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5 Methoden zur qualitativen Datenanalyse
Qualitative Daten liefern wertvolle Erkenntnisse, die zur Verbesserung des Nutzer- und Kundenerlebnisses verwendet werden können. Aber wie genau misst und analysiert man Daten, die nicht quantifizierbar sind?
Es gibt verschiedene Methoden der qualitativen Datenanalyse, die dir helfen, qualitatives Feedback und Kundeneinblicke sinnvoll zu nutzen, je nach deinen Geschäftszielen und der Art der gesammelten Daten.
Zusammenfassung
Bevor du eine Methode zur qualitativen Datenanalyse für dein Team auswählst, solltest du dir die verfügbaren Techniken und ihre Anwendungsfälle ansehen, um zu verstehen, wie die verschiedenen Verfahren dir helfen können, deine Nutzenden besser zu verstehen.
In diesem Leitfaden werden fünf qualitative Analyse-Methoden vorgestellt, um dir zu helfen, die richtige(n) Methode(n) für deine Ziele auszuwählen.
5 Methoden zur qualitativen Datenanalyse
Qualitative Datenanalyse (QDA) ist der Prozess des Organisierens, Analysierens und Interpretierens von qualitativen Forschungsdaten – nicht-numerische, konzeptionelle Informationen und Nutzerfeedback –, um Themen und Muster zu erfassen, Forschungsfragen zu beantworten und Maßnahmen zur Verbesserung deines Produkts oder deiner Website zu identifizieren.
Schritt 1 im Forschungsprozess (nach der Planung) ist die qualitative Datenerhebung. Du kannst eine Verhaltensanalysesoftware – wie Hotjar – verwenden, um qualitative Daten mit Kontext zu erfassen und die wahre Motivation hinter dem Nutzerverhalten zu erkennen, indem du schriftliches Kundenfeedback mit Umfragen sammelst oder ein ausführliches Nutzerinterview mit Engage planst.
Nutze die Tools von Hotjar, um Feedback zu sammeln, Verhaltenstrends aufzudecken und das „Warum“ hinter dem Nutzerverhalten zu verstehen.
1. Inhaltsanalyse
Die Inhaltsanalyse ist eine qualitative Forschungsmethode, die das Vorhandensein bestimmter Wörter, Themen und Konzepte in Text-, Bild-, Video- oder Audiobotschaften untersucht und quantifiziert. Die Methode wandelt qualitativen Input in quantitative Daten um, damit du verlässliche Rückschlüsse darauf ziehen kannst, was die Kund:innen über deine Marke denken und wie du ihre Erfahrungen und Meinungen verbessern kannst.
Führe die Inhaltsanalyse manuell durch (was zeitaufwändig sein kann) oder verwende Analyse-Tools wie Lexalytics, um Kommunikationsmuster aufzudecken, Unterschiede in individuellen oder gruppenspezifischen Kommunikationstrends aufzudecken und umfassendere Verbindungen zwischen Konzepten herzustellen.
Wie die Inhaltsanalyse deinem Team helfen kann
Die Inhaltsanalyse wird häufig von Marketing- und Support-Fachleuten genutzt und hilft ihnen, das Kundenverhalten zu verstehen und den Ruf der Marke zu messen.
Du kannst beispielsweise eine Kundenumfrage mit offenen Fragen durchführen, um mehr über die Sorgen und Bedenken der Nutzenden – in ihren eigenen Worten – hinsichtlich deines Produkts zu erfahren. Anstatt Hunderte von Antworten manuell zu bearbeiten, kannst du mit einem Inhaltsanalyse-Tool die Ergebnisse anhand der in den Texten ausgedrückten Emotionen analysieren und gruppieren.
Einige weitere Beispiele für die Inhaltsanalyse sind:
Analyse von Markenerwähnungen in sozialen Medien, um den Ruf deiner Marke zu verstehen;
Überprüfung des Kundenfeedbacks zur Bewertung (und anschließenden Verbesserung) des Kunden- und Nutzererlebnis (UX);
Recherchieren der Webseiten der Konkurrenz, um deren Wettbewerbsvorteile und Value Propositions zu ermitteln;
Auswertung von Kundeninterviews und Umfrageergebnissen, um die Präferenzen der Nutzenden zu ermitteln und die Richtung für die Entwicklung neuer Produkte oder Funktionen festzulegen.
