Chúng ta đã học cách phân lọai các dữ liệu trong nghiên cứu marketing. Phần này ta sẽ đi sâu hơn để tìm hiểu vai trò, các giải pháp kỹ thuật nhằm thu thập dữ liệu, và phương pháp phân tích các dữ liệu nghiên cứu định tính.
3.1 Vai trò của nghiên cứu định tính.
Nghiên cứu định tính đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu thị trường. Nghiên cứu định tính dùng để khám phá các vấn đề cũng như các cơ hội marketing. Kết quả của nghiên cứu định tính rất hữu dụng cho việc thiết kế các dự án nghiên cứu kế tiếp với mức độ sâu hơn.
3.2 Công cụ thu thập dữ liệu trong nghiên cứu định tính
Dữ liệu cần thu thập trong các dự án nghiên cứu định tính thường là dữ liệu “ bên trong” (insight data) của người tiêu dùng. Những dữ liệu này không thể thu thập đươc được thông qua các kỹ thuật phỏng vấn thông thường (được trình bày ở 2.2) mà phải thông qua Phương pháp thảo luận (mục 2,5).
Việc chọn mẫu trong nghiên cứu định tính phụ thuộc vào phương pháp thu thập dữ liệu. Do được thực hiện với một nhóm nhỏ đối tượng nghiên cứu. Vì vậy mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất, các phần tử của mẫu được chọn sao cho thỏa mãn một số đặc tính của thị trường nghiên cứu như: giới tính; nghề nghiệp; tuổi tác; thu nhập…
Để thu thập dữ liệu định tính, người ta sử dụng dàn bài thảo luận
(Discussion guideline) gồm có 2 phần chính: 1- Giới thiệu chung:
- Mục đích nghiên cứu;
- Phương pháp nghiên cứu (theo tính chất nghiên cứu). 2- Các câu hỏi gợi ý thảo luận
Lưu ý: Trong các dự án nghiên cứu định tính bằng kỹ thuật thảo luận nhóm thì phần gạn lọc các đối tượng nghiên cứu luôn được thực hiện riêng biệt trước khi thảo luận nhằm tuyển chọn các đối tượng nghiên cứu. Một cách tổng quát các đối tượng nghiên cứu phải đáp ứng được các tiêu chuẩn sau:
• Đối tượng nghiên cứu phải là người thuộc thị trường nghiên cứu;
• Đối tượng nghiên cứu phải là người hiểu biết về ngành đang nghiên cứu;
• Đối tượng nghiên cứu không nằm trong diện “lĩnh vực không hợp lệ - Banned industries”;
• Đối tượng nghiên cứu phải là những người không thường xuyên tham gia các cuộc nghiên cứu;
3.3 Một số kỹ thuật diễn dịch trong nghiên cứu định tính
Kỹ thuật diễn dịch là kỹ thuật thu thập dữ liệu một cách gián tiếp. Trong kỹ thuật này, đối tượng nghiên cứu không nhận biết được một cách rõ ràng mục đích của câu hỏi cũng như các tình huống đưa ra, và họ được tạo cơ hội bày tỏ quan điểm một cách gián tiếp thông qua một trung gian hay diễn dịch hành vi của người khác. Một số kỹ thuật diễn dịch thường sử dụng trong nghiên cứu định tính như sau:
• Đồng hành từ (Word association): Nhà nghiên cứu cứu đưa ra một chuỗi các từ, cụm từ và đề nghị các đối tượng nghiên cứu trả lời ngay sau khi họ thầy hoặc nghe chúng. Ví dụ: Cái gì đến đầu tiên trong đầu bạn khi tôi đọc “ Coca Cola”?
• Hòan tất câu mở rộng (Sentence completion): Nhà nghiên cứu đưa ra các câu chưa hòan tất cho các đối tượng nghiên cứu hòan tất câu (theo suy nghĩ của họ). Ví dụ:
- Cái mà tôi ưa thích nhất khi sử dụng xà bông tắm là….. - Những người đàn ông sử dụng nước hoa là những người…
• Nhân cách hóa thương hiệu (Brand personification): Nhà nghiên cứu đề nghị đối tượng nghiên cứu tượng tượng và biến những thương hiệu thành những mẫu người rồi mô tả đặc tính của nhân vật này. Ví dụ: - Trong bốn lọai bia dưới đây: Heinerken; Tiger; Carlsberg; Saigon. Bạn hãy tưởng tượng đó là 4 người và hãy mô tả đặc điểm tính cách của mỗi người?
