Khi nào nên sử dụng nghiên cứu định tính marketing?

Trong thực hành nghiên cứu thị trường, các phương pháp thường gặp gồm phỏng vấn sâu, focus group, quan sát, nghiên cứu dân tộc học và các dạng thu thập phản hồi mở. ESOMAR mô tả nghiên cứu định tính thường mang tính khám phá hoặc chẩn đoán, sử dụng số lượng người tham gia nhỏ và không lấy mẫu theo xác suất; Qualtrics cũng xếp phỏng vấn, focus group và user testing vào nhóm phương pháp nghiên cứu sơ cấp thường dùng để khám phá nhu cầu và kiểm tra ý tưởng.

Điểm quan trọng vì thế không nằm ở việc định tính “ít dữ liệu hơn” định lượng. Hai phương pháp tạo ra hai loại tri thức khác nhau. Định lượng mạnh khi cần đo lường quy mô của hiện tượng; định tính mạnh khi cần tìm ra cách khách hàng hình thành nhận thức, ngôn ngữ họ sử dụng, động cơ ẩn sau lựa chọn và bối cảnh khiến hành vi thay đổi.

Nên dùng nghiên cứu định tính khi chưa hiểu rõ vấn đề cần nghiên cứu

Một trong những thời điểm phù hợp nhất để triển khai nghiên cứu định tính là khi doanh nghiệp biết rằng “có vấn đề” nhưng chưa xác định chính xác vấn đề nằm ở đâu.

Ví dụ, tỷ lệ khách hàng rời khỏi quy trình đăng ký tăng lên có thể được nhìn thấy trên dashboard. Dữ liệu hành vi cho biết khách hàng dừng tại bước nào, nhưng chưa chắc giải thích được vì sao họ dừng. Họ không hiểu thuật ngữ? Không tin tưởng yêu cầu cung cấp thông tin? Cảm thấy quy trình quá mất thời gian? Hay đơn giản là chưa thấy đủ lợi ích để tiếp tục?

Trong tình huống này, hỏi một tập hợp câu hỏi đóng quá sớm có thể khiến doanh nghiệp chỉ đo lường những giả thuyết mà chính đội ngũ nội bộ đã nghĩ ra. Phỏng vấn sâu hoặc quan sát cho phép người nghiên cứu để người tham gia tự mô tả vấn đề bằng ngôn ngữ của họ, sau đó đặt câu hỏi tiếp theo dựa trên câu trả lời vừa xuất hiện.

Đây chính là cơ chế tạo giá trị của nghiên cứu định tính: không khóa không gian câu trả lời quá sớm. Phỏng vấn định tính có thể được triển khai theo cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không cấu trúc; đặc biệt với phỏng vấn sâu, nhà nghiên cứu có thể đào sâu thêm một điểm mới xuất hiện trong cuộc trò chuyện thay vì phải giữ nguyên một chuỗi câu hỏi cố định.

Vì vậy, định tính nên được ưu tiên khi câu hỏi nghiên cứu vẫn mang tính khám phá, chẳng hạn:

·         Khách hàng đang gặp khó khăn gì mà doanh nghiệp chưa nhận diện rõ

·         Vì sao một sản phẩm được đánh giá tốt nhưng tỷ lệ sử dụng lại thấp

·         Người tiêu dùng hiểu một khái niệm, thông điệp hoặc thương hiệu theo cách nào

·         Những yếu tố nào đang ảnh hưởng đến quyết định nhưng chưa xuất hiện trong dữ liệu hiện có

Giá trị đầu ra lúc này thường không phải một tỷ lệ phần trăm chính xác, mà là một tập hợp giả thuyết tốt hơn để doanh nghiệp tiếp tục kiểm chứng.

Phù hợp khi cần khám phá động cơ và nguyên nhân phía sau hành vi

Marketing thường quan sát được hành vi trước khi hiểu được động cơ.

Doanh nghiệp có thể biết khách hàng chọn gói thấp hơn, bỏ giỏ hàng, ngừng sử dụng ứng dụng, không phản hồi quảng cáo hoặc chuyển sang đối thủ. Nhưng cùng một hành vi bề mặt có thể xuất phát từ những nguyên nhân hoàn toàn khác nhau.

