네 가지 유형의 연구 설계 - 알아야 할 모든 것

연구를 수행할 때 달성하고자 하는 것과 이를 달성하는 방법에 대한 명확한 아이디어가 있어야 합니다. 좋은 연구 설계를 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하여 유효한 결론을 도출할 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 UnderArmor, Carmex 등의 실제 사례를 통해 네 가지 일반적인 유형의 연구 설계의 주요 기능을 간략하게 설명합니다. 그러면 프로젝트에 적합한 접근 방식을 쉽게 선택할 수 있습니다.

목차

연구 설계에는 올바른 방법론 선택, 가장 적합한 데이터 수집 방법 선택, 데이터 분석을 위한 계획(또는 프레임워크) 고안이 포함됩니다. 요컨대, 좋은 연구 설계는 연구를 구조화하는 데 도움이 됩니다.

마케팅 담당자는 연구를 수행할 때 다양한 유형의 연구 설계를 사용 합니다.

기술 설계, 상관 설계, 실험 설계, 진단 설계의 네 가지 일반적인 유형의 연구 설계가 있습니다. 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

네 가지 유형의 연구 설계

연구자들은 다양한 디자인을 사용하여 다양한 연구 목적을 달성합니다. 여기에서는 올바른 유형을 선택하는 방법, 각각의 이점 및 사용 사례에 대해 설명합니다.

연구는 더 높은 수준에서 양적 또는 질적으로 분류될 수도 있습니다 . 일부 실험은 정성적 특성과 정량적 특성을 모두 나타냅니다.

실험적

연구자가 변수가 서로 어떻게 상호 작용하는지 조사하려는 경우 실험 설계가 사용됩니다. 연구자는 하나의 변수(독립 변수)를 조작하고 다른 변수(종속 변수)에 미치는 영향을 관찰합니다.

즉, 연구원은 둘 이상의 변수 사이의 인과 관계를 테스트하려고 합니다.

마케팅에서 실험 연구의 예는 통제된 환경(예: 실험실)에서 수행되는 텔레비전 광고와 온라인 광고의 효과를 비교하는 것입니다. 연구의 목적은 다양한 연령대, 성별 등의 사람들 사이에서 어떤 광고가 더 주목을 받는지 테스트하는 것입니다.

또 다른 예는 음악이 생산성에 미치는 영향에 대한 연구입니다. 연구원은 참가자를 작업하는 동안 음악을 듣는 그룹과 그렇지 않은 그룹 중 하나에 할당하고 생산성을 측정합니다.

실험 설계의 주요 이점은 연구자가 변수 간의 인과 관계를 그릴 수 있다는 것입니다.

한 가지 제한 사항: 이 연구는 환경과 참가자에 대한 많은 제어가 필요하므로 실제 세계에서 복제하기 어렵습니다. 게다가 꽤 비싸다.

최적: 인과 관계 테스트(즉, 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향).

상호 관계의

상관 설계는 프로세스에 개입하지 않고 두 개 이상의 변수 간의 관계를 검사합니다.

상관 설계를 통해 분석가는 변수 간의 자연스러운 관계를 관찰할 수 있습니다. 그 결과 데이터가 실제 상황을 더 잘 반영하게 됩니다.

예를 들어 마케터는 상관관계 디자인을 사용하여 브랜드 충성도와 고객 만족도 간의 관계를 조사할 수 있습니다. 특히, 연구자는 데이터에서 패턴이나 추세를 찾아 이 두 엔터티 간에 관계가 있는지 확인합니다.

마찬가지로 신체 활동과 정신 건강의 관계를 연구할 수 있습니다. 여기서 분석가는 참가자들에게 신체 활동 수준과 정신 건강 상태에 대한 설문 조사를 완료하도록 요청할 것입니다. 데이터는 두 변수가 어떻게 관련되어 있는지 보여줍니다.

최적: 현실 세계에서 두 개 이상의 변수가 서로 연관되는 정도를 이해합니다.

설명

기술적 연구는 피험자가 영향을 미치지 않고 관찰하고 설명하는 체계적인 과정을 의미합니다.

방법에는 설문 조사, 인터뷰, 사례 연구 및 관찰이 포함됩니다. 서술적 연구는 현상에 대한 심도 있는 이해를 수집하고 언제/무엇을/어디서 대답하는 것을 목표로 합니다.

SaaS 회사는 고객이 특정 기능과 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 설명적 디자인을 사용합니다. 조사 결과를 사용하여 패턴과 장애물을 발견할 수 있습니다.

