Dữ liệu định tính là gì? Vai trò và 5 phương pháp thu thập hiệu quả

Thu thập dữ liệu định tính (Qualitative Data) rất quan trọng bởi nó giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ, nâng cao trải nghiệm khách hàng đồng thời tối đa hoá doanh số, tăng trưởng kinh doanh. Vậy cụ thể dữ liệu định tính là gì? Vai trò của nó với doanh nghiệp và các phương pháp thu thập dữ liệu định tính hiệu quả là gì? Cùng Bizfly tìm hiểu trong bài viết sau nhé.

Dữ liệu định tính là gì?

Dữ liệu định tính hay Qualitative Data là thông tin mô tả các đặc điểm có thể quan sát mà không thể định lượng bằng số. Dữ liệu định tính được thu thập từ các cuộc phỏng vấn, quan sát, tài liệu cung cấp thông tin chi tiết về trải nghiệm, nhận thức và hành vi.

Phân tích dữ liệu định tính không phải là phương pháp đo lường dữ liệu vì nó mô tả dữ liệu. Loại dữ liệu này trả lời cho các câu hỏi tại sao hoặc như thế nào. Nó thường được sử dụng để tiến hành các nghiên cứu mở, cho phép người tham gia thể hiện cảm xúc trong khảo sát, hành động của bản thân mà không cần chỉ dẫn.

Vai trò của dữ liệu định tính

Trong doanh nghiệp, vai trò của dữ liệu định tính là gì? Trên thực tế, loại dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định tần suất của các đặc điểm, tính trạng. Hiểu dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng, người dùng hoặc khách truy cập tốt nhất. 

Tất nhiên, khi đã hiểu đối tượng mục tiêu của mình, doanh nghiệp có thể khiến họ hài lòng hơn. Dữ liệu của bên thứ nhất (First-party data) được thu thập trực tiếp từ đối tượng mục tiêu của doanh nghiệp, nó có giá trị vì cung cấp thông tin chi tiết, chính xác và phù hợp nhất cho nhu cầu cụ thể của bạn.

Dữ liệu này giúp nhà nghiên cứu thị trường định tính trả lời các câu hỏi như họ đang gặp phải vấn đề gì? Động lực của họ là gì? Có thể cải thiện những gì?

Đặc điểm của dữ liệu định tính

Một số đặc điểm của dữ liệu định tính nổi bật so với các dữ liệu khác:

• Mô tả hoặc phân loại một cách khách quan, không phán xét
• Trình bày bằng lời với đầy đủ thông tin
• Không có giới hạn, ranh giới xác định
• Chịu ảnh hưởng bởi cảm xúc, sở thích hoặc ý kiến cá nhân

Có những loại dữ liệu định tính nào?

Có nhiều loại dữ liệu định tính khác nhau. Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu chia dữ liệu định tính thành 3 loại là:

Dữ liệu nhị phân

Đây là những dữ liệu được biểu thị dưới dạng số bằng sự kết hợp của số 0 và số 1. Đây là loại dữ liệu duy nhất mà máy tính có thể hiểu và thực hiện trực tiếp. Thường người ta sử dụng dữ liệu nhị phân để tạo ra các mô hình thống kê dự đoán tần suất đối tượng nghiên cứu có cảm xúc tích cực hay tiêu cực, tăng hoặc giảm, đúng hoặc sai dựa trên thang điểm từ 0.

Dữ liệu danh nghĩa

Dữ liệu danh nghĩa hay còn được gọi là dữ liệu được đặt tên dán nhãn, dữ liệu được chia tỷ lệ danh nghĩa. Nó là bất cứ loại dữ liệu nào được dùng để dán nhãn cho một thứ gì đó mà không cung cấp cho nó giá trị số.

Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu danh nghĩa để xác định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các tập dữ liệu định tính. Ví dụ, một bài kiểm tra trắc nghiệm để đánh giá kỹ năng của người tham gia trong một khảo sát khách hàng.

Dữ liệu thứ tự

Dữ liệu thứ tự là dữ liệu định tính được phân loại theo thứ tự cụ thể hoặc theo thang đo phạm vi. Khi các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ tự, thứ tự của thông tin định tính quan trọng hơn sự khác biệt giữa từng loại. 

Các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng dữ liệu này khi tạo biểu đồ, trong khi đó các nhà nghiên cứu lại sử dụng nó để phân loại các nhóm như độ tuổi, giới tính hoặc giai cấp. Ví dụ, khảo sát Net Promoter Score (NPS) có kết quả theo thang điểm hài lòng từ 0 - 10.

Ưu nhược điểm của dữ liệu định tính

Dữ liệu định tính là sự hiểu biết sâu sắc, chi tiết về một chủ đề thông qua việc quan sát gián tiếp, trực tiếp, phỏng vấn một mẫu. Loại dữ liệu này có cả ưu điểm và hạn chế.