Một khách hàng không mua vì giá cao khác với khách hàng không mua vì không tin chất lượng. Một người bỏ giỏ hàng vì phí vận chuyển khác với người chỉ đang lưu sản phẩm để so sánh. Nếu gom tất cả thành cùng một nhóm “không chuyển đổi”, doanh nghiệp nhìn thấy kết quả nhưng mất phần cơ chế tạo ra kết quả đó.

Nghiên cứu định tính có lợi thế vì người nghiên cứu có thể liên tục hỏi sâu vào chuỗi:

Hành vi → lý do được trình bày → bối cảnh → động cơ sâu hơn → tiêu chí quyết định

Qua đó, nghiên cứu không chỉ ghi nhận điều khách hàng nói mà còn tìm mối liên hệ giữa nhu cầu, niềm tin, kinh nghiệm trước đây, hoàn cảnh sử dụng và quyết định hiện tại.

Qualtrics mô tả nghiên cứu định tính là hữu ích để hiểu những lời giải thích tiềm năng cho hành vi và hình thành giả thuyết về khách hàng mục tiêu.

Tuy nhiên, cần giữ một giới hạn quan trọng: lời kể của người tham gia không đồng nghĩa với bằng chứng tuyệt đối về nguyên nhân. Người tiêu dùng có thể không nhớ chính xác, hợp lý hóa quyết định sau khi sự việc xảy ra hoặc diễn đạt theo cách họ cho rằng phù hợp về mặt xã hội. Vì vậy, insight định tính nên được xem là một cách giải thích có cơ sở cần được đặt trong bối cảnh, không phải mặc nhiên là quan hệ nhân quả đã được chứng minh.

Nên sử dụng khi cần hiểu nhận thức, ngôn ngữ và trải nghiệm khách hàng

Có nhiều vấn đề marketing mà chỉ đo điểm số sẽ làm mất phần thông tin quan trọng nhất.

Một thương hiệu có thể đạt điểm hài lòng 7/10, nhưng con số đó không nói rõ khách hàng đang dùng tiêu chuẩn nào để đánh giá. Một thông điệp có thể được “hiểu” theo khảo sát, nhưng người tiêu dùng lại diễn giải nó khác hoàn toàn với ý định của thương hiệu.

Nghiên cứu định tính đặc biệt phù hợp với những đối tượng tri thức khó tách khỏi bối cảnh, chẳng hạn nhận thức về thương hiệu, cảm giác khi sử dụng sản phẩm, trải nghiệm dịch vụ, niềm tin, nỗi lo, kỳ vọng hoặc ý nghĩa mà khách hàng gắn với một lựa chọn.

Trong trường hợp nghiên cứu trải nghiệm, câu hỏi quan trọng thường không chỉ là “khách hàng có hài lòng không?” mà là:

“Điều gì khiến trải nghiệm được họ xem là tốt hoặc xấu?”

Hai người cùng cho 7 điểm có thể có hai hệ tiêu chuẩn khác nhau. Người thứ nhất thích tốc độ nhưng không hài lòng với thái độ nhân viên; người thứ hai đánh giá cao nhân viên nhưng thấy quy trình quá phức tạp. Một điểm số duy nhất có thể che khuất cấu trúc đó.

Định tính giúp tách trải nghiệm thành các lớp ý nghĩa và đồng thời phát hiện vocabulary of customer — cách chính khách hàng gọi vấn đề, mô tả lợi ích, diễn đạt nỗi lo và nói về tình huống sử dụng.

Phần ngôn ngữ này có giá trị trực tiếp trong marketing vì nó có thể hỗ trợ phát triển proposition, thông điệp, nội dung quảng cáo, câu hỏi khảo sát hoặc cách mô tả sản phẩm. Tuy nhiên, những phát hiện này vẫn cần được đánh giá trong đúng nhóm người đã nghiên cứu; không nên suy rộng một cách máy móc rằng toàn bộ thị trường đều sử dụng cùng cách diễn đạt.

Định tính hữu ích trước khi phát triển hoặc kiểm tra ý tưởng marketing

Nghiên cứu định tính thường tạo giá trị lớn ở giai đoạn mà doanh nghiệp chưa nên đầu tư quá nhiều vào một phương án duy nhất.

Khi phát triển sản phẩm, proposition, concept truyền thông hoặc trải nghiệm mới, đội ngũ nội bộ thường có nhiều giả định: khách hàng có hiểu lợi ích không, điểm nào hấp dẫn nhất, điều gì gây phản cảm, thông tin nào còn thiếu, hoặc khách hàng đang so sánh ý tưởng với lựa chọn nào khác.