Die Inhaltsanalyse war ein wichtiger Bestandteil unseres Wachstums während meiner Zeit bei Hypercontext.
[Sie verschaffte uns] ein besseres Verständnis für die [Blog-]Themen, die bei der Anmeldung neuer Nutzender am besten abschnitten. Damit konnten wir auch tiefer in die Blogbeiträge einsteigen, um die Formate besser zu verstehen, [die funktionierten].
2. Thematische Analyse
Die thematische Analyse hilft dir, Muster in qualitativen Studiendaten zu erkennen, zu kategorisieren, zu analysieren und zu interpretieren, und kann mit Tools wie Dovetail und Thematic durchgeführt werden.
Die Inhaltsanalyse und die thematische Analyse scheinen zwar ähnlich zu sein, aber sie unterscheiden sich in ihrem Konzept:
Die Inhaltsanalyse kann sowohl auf qualitative als auch auf quantitative Daten angewendet werden und konzentriert sich auf die Identifizierung von Häufigkeiten und wiederkehrenden Wörtern und Themen.
Die thematische Analyse kann nur auf qualitative Daten angewendet werden und konzentriert sich auf die Identifizierung von Mustern und Themen.
Wie die thematische Analyse deinem Team helfen kann
Die thematische Analyse kann in allen Bereichen verwendet werden – von Produkt-Marketing über Kunden-Support bis UX Research.
Produktteams nutzen beispielsweise thematische Analysen, um das Verhalten und die Bedürfnisse der Nutzenden besser zu verstehen und die UX zu verbessern. Durch die Analyse von Kundenfeedback kannst du die von den Nutzenden hervorgehobenen Themen identifizieren (z. B. „schlechte Navigation“ oder eine „fehlerhafte mobile Schnittstelle“) und erhältst so verwertbare Erkenntnisse darüber, was sie wirklich von deinem Produkt erwarten.
💡 Profi-Tipp: Du suchst nach einer Möglichkeit, deine qualitative Analyse für große Datenmengen, die du mit einer Umfrage gesammelt hast, zu beschleunigen? Teste Hotjars AI for Surveys: Unsere KI generiert nicht nur in Sekundenschnelle eine Umfrage auf der Grundlage deiner Ziele, sondern analysiert auch die Rohdaten und erstellt einen automatisierten zusammenfassenden Bericht, der die wichtigsten thematischen Ergebnisse, Zitate der Befragten und umsetzbare Schritte enthält. So wird die Datenanalyse für deine qualitative Forschung zum Kinderspiel wird.
3. Narrative Analyse
Die narrative Analyse ist eine Methode, um die Geschichten von Forschungsteilnehmenden zu interpretieren – Dinge wie Erfahrungsberichte, Fallstudien, Fokusgruppen, Interviews und andere Text- oder visuelle Daten – mit Tools wie Delve und ATLAS.ti.
Einige Formate eignen sich nicht gut für die narrative Analyse, darunter stark strukturierte Interviews und schriftliche Umfragen, die den Teilnehmenden nicht so viel Gelegenheit geben, ihre Geschichten in ihren eigenen Worten zu erzählen.
Wie die narrative Analyse deinem Team helfen kann
Die narrative Analyse bietet Produktteams wertvolle Einblicke in die Komplexität des Lebens, der Gefühle und des Verhaltens der Kund:innen.
In einem Marketing-Forschungskontext beinhaltet die narrative Analyse das Erfassen und Überprüfen von Kundengeschichten, z. B. in sozialen Medien, um tiefe Einblicke in deren Leben, Prioritäten und Herausforderungen zu erhalten.
Das kann so aussehen, dass du die täglichen Inhalte analysierst, die die Lieblingsinfluencer:innen deines Publikums auf Instagram teilen, oder dass du Kundenrezensionen auf Websites wie G2 oder Capterra analysierst, um ein tiefes Verständnis der individuellen Kundenerfahrungen zu gewinnen. Die Ergebnisse dieser Datenanalyse tragen auch dazu bei, entsprechende Kunden-Personas zu entwickeln.