Ưu điểm

• Nghiên cứu định tính có mức phí phải chăng, chỉ cần thực hiện trên một mẫu nhỏ
• Cung cấp yếu tố dự đoán, mang đến cái nhìn sâu sắc, cụ thể 
• Tập trung vào chi tiết lựa chọn cá nhân và sử dụng những lựa chọn này như dữ liệu khả thi
• Nghiên cứu định tính hoạt động nhằm loại bỏ sự thiên vị khỏi dữ liệu thu thập được bằng cách sử dụng quy trình phản hồi mở
• Cung cấp nội dung hữu ích cho bất cứ chuyên đề nào

Hạn chế

• Cần nhiều thời gian để thu thập và khó mở rộng cho quy mô lớn
• Dữ liệu định tính có tính chủ quan cao
• Loại dữ liệu này dựa vào kiến thức của các nhà nghiên cứu
• Không cung cấp phân tích thống kê, vì vậy bạn phải chuyển sang dữ liệu định lượng

Các phương pháp thu thập dữ liệu định tính

Để thu thập dữ liệu trong nghiên cứu định tính, bạn có thể tham khảo các phương pháp thu thập dữ liệu định tính sau:

• Phỏng vấn
  • Có tính cá nhân
  • Phỏng vấn có thể không chính thức và không có cấu trúc, thường mang tính chất đàm thoại
  • Nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu trực tiếp từ người được phỏng vấn theo kiểu 1:1
  • Các câu hỏi mở được hỏi 1 cách tự phát
  • Mục đích của phỏng vấn là biết được cảm nhận của người được phỏng vấn 
• Nhóm tập trung
  • Các nhóm theo hình thức thảo luận từ 6 - 10 người
  • Có người giám sát, chỉ đạo cuộc thảo luận dựa trên các câu hỏi tập trung
  • Tuỳ vào dữ liệu định tính mà các thành viên trong nhóm có thể có điểm chung
• Hồ sơ dữ liệu

Dữ liệu có thể đã có sẵn hoặc được thu thập trước đó. Sử dụng dữ liệu đáng tin cậy làm nguồn dữ liệu là cách để có được nghiên cứu định tính. Giống như đến thư viện, bạn có thể xem lại sách và tài liệu tham khảo khác để thu thập dữ liệu có liên quan, có thể sử dụng trong nghiên cứu.

• Quan sát

Đây là phương pháp thu thập dữ liệu định tính lâu đời. Với cách này, bạn chỉ cần quan sát hành vi trong bối cảnh của người tham gia. Theo dõi người tham gia và ghi chép lại để tìm ra các phản hồi khách hàng.

Phương pháp tiếp cận này thường được sử dụng khi nhà nghiên cứu có rất ít hoặc không có ý tưởng gì về hiện tượng nghiên cứu. Có thể sử dụng các phương pháp ghi chép khác, chẳng hạn như ghi hình video, ghi âm và hình ảnh để thu thập dữ liệu định tính.

• Nghiên cứu điển hình

Phương pháp này thu thập dữ liệu từ phân tích chuyên sâu các nghiên cứu tình huống . Tính linh hoạt của phương pháp này được chứng minh ở cách phương pháp này có thể được sử dụng để phân tích cả các chủ đề đơn giản và phức tạp. Điểm mạnh của phương pháp này là cách sử dụng kết hợp một hoặc nhiều phương pháp định tính để rút ra suy luận một cách thận trọng.

• Nghiên cứu theo chiều dọc

Phương pháp thu thập dữ liệu này được thực hiện nhiều lần trên cùng một nguồn dữ liệu trong một thời gian dài. Đây là phương pháp nghiên cứu quan sát kéo dài trong vài năm và đôi khi có thể kéo dài đến hàng thập kỷ. Các phương pháp thu thập dữ liệu như vậy nhằm mục đích tìm ra mối tương quan thông qua các nghiên cứu thực nghiệm về các đối tượng có đặc điểm chung.

5 bước phân tích dữ liệu định tính

Dù dữ liệu định tính được thu thập thông qua cách nào thì việc phân tích cũng sẽ cần trải qua những bước sau:

Bước 1: Chuyển đổi dữ liệu

Phần lớn dữ liệu không có cấu trúc và đôi khi chúng không có ý nghĩa. Vì thế, việc đầu tiên bạn cần làm là sắp xếp dữ liệu đã thu thập được một cách có hệ thống. Hiểu một cách đơn giản, bước này bạn chuyển đổi tất cả dữ liệu thành định dạng văn bản. 

Hãy xuất dữ liệu vào bảng tính, nhập dữ liệu thủ công hoặc lựa chọn bất kỳ công cụ phân tích dữ liệu định tính nào mà máy tính hỗ trợ.

Bước 2: Sắp xếp dữ liệu

Dựa trên mục tiêu hãy sắp xếp dữ liệu một cách “ngăn nắp”. Nên cho chúng vào một bảng, đảm bảo trực quan, rõ ràng. Nếu không làm tốt điều này, bạn sẽ rất lãng phí thời gian và không thu được kết quả như mong đợi.