Focus group và phỏng vấn có thể được sử dụng để quan sát cách người tham gia phản ứng, hỏi họ giải thích cách hiểu của mình và phát hiện những vấn đề chưa được dự kiến. Qualtrics lưu ý focus group có thể được dùng trước khi đầu tư lớn cho chiến dịch marketing hoặc quảng cáo để kiểm tra thông điệp và hình ảnh, đồng thời hữu ích trong nghiên cứu khám phá khi doanh nghiệp bước vào thị trường hoặc phân khúc chưa hiểu rõ.

Ở đây cần phân biệt khám phá phản ứng với đo lường mức độ yêu thích của thị trường.

Nếu 8 người trong một focus group thích phương án A hơn phương án B, kết quả đó không có nghĩa “80% thị trường sẽ chọn A”. Một focus group thường chỉ gồm một nhóm nhỏ; một số hướng dẫn thực hành mô tả khoảng 6–10 người cho một nhóm, nhưng đây không phải ngưỡng đại diện thống kê cho thị trường.

Giá trị thực sự của buổi thảo luận nằm ở việc hiểu:

·         Người tham gia đang dùng tiêu chí nào để đánh giá concept

·         Thành phần nào khiến họ chú ý hoặc mất niềm tin

·         Thông điệp bị hiểu sai ở đâu

·         Những liên tưởng ngoài dự kiến nào xuất hiện

·         Điều kiện nào khiến phản ứng thay đổi

Sau khi những biến số quan trọng đã rõ hơn, nghiên cứu định lượng mới có thể được thiết kế để kiểm tra chúng trên mẫu phù hợp nếu doanh nghiệp cần ước lượng quy mô hoặc so sánh giữa các phương án.

Không nên dùng định tính để trả lời câu hỏi về tỷ lệ của toàn thị trường

Một sai lầm phổ biến là xem nghiên cứu định tính như phiên bản nhỏ hơn hoặc rẻ hơn của khảo sát định lượng.

Bản chất của hai phương pháp khác nhau.

Nếu câu hỏi kinh doanh là “bao nhiêu phần trăm khách hàng biết thương hiệu?”, “tỷ lệ sẵn sàng mua là bao nhiêu?”, “phân khúc A có điểm hài lòng cao hơn phân khúc B không?” hay “mức độ phổ biến của nhu cầu này trên thị trường là bao nhiêu?”, doanh nghiệp đang cần ước lượng hoặc so sánh định lượng.

Nghiên cứu định tính thường sử dụng số lượng người tham gia nhỏ và không dựa trên lấy mẫu xác suất; vì thế kết quả không có cơ sở để tự động chuyển thành tỷ lệ đại diện cho một quần thể lớn.

Điều này không làm định tính “kém chính xác”. Nó chỉ có một mục tiêu chính xác khác: xác định cấu trúc của vấn đề, chứ không nhất thiết đo phân bố của vấn đề.

Một cách phân biệt thực tế là:

·         Nếu cần biết những nguyên nhân nào có thể tồn tại và chúng vận hành ra sao, định tính thường phù hợp

·         Nếu cần biết mỗi nguyên nhân phổ biến đến mức nào, thường cần định lượng

·         Nếu vừa chưa hiểu nguyên nhân vừa cần đo quy mô, có thể triển khai định tính trước để khám phá, sau đó dùng kết quả đó thiết kế nghiên cứu định lượng

Cách kết hợp này giúp tránh hai rủi ro đối lập: khảo sát quá sớm bằng một bộ đáp án chưa đầy đủ, hoặc dựa vào một nhóm nhỏ để đưa ra kết luận về toàn thị trường.

Quy mô mẫu định tính nên dựa trên độ sâu thông tin, không chỉ một con số cố định

Với nghiên cứu định lượng, kích thước mẫu thường gắn chặt với các yêu cầu thống kê. Với nghiên cứu định tính, logic khác hơn: câu hỏi quan trọng là đã thu được đủ chiều sâu để hiểu hiện tượng cần nghiên cứu hay chưa.

Khái niệm “saturation” — bão hòa dữ liệu hoặc chủ đề — thường được dùng để mô tả điểm mà việc thu thập hoặc phân tích thêm không còn tạo ra đủ thông tin mới để biện minh cho việc tiếp tục. Tuy nhiên, nghiên cứu phương pháp luận cũng chỉ ra rằng có nhiều cách định nghĩa saturation và việc áp dụng nó không hoàn toàn thống nhất giữa các thiết kế nghiên cứu.