예를 들어 제품 관리자는 Hotjar의 화면 녹화를 사용하여 인앱 사용자 행동을 관찰할 수 있습니다. 이러한 방식으로 팀은 사용자 여정의 특정 단계에서 일어나는 일을 정확하게 이해하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

소셜 리스닝 도구인 Brand24는 화면 녹화를 통해 가입 양식에서 마찰 지점을 찾은 덕분에 가입 전환율을 2.56%에서 7.42%로 3배 증가시켰습니다.

이미지 출처

최고: 행동이나 반복되는 현상을 드러내는 편향되지 않은 데이터 수집.

특수 증상

진단 연구는 문제의 근본 원인을 파악하고 가장 효과적인 해결책을 찾습니다. 마케팅에서 종종 개선 영역이나 잠재적인 성장 기회를 식별하는 데 사용됩니다.

진단 연구 설계는 세 단계로 구성됩니다.

• 데이터 수집 및 문제 정의를 포함하는 시작.
• 데이터 분석, 가설 테스트 및 목표 설정으로 구성된 진단.
• 가능한 최상의 솔루션을 정의하는 솔루션.

제품 팀에서 진단 설계에는 회사가 개선할 수 있는 영역을 식별하기 위해 고객 피드백 및 리뷰 분석이 포함됩니다. 이것은 가격 책정, 누락된 기능, 고객 서비스 등 제품 오퍼링이 변경되어야 하는 부분을 식별하는 데 도움이 됩니다.

진단 연구는 문제에 대한 정확한 진단을 제공하고 개선 영역을 식별합니다.

최상의 대상: 문제의 근본적인 원인과 이를 해결하는 방법을 이해합니다.

연구 설계 예

주요 브랜드가 다양한 유형의 연구 디자인을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 대부분의 경우 기업은 여러 가지 방법을 결합하여 문제에 대한 포괄적인 개요에 도달하고 해결책을 찾습니다.

갑옷 아래

이미지 출처

UnderArmour는 진단 및 기술 연구를 참조하여 러닝화 시장 점유율을 두 배로 늘렸습니다.

팀은 선수들의 실시간 피드백에 대응하여 신발을 지속적으로 개선하여 획기적인 제품을 설계하는 것을 목표로 했습니다. 이를 위해 회사는 10,000명 이상의 운동선수에게 무료 신발을 배송했습니다. 회사는 Qualtrics를 사용하여 참가자들의 피드백에 대한 설문 조사를 실시했습니다.

그런 다음 모든 인사이트를 수집하여 팀은 설계를 반복했습니다. 그리하여 UA HOVR 쿠션 러닝화가 탄생했습니다.

그 결과물은 2019 Runner's World Recommendation Award를 수상했습니다.

프로 팁: 기술적인 연구 설계를 사용하여 고객의 자연스러운 행동을 관찰하고 피드백을 처리하여 고객의 요구에 맞게 제품을 조정하십시오.

카멕스

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Carmex Labs는 리서치 회사 MRR과 협력하여 립 케어 회사의 포장 및 제품에 대한 고객의 반응을 측정했습니다. 새로 진출한 시장에서 매출 부진의 원인을 찾는 것이 목표였다.

팀은 라이브 온라인 포커스 그룹을 조정했습니다. AI 및 NLP 자연어 처리가 고객 피드백에서 핵심 주제를 식별하는 동안 참가자들에게는 제품 샘플이 표시되었습니다.

이는 성능 저하의 주요 원인을 밝히고 패키징 변경 사항을 안내하는 데 도움이 되었습니다.

핀셋맨

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뷰티 브랜드 Tweezerman은 브랜드 상태를 추적하고 제품 아이디어를 검증하기 위해 설명적인 연구 디자인으로 전환했습니다.

Tweezerman은 SurveyMonkey Audience를 활용하여 양적 소비자 피드백을 수집하고 글로벌 비즈니스 전략을 알렸습니다. 이 접근 방식은 Tweezerland가 50개 제품 중 10개를 검증하고 고객에 대한 심층적인 이해를 얻는 데 도움이 되었습니다.

기억하세요: 시장 조사를 수행하려면 올바른 타겟팅으로 간단한 설문 조사를 시작하기만 하면 됩니다.

연구 설계 시작하기

연구 설계는 데이터 수집을 통해 질문에 답하기 위한 청사진입니다. 올바르게 수행되면 문제에 대한 세부적인 정보를 제공하고 비즈니스 결정을 알립니다.

시작하려면 질문을 계획하고, 문제를 정의하고, 결과로 어떤 데이터를 받고 싶은지 생각하십시오. 그런 다음 올바른 연구 설계 방법을 선택하십시오.

이제 모든 설정이 완료되었습니다!