitative se referă de obicei la orice feedback textual sau text, cum ar fi recenzii, răspunsuri deschise în sondaje, reclamații, mesaje de chat, interviuri cu clienții, note de caz sau postări pe rețelele sociale

De exemplu, valoarea NPS poate fi strict cantitativă, dar când întrebați clienții de ce v-au acordat un scor, veți avea nevoie de metode de analiză calitativă a datelor pentru a înțelege comentariile pe care clienții le lasă alături de răspunsurile numerice.

Tipuri de analize calitative ale datelor

Analiza conținutului: acesta este cel mai frecvent exemplu de analiză calitativă a datelor. Se referă la clasificarea, etichetarea și analiza tematică a datelor calitative. Aceasta poate include combinarea rezultatelor analizei cu date comportamentale pentru informații mai profunde.
Analiza narativă: Unele date calitative, cum ar fi interviurile sau notele de teren pot conține o poveste. De exemplu, procesul de alegere a unui produs, utilizarea acestuia, evaluarea calității acestuia și decizia de a cumpăra sau nu a cumpăra acest produs data viitoare. Analiza narativă ajută la înțelegerea evenimentelor subiacente și a efectului acestora asupra rezultatului general.
Analiza discursului: Aceasta se referă la analiza a ceea ce spun oamenii într-un context social și cultural. Este deosebit de util atunci când vă concentrați asupra construirii sau consolidării unui brand.
Analiza cadru: Atunci când efectuați analize calitative ale datelor, este util să aveți un cadru. Un cadru de cod (un set ierarhic de teme utilizate în codificarea datelor calitative) este un exemplu de astfel de cadru.
Teorie bazată: Această metodă de analiză începe prin formularea unei teorii în jurul unui singur caz de date. Prin urmare, teoria este „bazată” pe date reale. Apoi, cazuri suplimentare pot fi examinate pentru a vedea dacă sunt relevante și se pot adăuga la teoria originală.

Software de analiză calitativă a datelor

Progresele în procesarea limbajului natural și învățarea automată au făcut posibilă automatizarea analizei datelor calitative, în special a conținutului și a analizei cadrului

În timp ce analiza manuală umană este încă populară datorită preciziei sale percepute, automatizarea analizei devine rapid alegerea preferată. Spre deosebire de analiza manuală, care este predispusă la prejudecăți și nu se adaptează la cantitatea de date calitative care este generată astăzi, analiza automatizată nu este doar mai consistentă și, prin urmare, poate fi mai precisă, dar poate economisi și o tonă de timp și, prin urmare, bani.

Software-ul cel mai frecvent utilizat pentru analiza calitativă automată a datelor este software-ul de analiză a textului, cum ar fi Thematic.

De ce este important să codăm date calitative?

Codificarea datelor calitative facilitează interpretarea feedback-ului clienților. Atribuirea de coduri cuvintelor și frazelor în fiecare răspuns vă ajută să surprindeți despre ce este răspunsul, ceea ce, la rândul său, vă ajută să analizați și să rezumați mai bine rezultatele întregului sondaj.

Cercetătorii folosesc codarea și alte procese de analiză calitativă a datelor pentru a-i ajuta să ia decizii bazate pe date pe baza feedback-ului clienților. Când utilizați codarea pentru a analiza feedback-ul clienților, puteți cuantifica temele comune în limba clientului. Acest lucru face mai ușoară interpretarea și analiza corectă a satisfacției clienților.

Vs automatizate Codificarea manuală a datelor calitative

Metodele de codificare a datelor calitative se împart în două categorii: codare automată și codare manuală.

Puteți automatiza codificarea datelor calitative cu ajutorul unui software de analiză tematică. Software-ul de analiză tematică și de analiză calitativă a datelor folosește învățarea automată, inteligența artificială (AI) și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a codifica datele calitative și a diviza textul în teme.

Software-ul de analiză tematică este autonom, ceea ce înseamnă ...

Nu trebuie să configurați teme sau categorii în avans.
Nu este nevoie să instruiți algoritmul - acesta învață de unul singur.
Puteți captura cu ușurință „necunoscutele necunoscute” pentru a identifica teme pe care este posibil să nu le fi observat singure.

… Toate acestea vă vor economisi timp (și o mulțime de dureri de cap inutile) atunci când vă analizați feedback-ul clienților.

Recent, software-ul de analiză tematică a fost clasificat ca Unified Data Analytics.

Ce este codarea tematică?

Codificarea tematică, numită și analiză tematică, este un tip de analiză calitativă a datelor care găsește teme în text, analizând semnificația cuvintelor și structura propoziției.

De exemplu, când utilizați codificarea tematică pentru a analiza feedback-ul clienților, puteți afla care sunt temele cele mai frecvente în feedback. Acest lucru vă ajută să înțelegeți ceea ce determină satisfacția clienților într-un mod precis, concret.