Når ble data kun kvantitativ?

Frida Morberg

Data er grunnlaget til alt vi gjør innenfor CRO. Det er vår kjerne.

Men til tider hører vi folk sier: «Det er bare en brukertest. Du har ikke faktisk data». Akkurat denne kommentaren er en misoppfatning. Vi trenger å være oppmerksomme på denne da den mange ganger hindrer oss fra å gjøre det arbeidet som faktisk kreves for å skape en bra brukeropplevelse. En bra brukeropplevelse vil både skape verdi og være konverterende.

Kvantitativ vs Kvalitativ

Det finnes ulike typer av data: kvalitativ og kvantitativ. De er forskjellige av sin natur og brukes til ulike former for research – men begge er data.

Kvantitativ data er den som du vanligvis ser på dashboards eller som diskuteres i ledergrupper. Det er numeriske data eller data som kan oversettes til noen form for statistikk og hentes fra en større gruppe. Om du jobber med konverteringer, NPS eller antall brukere som svarte “Jeg er enig” i den siste undersøkelsen, da er det kvantitativ data.

Eksempler på kvantitative metoder er webanalyse i form av verktøy som Google Analytics eller Adobe Analytics, clickmaps samt polls og spørreundersøkelser med såkalte lukkede svar (dvs. brukeren kan bare svare basert på en rekke forhåndsdefinerte svaralternativer). Intervjuer kan også kvantiseres hvis du lukker spørsmålene og ikke tillater brukerne å utdype svarene sine.

Kvalitativ data brukes hovedsakelig for eksplorativ forskning. Den graver i behov, meninger og motivasjoner, og undersøker det som ikke går an å sette en verdi på. Vanligvis brukes et mindre antall datapunkter, og resultatene er ofte i form av beskrivelser av innsikt om brukerens tanker og oppførsel.

Eksempler på kvalitative metoder er semistrukturerte eller ustrukturerte intervjuer, brukertester samt polls og spørreskjema med åpne svar. Du kan absolutt kvantifisere innsikt fra kvalitative studier, men det krever videre research. Resultatet av kvalitativ forskning med få deltakere kan ikke skaleres opp for å representere en hel brukerbase. Det vil ikke være representativt på en kvantitativ måte. Men innsiktene som resultatet består av er fortsatt data.

Hvordan avgjøre hvilken data som bør brukes?

Kvantitativ data brukes for å svare på spørsmål som «Hvor mange brukere gjør X?», for å følge trender over tid eller måle effekt. Når du utfører kvantitative studier, finner du ut hva brukerne gjør. Brukerne kjøpte et produkt, satt noe i handlekurven eller klikket på en knapp. For å finne ut hvorfor brukerne gjør eller ikke gjør noe, må du bruke kvalitative metoder for å finne ut av dette.

For å se hele bildet må du vanligvis kombinere både kvalitativ og kvantitativ data. Det hjelper ikke å vite «hva» uten å vite «hvorfor”, og omvendt.

Det hjelper ikke å vite «hva» uten å vite «hvorfor”, og omvendt.

Når man gjør research setter man vanligvis en hypotese. Hypoteser er måter å ramme inn arbeidet på slik at det får en tydelig retning og avgrensning. Å ha en godt formulert hypotese vil veilede deg til hvilke metoder som bør brukes.

La oss ta et eksempel

Start med en ny hypotese for ditt nettsted. Det kan for eksempel være:

Hvilke usikkerheter på nettstedet hindrer brukerne i å starte en demo eller prøveperiode?

Når man utforsker usikkerheter innebærer det å grave ned i følelser og motivasjon, så en relevant tilnærming for å svare på dette spørsmålet kan være:

  • Poll. Sett opp en meningsmåling (åpent spørsmål) på nettstedet, spør brukerne hva som hindrer dem fra å fullføre kjøpsreisen.
    → Resultat: Hva brukerne sier hindrer dem i å gjennomføre kjøpet.
  • Brukertest. La brukerne gjennomføre noen vanlige scenarier som tar dem gjennom hele brukerflyten. Følg med på hvordan de bruker nettstedet, og om de setter seg fast noe sted.
    → Resultat: Både hva brukerne sier forhindrer dem i å bevege seg videre, men også innsikt om spesifikke atferd som indikerer om de blir distrahert eller ikke.
  • Kjøpstrakt og hendelser. Ved å studere hvor brukerne faller ut av kjøpstrakt og måle spesifikke hendelser og interaksjoner, vil du lære mer om hva brukerne gjør på nettstedet.
    → Resultat: Hva brukerne gjør, hvordan de navigerer på nettstedet og i hvilke steg de møter utfordringer.

For å se hele bildet tydelig og svare på hypotesen, kan man egentlig ikke fjerne noen av disse metodene. Man kan erstatte en eller flere med andre metoder, men problemstillingen må fortsatt utforskes fra ulike perspektiv.

  • Uten meningsmåling får du ikke innsikt fra en større gruppe brukere og risikerer å gå glipp av noe viktig.
  • Uten brukertester vil du ikke kunne se hva brukerne faktisk gjør, altså de tingene de selv ikke er klar over.
  • Uten å grave i Analytics-verktøyet og dypdykke i kjøpstrakten og hendelsene, vet du ikke om det finnes spesifikke områder som har større problemer enn andre eller hvilke atferd som driver eller dreper konverteringen på nettstedet.

Triangulere data

Det å kombinere metoder og ulike typer data kalles å triangulere. Enkelt forklart betyr dette at du ser på et problem fra forskjellige perspektiver for å få et mer omfattende bilde. Det trenger ikke å være vanskelig. Det handler i hovedsak om å fortsette å gjøre research fra forskjellige vinkler for å se om dataene forteller den samme historien, uansett hvordan du ser på den.

Enkelt forklart innebærer dette at du ser på et problem fra forskjellige perspektiver for å få et mer omfattende bilde.

Enkelt forklart innebærer dette at du ser på et problem fra forskjellige perspektiver for å få et mer omfattende bilde.

Klart det vil forekomme at du utfører en studie, og at resultatet viser noe helt annet enn det du hadde forventet. I disse tilfellene er det bare å fortsette analysearbeidet og finne ut hvorfor det gir et annet resultat akkurat der. Det betyr ikke nødvendigvis at studien er feil implementert (pass deg for confirmation bias!), men det kan være så enkelt som at du ikke har hele bildet klart for deg ennå. Så fortsett å gjøre research og triangulere dine data!

På tide å oppsummere

Har du testet alt, men du får fremdeles ingen økning i for eksempel konverteringer? Du kan ha all nødvendig måling på plass og du har gode indikasjoner for hvor på nettstedet problemet ligger. Du har testet alt av prinsipper for overbevisning, men ingenting ser ut til å gi noe særlig resultat.

Slipp det du har og test fra en annen innfallsvinkel.

  • Tenk på hva du faktisk vil undersøke. Hva er problemet du står overfor som du trenger å dypdykke inn i.
  • Sett opp en research-plan med både kvantitative og kvalitative metoder som gir deg muligheten til å finne ut av årsaken til problemet.
  • Fullfør researchen og oppsummer alle data fra studien. Hvilken innsikt kan du nå trekke ut? Vet du både hva som skjer og hvorfor?

Herfra kan du ta prosjektet videre. Utfør en A/B-test, redesign sider, endre teksten på produktsidene. Uansett hva problemet er så har du nå opplyst det godt nok til å kunne ta det neste steget.

Lykke til med researchen!

Se også disse blogginnleggene