Per qualsiasi azienda, i dati quantitativi e qualitativi sono fonti cruciali per conoscere meglio la propria clientela e migliorare così l'esperienza di un prodotto per massimizzarne le performance. In quest'ottica, la sperimentazione sfrutta questi due set di dati per avviare un percorso CRO con due fasi di ricerca ben distinte: l'analisi quantitativa e l'analisi qualitativa. Vediamo insieme le loro differenze e come sfruttarle al meglio nelle vostre strategie di data marketing.
Cosa sono l'analisi quantitativa e qualitativa?
Definizione di analisi quantitativa
La ricerca quantitativa, detta anche analisi quantitativa, è un metodo che si basa su fatti e dati numerici spesso espressi sotto forma di statistiche al fine di comprendere e analizzare il comportamento delle persone. Questi risultati vengono analizzati in una tabella o un grafico a seguito della raccolta dei dati.
Nel nostro percorso CRO, sfruttiamo i dati first party dei nostri clienti provenienti da strumenti di analytics come Google Analytics 4 o Piano Analytics.
Esempio di analisi quantitativa nel CRO:
Analizzando il tunnel di vendita su Google Analytics 4, riscontriamo un problema numerico preciso: il 70% degli utenti abbandona il carrello al passaggio 3.
- La constatazione: sappiamo dove gli utenti abbandonano e quanti sono.
- Il limite: non sappiamo ancora perché abbandonano (è il prezzo? un bug? un modulo troppo lungo?).
Definizione di analisi qualitativa
Lo studio qualitativo si basa sull'interpretazione dei dati comportamentali. Serve a comprendere o a spiegare un fenomeno osservato.
Questo metodo descrittivo si basa su studi come interviste agli utenti o osservazioni di tipo "mappa di calore" (heatmap) o "session replay" che si possono estrarre da strumenti come Contentsquare o Air360.
Esempio di analisi qualitativa nel CRO:
Per comprendere l'abbandono del carrello rilevato in precedenza, utilizziamo Contentsquare per visionare i Session Replay della fase di consegna.
- L'osservazione: notiamo che gli utenti cliccano più volte sul pulsante "Conferma" ma la pagina non si carica: un campo obbligatorio è segnalato male.
- L'insight: l'analisi qualitativa rivela la causa del problema (un difetto di interfaccia/UX) che i soli numeri non potevano spiegare.
Quali sono le differenze tra l'analisi quantitativa e qualitativa?
Per ottimizzare l'esperienza utente, è fondamentale non contrapporre questi due metodi, ma vederli come le due facce della stessa medaglia. Ecco una tabella comparativa per fare chiarezza:
| Criterio | Analisi quantitativa | Analisi qualitativa |
|---|---|---|
| Obiettivo | Identificare le perdite | Comprendere l’attrito |
| Tipo di dati | Numerica e statistica | Soggettiva, visiva e descrittiva |
| Domanda chiave | Cosa? Dove? Quanto? | Perché? Come? |
| Metodi | Analisi di dati numerici | Sondaggi, interviste, verbatim |
| Strumenti | Google Analytics 4 o Piano Analytics | Contentsquare o Usertesting |
Questi due approcci, pur essendo ben distinti, rappresentano una vera opportunità se combinati nell'ambito di un metodo misto.
Perché combinare ricerca quantitativa e qualitativa?
L'utilizzo isolato di un solo metodo di ricerca non permette di rispondere completamente alla domanda posta, poiché manca di contesto.
Infatti, utilizzare esclusivamente l'analisi quantitativa o qualitativa rappresenta di per sé un rischio perché:
- Solo quantitativa: i risultati numerici non permetteranno di rispondere alla domanda “Perché?” o “Come”, ovvero di comprendere le ragioni.
- Solo qualitativa: le osservazioni non potranno essere valutate con precisione. Inoltre, senza il quantitativo, l'analisi qualitativa può mancare di una guida.
Pertanto, l'aggiunta di un nuovo livello di dati alla propria analisi offre una visione più ampia per facilitare la comprensione e formulare insight solidi. Combinare i due metodi permette di colmare le lacune di ciascun approccio preso singolarmente.
3 esempi di metodi misti
Nella ricerca UX esistono diversi metodi misti, proposti da Creswell e Plano nel loro libro “Designing and Conducting Mixed Methods Research”, ciascuno adatto a un caso d'uso specifico.
