Die vier Arten von Forschungsdesign – alles, was Sie wissen müssen

Wenn Sie Forschung betreiben, müssen Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie erreichen wollen und wie Sie es erreichen können. Ein gutes Forschungsdesign ermöglicht es Ihnen, genaue und zuverlässige Daten zu sammeln, um gültige Schlussfolgerungen zu ziehen.

In diesem Blogbeitrag skizzieren wir die Hauptmerkmale der vier gängigen Arten von Forschungsdesigns mit realen Beispielen von UnderArmor, Carmex und anderen. Dann können Sie ganz einfach den richtigen Ansatz für Ihr Projekt auswählen.

Inhaltsverzeichnis

Das Forschungsdesign umfasst die Auswahl der richtigen Methodik, die Auswahl der am besten geeigneten Datenerhebungsmethoden und die Entwicklung eines Plans (oder Rahmens) für die Analyse der Daten. Kurz gesagt, ein gutes Forschungsdesign hilft uns, unsere Forschung zu strukturieren.

Vermarkter verwenden bei der Durchführung von Recherchen verschiedene Arten von Forschungsdesigns.

Es gibt vier gängige Arten von Forschungsdesigns – deskriptive, korrelative, experimentelle und diagnostische Designs. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf jedes einzelne werfen.

Die vier Arten von Forschungsdesign

Forscher verwenden unterschiedliche Designs, um unterschiedliche Forschungsziele zu erreichen. Hier besprechen wir die Auswahl des richtigen Typs, die jeweiligen Vorteile und Anwendungsfälle.

Forschung kann auch auf einer höheren Ebene als quantitativ oder qualitativ klassifiziert werden. Einige Experimente weisen sowohl qualitative als auch quantitative Merkmale auf.

Experimental

Ein experimentelles Design wird verwendet, wenn der Forscher untersuchen möchte, wie Variablen miteinander interagieren. Der Forscher manipuliert eine Variable (die unabhängige Variable) und beobachtet die Wirkung auf eine andere Variable (die abhängige Variable).

Mit anderen Worten, der Forscher möchte einen kausalen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen testen.

Im Marketing wäre ein Beispiel für experimentelle Forschung der Vergleich der Wirkungen eines Fernsehwerbespots mit einer Online-Werbung, die in einer kontrollierten Umgebung (z. B. einem Labor) durchgeführt wird. Ziel der Untersuchung ist es zu testen, welche Werbung bei Menschen unterschiedlicher Altersgruppen, Geschlechter etc. mehr Aufmerksamkeit erhält.

Ein weiteres Beispiel ist eine Studie über die Wirkung von Musik auf die Produktivität. Ein Forscher ordnet die Teilnehmer einer von zwei Gruppen zu – diejenigen, die während der Arbeit Musik hören, und diejenigen, die dies nicht tun – und misst ihre Produktivität.

Der Hauptvorteil eines experimentellen Designs besteht darin, dass es dem Forscher ermöglicht, kausale Beziehungen zwischen Variablen herzustellen.

Eine Einschränkung: Diese Forschung erfordert ein hohes Maß an Kontrolle über die Umgebung und die Teilnehmer, was es schwierig macht, sie in der realen Welt zu replizieren. Außerdem ist es ziemlich kostspielig.

Am besten geeignet für: Testen einer Ursache-Wirkungs-Beziehung (dh der Wirkung einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable).

Korrelation

Ein Korrelationsdesign untersucht die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, ohne in den Prozess einzugreifen.

Korrelationsdesign ermöglicht dem Analysten, natürliche Beziehungen zwischen Variablen zu beobachten. Dies führt dazu, dass die Daten Situationen in der realen Welt besser widerspiegeln.

Marketer können beispielsweise Korrelationsdesign verwenden, um die Beziehung zwischen Markenloyalität und Kundenzufriedenheit zu untersuchen. Insbesondere würde der Forscher nach Mustern oder Trends in den Daten suchen, um zu sehen, ob es eine Beziehung zwischen diesen beiden Entitäten gibt.

Ebenso können Sie die Beziehung zwischen körperlicher Aktivität und psychischer Gesundheit untersuchen. Der Analyst hier würde die Teilnehmer bitten, Umfragen zu ihrem körperlichen Aktivitätsniveau und ihrem psychischen Gesundheitszustand auszufüllen. Die Daten würden zeigen, wie die beiden Variablen zusammenhängen.

Am besten für: Verstehen, inwieweit zwei oder mehr Variablen in der realen Welt miteinander verbunden sind.

Beschreibend

Deskriptive Forschung bezieht sich auf einen systematischen Prozess des Beobachtens und Beschreibens, was ein Subjekt tut, ohne es zu beeinflussen.

Zu den Methoden gehören Umfragen, Interviews, Fallstudien und Beobachtungen. Deskriptive Forschung zielt darauf ab, ein tiefgreifendes Verständnis eines Phänomens zu erlangen und Antworten darauf zu geben, wann/was/wo.

SaaS-Unternehmen verwenden deskriptives Design, um zu verstehen, wie Kunden mit bestimmten Funktionen interagieren. Die Ergebnisse können verwendet werden, um Muster und Hindernisse zu erkennen.