💡 Profi-Tipp: Die Durchführung von Nutzerinterviews ist eine hervorragende Methode, um Daten für die narrative Analyse zu sammeln. Interviews können zwar zeitaufwändig sein, aber es gibt Tools, mit denen sich die Arbeit vereinfachen lässt.
Hotjar Engage automatisiert den gesamten Prozess, von der Rekrutierung über die Planung bis zur Erstellung der wichtigen Interview-Transkriptionen, die du für die Analysephase deines Forschungsprojekts brauchst.
4. Grounded-Theory-Analyse
Die Grounded-Theory-Analyse ist eine Methode zur Durchführung qualitativer Forschung, um Theorien anhand von Daten aus der realen Welt zu entwickeln.Diese Methode beinhaltet die Aufstellung von Hypothesen durch qualitative Datenerhebung und -auswertung und kann mit Software-Tools zur qualitativen Datenanalyse wie MAXQDA und NVivo durchgeführt werden.
Im Gegensatz zu anderen qualitativen Analysemethoden istdiese Methode eher induktiv als deduktiv: Sie entwickelt Theorien aus Daten und nicht umgekehrt.
Wie die Grounded-Theory-Analyse deinem Team helfen kann
Die Grounded-Theory-Analyse wird in der Software-Entwicklung, im Produkt-Marketing und in anderen Fachbereichen eingesetzt, die mit Datensätzen arbeiten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Produktmarketing-Teams können beispielsweise Kundenumfragen nutzen, um die Gründe für hohe Abwanderungsraten zu verstehen, und dann die Grounded-Theory-Analyse einsetzen, um die Antworten zu analysieren und Hypothesen darüber aufzustellen, warum Nutzende abwandern und wie sie zum Bleiben bewegt werden können.
Die Grounded-Theory-Analyse kann auch im Talentmanagement-Prozess hilfreich sein. Personalverantwortliche können sie zum Beispiel nutzen, um Theorien über geringes Mitarbeiterengagement zu entwickeln und auf der Grundlage ihrer Forschungsergebnisse Lösungen zu erarbeiten.
5. Diskursanalyse
Bei der Diskursanalyse geht es darum, die zugrundeliegende Bedeutung qualitativer Daten zu erforschen. Sie umfasst die Beobachtung von Texten, Audios und Videos, um die Beziehungen zwischen Informationen und ihrem sozialen Kontext zu untersuchen.
Im Gegensatz zur Inhaltsanalyse konzentriert sich diese Methode auf die kontextuelle Bedeutung von Sprache: Diskursanalyse beleuchtet, was das Publikum über ein Thema denkt und warum es so denkt.
Wie die Diskursanalyse deinem Team helfen kann
Im Unternehmenskontext wird diese Methode vor allem von Marketingteams eingesetzt. Die Diskursanalyse hilft Marketingfachleuten, die Normen und Ideen ihres Markts zu verstehen, und zeigt auf, warum sie für ihre Kund:innen eine so wichtige Rolle spielen.
Sobald die Ursprünge von Trends aufgedeckt sind, ist es einfacher, ein Unternehmensleitbild zu entwickeln, einen einzigartigen Tone of Voice zu schaffen und wirksame Marketingbotschaften zu formulieren.
Welche Methode der qualitativen Datenanalyse solltest du wählen?
Die fünf oben vorgestellten qualitativen Datenanalysemethoden zielen alle auf die Verarbeitung von Daten und die Beantwortung von Forschungsfragen ab, aber sie alle unterscheiden sich in ihrer Absicht und in den angewandten Ansätzen.
Die Wahl der richtigen Analysemethode für dein Team ist keine Frage der Vorliebe – die Auswahl einer passenden Methode ist nur möglich, wenn du deine Forschungsziele definierst und eine klare Absicht hast. Wenn du weißt, was du brauchst (und warum du es brauchst), kannst du eine Analysemethode wählen, die zu deinen Forschungszielen passt.
Sammele qualitative Daten mit Hotjar
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