- Trong 5 mẫu áo trên đây (đưa ra mẫu sản phẩm) bạn hãy xem mẫu người nào mặc nó là hợp nhất cho từng mẫu, hãy mô tả đặc điểm, tính cách của họ?
• Nhận thức chủ đề( Thematic apperception test): Nhà nghiên cứu mời đối tượng nghiên cứu xem một lọat hình ảnh, tranh vẽ về chủ đề nghiên cứu và đề nghị họ cho biết những cảm nghĩ của họ về chủ đề nghiên cứu.
3.4 Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính.
Bản chất của nghiên cứu định tính liên quan đến quá trình khám phá đối tượng nghiên cứu nghĩ gì, và cảm xúc của họ, Vì vậy, phân tích dữ liệu định tính là
quá trình đi tìm ý nghĩa của dữ liệu. Phân tích dữ liệu định tính gồm 3 quá trình cơ bản có quan hệ mật thiết với nhau ( Xem mô hình phân tích dữ liệu định tính Dey 1993).
• Mô tả hiện tượng: Mô tả hiện tượng nghiên cứu một cách đầy đủ và có hệ thống là việc làm cần thiết trong phân tích dữ liệu định tính, còn được gọi là mô tả sâu (Thick description). Mô tả hiên tượng được căn cứ vào hàng lọat biểu hiện: cử chỉ; nét mặt; thái độ; âm điệu lời nói; nhịp tim; hơi thở; và nội dung câu trả lời của đối tượng nghiên cứu được nhà nghiên cứu theo dõi và mô tả lại.
• Phân lọai hiện tượng: Sau khi mô tả hiện tượng , nhà nghiên cứu tiến hành sắp xếp, phân lọai các hiện tượng thành từng nhóm có cùng một đặc tính chung nào đó của đối tượng nghiên cứu nhằm liên kết, so sánh chúng với nhau. Cần lưu ý rằng, phân lọai hiện tượng luôn có mục đích cụ thể gắn liền với mục tiêu nghiên cứu.
• Kết nối dữ liệu: Sau khi mô tả và phân lọai dữ liệu, nhà nghiên cứu cần liên kết các khái niệm nghiên cứu lại với nhau theo một trình tự được xác lập theo mô hình nghiên cứu dự kiến ban đầu, chú ý và chỉ rõ những thay đổi (nếu có).
Trong quá trình phân tích dữ liệu định tính trong nghiên cứu marketing cần chú ý một số nguyên tắc sau:
- Luôn ghi nhớ mục đích của nghiên cứu;
- Đọc kỹ các bản ghi chép, các phiếu thu thập dữ liệu, xem,nghe lại các kết quả thu thập dữ liệu để có thể liệt kê được các kết quả cụ thể;
- Kết quả thu thập dữ liệu phải trả lời trực tiếp và thỏa mãn cho mục đích nghiên cứu, phải được trình bày dưới dạng văn bản một cách gọn gàng, khoa học, nên dùng từ đơn giản, dễ hiểu.
Kết Luận:
1- Dữ liệu trong nghiên cứu marketing được phân lọai theo nhiều tiêu thức khác nhau. Điều quan trọng là SV phải biết cách phân lọai dự liệu để có thể ứng dụng vào trong các nghiên cứu cụ thể nhằm bảo đảm tính tính logic của khoa học nghiên cứu.
2- Các phương pháp thu thập dữ liệu đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. SV có thể và nên phối hợp các phương pháp để nhằm đạt được kết quả tối ưu trong nghiên cứu;
3- Kết quả của một nghiên cứu định tính chỉ nhằm khám phá các yếu tố của một đối tượng nghiên cứu, tức là chỉ nhằm cung cấp thông tin định danh cho nên khả năng phục vụ cho việc ra quyết định marketing còn hạn chế.