Điều đó có nghĩa không nên áp dụng một công thức như “nghiên cứu định tính luôn cần X người”.

Số người cần thiết phụ thuộc vào mức độ đồng nhất của nhóm mục tiêu, độ phức tạp của câu hỏi, số phân khúc cần phân tích, mức độ sâu của phỏng vấn và tiêu chuẩn bão hòa mà nghiên cứu đặt ra. Các nghiên cứu về saturation cũng cho thấy “phát hiện được các mã/chủ đề” và “hiểu đầy đủ ý nghĩa của chúng” có thể đòi hỏi mức dữ liệu khác nhau.

Vì vậy, chất lượng một nghiên cứu định tính không nên được đánh giá đơn giản bằng việc “có bao nhiêu người tham gia”. Cần xem đồng thời:

·         Người tham gia có đúng đối tượng cần nghiên cứu hay không

·         Các nhóm khác biệt quan trọng có được bao phủ hay không

·         Người nghiên cứu có đào sâu được nguyên nhân và bối cảnh hay không

·         Những diễn giải quan trọng có được kiểm tra qua nhiều trường hợp hay không

·         Việc thu thập thêm dữ liệu còn tạo ra insight đáng kể hay đã bắt đầu lặp lại

Đây cũng là lý do tuyển đúng người thường quan trọng hơn việc chỉ tăng số lượng người tham gia.

Chọn nghiên cứu định tính theo loại câu hỏi marketing cần giải đáp

Một cách thực tế để quyết định có nên dùng nghiên cứu định tính hay không là nhìn vào dạng câu hỏi đầu ra.

Nếu doanh nghiệp cần kết quả như “khách hàng nghĩ gì”, “tại sao họ phản ứng như vậy”, “trải nghiệm được hình thành thế nào”, “rào cản nằm ở đâu”, “những nhu cầu nào chưa được nhận diện” hoặc “ngôn ngữ nào khách hàng tự nhiên sử dụng”, định tính thường là lựa chọn phù hợp.

Nếu đầu ra bắt buộc phải là tỷ lệ, quy mô thị trường, mức chênh lệch thống kê hoặc một con số có thể suy rộng cho quần thể, định tính không nên đứng một mình.

Phương pháp cụ thể cũng nên xuất phát từ câu hỏi. Phỏng vấn sâu phù hợp khi vấn đề mang tính cá nhân, phức tạp hoặc cần đào sâu lịch sử và động cơ. Focus group hữu ích khi muốn quan sát phản ứng và tương tác giữa nhiều người. Quan sát hoặc nghiên cứu theo bối cảnh có giá trị khi hành vi thực tế có thể khác với những gì người tham gia kể lại. Các phương pháp này đều xuất hiện phổ biến trong hệ phương pháp nghiên cứu định tính.

Do đó, câu hỏi đầu tiên không nên là “nên làm bao nhiêu cuộc phỏng vấn?” mà phải là:

Doanh nghiệp đang cần khám phá điều gì mà dữ liệu hiện tại chưa giải thích được?

Khi câu hỏi đó đã rõ, mới có thể xác định phương pháp, đối tượng tham gia, cách tuyển mẫu và tiêu chí dừng thu thập dữ liệu phù hợp.

Nghiên cứu định tính marketing phù hợp nhất khi mục tiêu là khám phá động cơ, nhận thức, trải nghiệm, ngôn ngữ và cơ chế phía sau hành vi khách hàng. Nó đặc biệt có giá trị ở giai đoạn doanh nghiệp chưa hiểu đầy đủ vấn đề, đang phát triển giả thuyết, tìm insight hoặc cần giải thích một hiện tượng đã nhìn thấy trong dữ liệu.

Điểm giới hạn cần giữ rõ là định tính không được thiết kế để tự động trả lời “bao nhiêu phần trăm thị trường”. Khi cần suy rộng tỷ lệ, so sánh quy mô hoặc đo lường mức độ phổ biến, nghiên cứu định lượng thường phải đảm nhận phần đó. Giá trị lớn nhất của định tính nằm ở việc giúp doanh nghiệp biết điều gì đáng để đo, tại sao nó đáng đo và nên diễn giải kết quả trong bối cảnh nào.