Beispielsweise können Produktmanager Bildschirmaufzeichnungen von Hotjar verwenden, um das Nutzerverhalten in Apps zu beobachten. Auf diese Weise kann das Team genau verstehen, was in einer bestimmten Phase der User Journey passiert, und entsprechend handeln.

Brand24, ein Social-Listening-Tool, verdreifachte seine Anmelde-Conversion-Rate von 2,56 % auf 7,42 %, dank der Lokalisierung von Reibungspunkten im Anmeldeformular durch Bildschirmaufzeichnungen.

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Am besten geeignet für: Sammeln unvoreingenommener Daten, die Verhaltensweisen oder wiederkehrende Phänomene aufdecken.

Diagnose

Die diagnostische Forschung ermittelt die Grundursache eines Problems und findet die effektivste Lösung. Es wird häufig im Marketing verwendet, um Verbesserungsbereiche oder potenzielle Wachstumschancen zu identifizieren.

Das diagnostische Forschungsdesign besteht aus drei Schritten:

• Inception, die Datenerfassung und Problemdefinition umfasst.
• Diagnostik, die Datenanalyse, Hypothesentests und Zielsetzung umfasst.
• Lösungen, die die bestmögliche Lösung definieren.

In Produktteams würde ein diagnostisches Design die Analyse von Kundenfeedback und Bewertungen umfassen, um Bereiche zu identifizieren, in denen sich ein Unternehmen verbessern kann. Dies würde helfen, festzustellen, wo ein Produktangebot geändert werden muss – Preise, fehlende Funktionen, Kundenservice usw.

Die diagnostische Forschung liefert eine genaue Diagnose eines Problems und identifiziert Verbesserungsbereiche.

Am besten geeignet für: Verstehen der zugrunde liegenden Ursachen eines Problems und wie man es angeht.

Beispiele für Forschungsdesigns

Lassen Sie uns untersuchen, wie führende Marken verschiedene Arten von Forschungsdesigns einsetzen. In den meisten Fällen kombinieren Unternehmen mehrere Methoden, um einen umfassenden Überblick über ein Problem zu erhalten und eine Lösung zu finden.

UnderArmour

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UnderArmour verdoppelte seinen Marktanteil bei Laufschuhen, indem es sich auf diagnostische und beschreibende Forschung bezog.

Das Team wollte ein bahnbrechendes Produkt entwickeln, indem es seine Schuhe als Reaktion auf das Echtzeit-Feedback der Athleten ständig verbesserte. Dazu verschickte das Unternehmen kostenlose Schuhe an über 10.000 Athleten. Mithilfe von Qualtrics befragte das Unternehmen die Teilnehmer nach ihrem Feedback.

Mit all den gesammelten Erkenntnissen wiederholte das Team dann sein Design. So wurde der UA HOVR gepolsterte Laufschuh geboren.

Das daraus resultierende Produkt wurde 2019 mit dem Runner's World Recommendation Award ausgezeichnet.

Profi-Tipp: Verwenden Sie ein deskriptives Forschungsdesign, um Ihr Produkt auf die Bedürfnisse der Kunden zuzuschneiden, indem Sie ihr natürliches Verhalten beobachten und auf das Feedback eingehen.

Carmex

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Carmex Labs arbeitete mit dem Forschungsunternehmen MRR zusammen, um die Reaktionen der Kunden auf die Verpackung und das Produkt des Lippenpflegeunternehmens zu messen. Ziel war es, die Ursache für niedrige Umsätze in einem neu erschlossenen Markt zu finden.

Das Team moderierte eine Live-Online-Fokusgruppe. Den Teilnehmern wurden Produktmuster gezeigt, während KI und NLP-Verarbeitung natürlicher Sprache Schlüsselthemen im Kundenfeedback identifizierten.

Dies half dabei, die wichtigsten Gründe für schlechte Leistung und geführte Änderungen in der Verpackung aufzudecken.

Pinzette

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Eine Schönheitsmarke, Tweezerman, wandte sich dem deskriptiven Forschungsdesign zu, um die Gesundheit ihrer Marke zu verfolgen und Produktideen zu validieren.

Tweezerman nutzte SurveyMonkey Audience, um quantitatives Verbraucherfeedback zu sammeln und seine globale Geschäftsstrategie zu informieren. Dieser Ansatz half Tweezerland, 10 von 50 Produkten zu validieren und ein tiefgreifendes Verständnis ihrer Zielgruppe zu erlangen.

Denken Sie daran: Um Marktforschung zu betreiben, müssen Sie lediglich eine einfache Umfrage mit der richtigen Ausrichtung starten.

Erste Schritte mit Forschungsdesign

Das Forschungsdesign ist Ihre Blaupause, um Fragen durch das Sammeln von Daten zu beantworten. Wenn es richtig gemacht wird, liefert es detaillierte Informationen zu einem Problem und fundierte Geschäftsentscheidungen.

Formulieren Sie zunächst Ihre Fragen, definieren Sie Ihr Problem und denken Sie darüber nach, welche Daten Sie als Ergebnis erhalten möchten. Wählen Sie dann die richtige Forschungsdesignmethode.

Jetzt sind Sie fertig!