Als opdrachtgever is het vaak lastig om te beslissen welke onderzoeksmethode past bij welke vraag. Vragenlijsten zijn van oudsher populair, maar geven ze wel altijd antwoord op de vraag? Het zorgvuldig kiezen van een onderzoeksmethode is van groot belang. De resultaten van onderzoek zijn immers sterk afhankelijk van de methode die je gebruikt. Nu data – en big data – steeds makkelijker te verkrijgen zijn, lijken veel organisaties blind te vertrouwen op kwantitatief onderzoek. Maar is deze voorkeur wel terecht?
Soms wil je met een onderzoek écht de diepte ingaan en achterhalen wat mensen ervan weerhoudt te stoppen met roken, andere keren wil je voornamelijk weten hoeveel Nederlandse jongeren dagelijks roken. Voor deze onderzoeksvragen zijn andere methoden wenselijk. Onderzoeksmethoden verschillen onderling sterk van elkaar, zo heb je kwantitatieve en kwalitatieve onderzoeksmethoden (zie box hieronder). Er is veel discussie over welke onderzoeksmethode in welk geval de voorkeur heeft.
Wat is het verschil tussen kwantitatief en kwalitatief onderzoek?
Kwantitatief onderzoek bestaat vaak uit (online) vragenlijsten of psychologische tests die numerieke data of een bepaalde score opleveren. Kwantitatief onderzoek is bij uitstek geschikt om een goed beeld te krijgen van de populatie. Je kan namelijk veel mensen onderzoeken: met het ontwerpen van één online vragenlijst kan je in korte tijd zeer grote aantallen mensen ondervragen. Hierdoor is de generaliseerbaarheid van kwantitatief onderzoek erg hoog. De resultaten zijn bovendien makkelijk en objectief te analyseren door middel van statistische programma’s.
Voorbeelden van kwalitatief onderzoek zijn interviews, co-creaties of customer journeys. In alle gevallen ga je in gesprek met de doelgroep waardoor je goed door kan vragen naar iemands mening of motivatie. Uit één (diepte-)interview krijg je dan ook veel meer informatie dan uit één ingevulde vragenlijst. Omdat deze vorm van onderzoek erg (tijds-)intensief is, worden er vaak minder proefpersonen onderzocht dan bij kwalitatief onderzoek. Vaak worden de resultaten uitgeschreven en geanalyseerd door de onderzoekers, en niet door middel van een statistische programma.
Wat is beter: kwantitatief, of toch kwalitatief?
De vraag welke onderzoeksmethode beter is, kent echter geen eenduidig antwoord. Alle methoden hebben hun eigen sterktes en beperkingen. En welke methode geschikt is, hangt altijd af van de vraag die je wil beantwoorden. Belangrijk is om in ieder geval altijd rekening te houden met de beperkingen van het type onderzoek dat je doet. Laten we dat illustreren aan de hand van een interessant voorbeeld van de Finse telecomgigant Nokia.
De Nokia-case
Nokia was aan het begin van deze eeuw de onbetwiste marktleider op het gebied van mobiele telefonie. De inmiddels iconische 3310 was toen al lang verleden tijd, en werd vervangen door dure smartphones, waarmee het bedrijf zich voornamelijk richtte op het bedrijfsleven en de hogere sociale klassen. Maar was dit ook voor de toekomst de juiste koers? Om die vraag te beantwoorden verrichtte Nokia grootschalig marktonderzoek. Hun onderzoeksaanpak: een combinatie van kwalitatief en kwantitatief onderzoek (big data).
Nokia was in het begin van deze eeuw nog de onbetwiste marktleider op het gebied van mobiele telefonie.
Vasthouden aan de huidige koers? Of toch de focus verleggen?
Tot zover niks mis mee. Nokia’s onderzoeksopzet is gedegen: het bedrijf laat zich niet alleen leiden door patronen en cijfers, maar exploreert ook de dieperliggende behoeften van de consument.
