7. Соберите дополнительные данные
На этом этапе вы уже определили, какие данные вам нужны, и составили разумный перечень вопросов для решения проблемы. Сейчас самое время оценить эффективность ваших подвопросов. В конце концов, просто не стоит отвечать на те вопросы, которые, как вы поняли, компанию не заинтересуют или по которым ничего не будет предпринято. Спросите себя сейчас: каковы ожидаемые результаты от этих подвопросов? Помогают ли они решить проблему или чего-то еще не хватает?
Разделение данных
Давайте возьмем, к примеру, компанию с низкой прибылью. Ее главная проблема – недостаточная рентабельность. Возможно, нам сразу захочется спросить: каковы причины этого? Возможно, общая выручка компании слишком мала. Или расходы компании слишком высоки. Это уже две возможности. Используя эти две категории (доходы и расходы), мы сможем дополнительно проанализировать проблему. Какие расходы несет компания? Какие различные продукты и услуги она предлагает? Задавая эти дополнительные вопросы, мы можем обратиться к заинтересованным сторонам с конкретными запросами: вам понадобится ознакомиться с финансами компании, увидеть, как сегментировано предложение товаров/услуг, определить, какие цели по прибыли компания ставила себе на протяжении времени, и т. д.
Если участникам проекта известны эти сведения, они могут дать прямой ответ на некоторые из ваших вопросов. Например, вполне вероятно, что они будут знать, существенно ли изменились расходы за определенный период времени. Просто задав этот вопрос, мы можем исключить проблему расходов, что позволяет нам потенциально[28] свести проблему к одним доходам.
Именно здесь вы поблагодарите себя за то, что прошли предыдущие шесть шагов, достигнув этой точки; выделение ключевых областей, из которых вам нужны дополнительные данные, оптимизирует и, следовательно, ускорит процесс сбора данных. Составьте план, а затем отложите его в сторону; воздержитесь от сбора каких-либо данных вообще, пока вы не выполните восьмой шаг.
Количественные и качественные методы
Если мы определили, что нам нужно больше данных (и это очень вероятно; я не участвовал ни в одном проекте, который не потребовал бы дополнительных данных), именно на этом этапе мы должны рассмотреть, данные какого рода обусловят наилучшие результаты. Наиболее важные вопросы для сбора данных: «Где находятся источники?» и «Мы хотим использовать количественные или качественные методы исследования?».
Что такое количественные и качественные методы? Проще говоря, с помощью количественных методов собирают числовую информацию, в то время как посредством качественных – нечисловую. Но есть несколько дополнительных отличий, которые следует принять к сведению, прежде чем определить, какой метод использовать при сборе дополнительных данных.
Количественные методы
Количественные методы следует применять, когда нужна статистическая информация. Результаты их применения, как мы увидим в следующей главе, гораздо проще собрать в массив данных, чем использовать качественные методы, но наше окончательное решение о том, какие данные собирать, не должно основываться на принципе «простота ради простоты». Каждый метод отвечает на свои вопросы. Мы не можем, например, предпочесть качественный подход к сбору сведений о возрасте, потому что возраст – это факт, а не мнение (что бы вы себе ни говорили). Мы будем использовать количественные методы, если нужно подсчитать элементы, или измерить изменения в заработной плате, или узнать больше о демографии потребителей. Не забудьте отметить, что количественные данные не только числовые сведения; скорее, это данные, которые могут быть подсчитаны. Вопросы о любимых брендах респондентов или политической принадлежности все еще предполагают использование количественных методов, потому что ответы технически могут быть подсчитаны по категориям.
Качественные методы
Качественные методы связаны с открытыми вопросами, имеющими бесконечное количество ответов. По своей природе они носят исследовательский характер и помогают выявить – но не количественно – тенденции во мнениях, мыслях и чувствах. Мы можем применять этот подход, когда нужно больше контекста, чтобы понять проблему, или когда проблема слишком сложна, чтобы решить ее количественным методом. Таким образом, качественные методы лучше подходят для сбора данных об эмоциональных инвестициях потребителя в продукт или тогда, когда нужно дать более развернутый ответ на вопрос, как респонденты могут относиться к какой-либо политической партии.