Bước 3: Mã hoá dữ liệu định tính

Mã hoá là một trong những bước xử lý dữ liệu định tính để nén một lượng lớn thông tin. Hiểu một cách đơn giản, đây là quá trình phân loại và chỉ định các thuộc tính, mẫu cho dữ liệu thu thập được. Sau khi gán mã cho dữ liệu, bạn có thể xây dựng trên các mẫu để có được cái nhìn sâu sắc về dữ liệu giúp đưa ra quyết định sáng suốt.

Bước 4: Xác thực dữ liệu định tính của bạn

Xác thực dữ liệu là bước quan trọng của phân tích dữ liệu định tính. Lý do là bởi dữ liệu chính là yếu tố cốt lõi cho nghiên cứu nên việc đảm bảo cho chúng không bị lỗi là điều bắt buộc. Lưu ý, quá trình xác thực cần thực hiện lặp lại trong suốt quá trình nghiên cứu. Có hai mặt của việc xác thực dữ liệu:

• Độ chính xác của thiết kế hoặc phương pháp nghiên cứu của bạn
• Độ tin cậy là mức độ các phương pháp luôn tạo ra dữ liệu chính xác

Bước 5: Kết thúc quá trình phân tích

Cuối cùng, trình bày dữ liệu của bạn một cách có hệ thống, tạo ra báo cáo có thể sử dụng. Trong báo cáo này cần nêu bật phương pháp bạn đã sử dụng với tư cách là nhà nghiên cứu để tiến hành các nghiên cứu. Làm rõ những điểm tích cực và tiêu cực cũng như hạn chế của nghiên cứu.

Ví dụ về dữ liệu định tính

Dữ liệu định tính nghe thì có vẻ lạ lẫm nhưng thực sự nó có ở khắp mọi nơi xung quanh chúng ta. Những ví dụ về dữ liệu định tính​ dưới đây sẽ đề cập đến cách mà loại dữ liệu này có thể xuất hiện trong mô tả, nghiên cứu, công việc và số liệu thống kê.

• Dữ liệu định tính trong mô tả
  • Cô gái có mái tóc màu nâu nhạt, đôi mắt đen láy, long lanh
  • Khách hàng A có thân hình thon thả, cao, da trắng
  • Nước chè có màu xanh, thoang thoảng mùi hoa sen
• Dữ liệu định tính trong nghiên cứu

Trong nghiên cứu, dữ liệu định tính cho phép các nhà phân tích hiểu động cơ và hành động của đối tượng mục tiêu. Ví dụ về dữ liệu định tính trong nghiên cứu như:

• Bạn sống ở tiểu bang nào?
• Bằng cấp gần đây nhất của bạn là gì: Cử nhân, thạc sĩ hay tiến sĩ?
• Xếp hạng của bạn so với đối thủ cạnh tranh như thế nào? 
• Bạn sử dụng nền tảng trí tuệ số nào nhiều nhất?
• Bạn đánh giá dịch vụ khách hàng như thế nào: Không tốt, tốt, tuyệt vời hay xuất sắc?

• Dữ liệu định tính trong thống kê

Dữ liệu định tính có thể cung cấp cho các công ty số liệu thống kê quan trọng hỗ trợ phân tích cảm xúc khách hàng. Sau đây là một số ví dụ về bộ sưu tập dữ liệu định tính cho mục đích thống kê:

• Quê quán, nơi ở... để cơ quan quản lý có thể dễ dàng nắm bắt tình hình dân cư
• Tên, chức danh và nghề nghiệp của những người tham dự hội thảo trên web giúp nhắm đúng nội dung
• Độ tuổi, cân nặng và chiều cao của một nhóm trẻ em để xác định bảng kích thước quần áo

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Dữ liệu định tính có mang tính chủ quan không?

Có, dữ liệu định tính là thông tin chung, không thể chứng minh được. Ví dụ, khi nói “chiếc ghế quá nhỏ”, nó phụ thuộc vào mục đích sử dụng và người dùng nó.

Dữ liệu định tính có tốt hơn dữ liệu định lượng không?

So sánh dữ liệu định tính và định lượng sẽ thấy, không có cái nào tốt hơn cái nào, thay vào đó chúng hoạt động gắn kết với nhau để tạo ra trải nghiệm phân tích dữ liệu tổng thể tốt hơn. Hiểu được tầm quan trọng của cả dữ liệu định tính và định lượng sẽ tạo ra kết quả phân tích nội dung dữ liệu tốt nhất, dùng được cho bất kỳ nghiên cứu nào.

Trên đây là những thông tin cơ bản về dữ liệu định tính (Qualitative data) mà ai cũng cần biết. Đọc thêm các bài viết về dữ liệu và marketing tại đây. Liên hệ ngay với Bizfly - Giải pháp marketing, chuyển đổi số được vận hành bởi VCCorp để được tư vấn giải pháp thu thập dữ liệu định tính cho doanh nghiệp của bạn.