Dan de resultaten van beide onderzoeksmethoden.
De resultaten van het kwantitatieve onderzoek bevestigden de huidige koers van Nokia: het bedrijf kon zich blijven richten op de dure smartphone-modellen. Een groot deel van de markt had immers geen enkele interesse in de dure smartphones. Uit het onderzoek bleek dat de inwoners van veel landen nog niet wisten wat een smartphone was. En bovendien vonden ze de prijs erg hoog. Ze waren naar eigen zeggen dan ook niet geïnteresseerd in smartphones.
Op basis van uitgebreid kwalitatief onderzoek, uitgevoerd in China, werden echter heel andere conclusies getrokken. De bevolking wist in veel gevallen inderdaad niet van het bestaan van smartphones, maar na confrontatie met de mogelijkheden toonden zelfs de armere lagen van de bevolking interesse. Men raakte geïntrigeerd door de nieuwe technologie. En zelfs minder kapitaalkrachtigen bleken bereid om iets meer geld te betalen voor de aanschaf van een smartphone.
Tegenstrijdige resultaten, met een desastreuze beslissing tot gevolg
Twee onderzoeksmethoden, twee tegenstrijdige resultaten. Het kwantitatief onderzoek pleitte voor behoud van de huidige strategie, terwijl het kwalitatief onderzoek inzicht gaf in een mogelijke groeimarkt: het ontwikkelen van goedkopere smartphone-modellen voor de gemiddelde consument.
Het bestuur van Nokia koos ervoor om nog niet te investeren in de ontwikkeling van goedkopere smartphone-modellen voor consumenten. ’De markt had nog onvoldoende interesse in de smartphone’, zo concludeerde ze. De kwalitatieve steekproef van honderd mensen werd als te klein beschouwd om betrouwbaar te zijn, en de kwantitatieve data lieten geen enkel bewijs voor de nieuwe koers zien.
Het gevolg van die beslissing is thans zichtbaar. Andere bedrijven zetten wel in op betaalbare smartphones voor consumenten en namen het marktleiderschap over van Nokia.
Vergeet de context niet!
Bovenstaand voorbeeld laat zien dat kwantitatief onderzoek niet altijd een compleet beeld van de situatie schetst. Bij kwalitatief onderzoek heb je weliswaar een kleinere steekproef, maar je krijgt wel inzicht in de context van het gedrag. Door met mensen te spreken kom je erachter wat ze écht ergens van vinden, wat ze interesseert en drijft. Je ziet de omgeving, de sociale invloeden en de cultuur.
Met kwantitatief onderzoek krijg je nooit meer uitkomsten dan de vragen de je stelt (daarmee is ook deze vorm van onderzoek niet altijd even objectief; de manier waarop je de vragen stelt heeft grote invloed op de resultaten). Dat betekent niet dat kwantitatief onderzoek waardeloos is: het biedt inzicht in patronen. Idealiter wordt kwantitatief onderzoek echter te allen tijde gecombineerd met kwalitatief onderzoek. Anders kun je, net als Nokia, essentiële dingen over het hoofd zien.
Big data neemt momenteel snel toe in populariteit. Data verzamelen in je doelgroep is nog nooit zo makkelijk geweest, en uit deze data kun je niet alleen gedrag achterhalen, maar worden ook patronen zichtbaar waarmee je gedrag kan voorspellen. Deze mogelijkheden moeten we uiteraard volop benutten.
Het is echter van groot belang om kwalitatief onderzoek niet onder te schuiven, en de context te allen tijde mee te nemen in onderzoek. In een wereld waarin patronen steeds belangrijker worden, vormen de personen nog altijd de verbinding. Die moeten we dus zeker niet vergeten.
Referenties
1) Ted-talk van Nokia onderzoekster Tricia Wang
Mis het niet! Woensdag 15 november: mini-masterclass over onderzoek