La triangolazione
In Welyft, utilizziamo la triangolazione per trasformare dati grezzi in una visione a 360° dei vostri utenti. Più di una semplice verifica, è uno strumento per rivelare insight profondi.
La ricchezza di questo metodo risiede nella diversità delle prospettive che offre:
- L'insight quantitativo: grazie all'analisi dei dati, identifichiamo comportamenti di massa e punti di attrito statistici.
- L'insight qualitativo: tramite l'analisi di session replay, interviste o test utente, comprendiamo le emozioni, le motivazioni profonde e le frustrazioni vissute.
- L'insight contestuale: osservando l'utente nel suo ambiente reale, cogliamo i segnali deboli e gli usi non dichiarati.
Il rigore della triangolazione deve sempre restare proporzionale al rischio di business dell'ottimizzazione. Per una modifica minore, un numero limitato di indizi è sufficiente a validare l'intuizione. Al contrario, non appena la posta in gioco riguarda il cuore dell'esperienza o il modello di business, moltiplichiamo le fonti di dati. L'obiettivo è adattare lo sforzo di ricerca per garantire una presa di decisione sicura senza sacrificare la velocità necessaria al progetto.
Il modello esplorativo
Questo modello si articola in due fasi successive.
Inizia con una fase qualitativa esplorativa volta a identificare ipotesi, criticità o bisogni degli utenti ancora poco conosciuti tramite interviste, test utente o l'analisi di verbatim.
Questi primi insegnamenti servono poi da base per una fase quantitativa il cui ruolo è misurare l'ampiezza dei fenomeni osservati e dare priorità alle opportunità su larga scala.
Questo modello è particolarmente pertinente quando il problema è mal definito o quando ci si addentra in un nuovo perimetro di prodotto o funzionale.
Il modello esplicativo
Come per il modello esplorativo, il modello esplicativo si suddivide in due fasi ma, al contrario, inizia con un'analisi quantitativa.
L'analisi qualitativa subentra a sua volta per spiegare i fenomeni osservati.
E se i soli dati non bastassero per decidere?
Quale confine tra analisi qualitativa e quantitativa?
Nella pratica dell'UX Research, il confine tra questi due mondi è spesso poroso. È proprio lì che si trae il massimo vantaggio da ogni dato. Ecco quattro esempi concreti in cui l'approccio quantitativo e qualitativo si uniscono per un'analisi completa:
| Metodo | Quantitativo | Qualitativo |
|---|---|---|
| Test comparativo (A/B) | Il tasso di preferenza statistica per una variante. | Le verbalizzazioni che spiegano perché una versione ha vinto. |
| Card Sorting | La matrice di similarità per vedere i raggruppamenti di elementi. | Le etichette inventate dagli utenti per nominare i loro gruppi. |
| Test dei 5 secondi | Il tasso di richiamo per elemento visivo. | L'impressione globale descritta spontaneamente in due frasi. |
| Cluster di verbatim | Il peso statistico di ciascuna tematica identificata. | La lettura delle recensioni reali per cogliere la sfumatura dell'emozione. |
Rimanendo a questo confine, non vi limitate più a misurare un comportamento, iniziate a umanizzarlo per prendere decisioni più giuste.
Quale metodo di analisi scegliere nel CRO?
In realtà, contrapporre il quantitativo al qualitativo è un falso dibattito. Per massimizzare le performance di un prodotto digitale, la questione non è scegliere l'uno o l'altro ma sapere come farli dialogare.
Da Welyft, non ci limitiamo ad accumulare numeri o a elencare frustrazioni degli utenti. Nell'ambito dei nostri audit CRO, applichiamo sistematicamente la triangolazione dei dati:
- Con il quantitativo: identifichiamo con precisione dove si verificano gli attriti nel funnel.
- Con il qualitativo: decifriamo le motivazioni e i blocchi psicologici dietro questi comportamenti.
Questa messa in prospettiva permette di dare priorità alle vere leve di conversione, di evitare decisioni basate su un segnale isolato e di formulare ipotesi al tempo stesso attuabili, misurabili e solide.
Il risultato per i nostri clienti? Raccomandazioni che non sono più scommesse ma investimenti. Rendendo le sperimentazioni più pertinenti, trasformiamo la strategia CRO in un motore di crescita prevedibile e duraturo.
