Quantitative data and Qualitative data
1. Quantitative data
- Đây là loại data giúp cho ta có được insight dựa trên số lượng, đặc biệt là số lượng lớn
Quantitative date sẽ giúp ta trả lời những câu hỏi như: Who, what, when, where
- Ví dụ: Cho ta biết số lượng nữ (who) đặt hàng tăng đột biến (what) ở khung giờ 10h - 12h (when) tại trung tâm quận 1 (where)
- Về mặt thực tế, các con số liên quan đến Quantitative data có thể kể đến như:
+ Website chúng ta có bao nhiêu traffic
+ App chúng ta có bao nhiêu lượt download
+ Advance hơn là: AB Test (mẫu A cho 100 người, mẫu B cho 100 người)
+ NPS (Net promotion score)
2. Qualitative data
Qualitative date sẽ giúp ta trả lời những câu hỏi như: Why
- Loại data này không dựa vào số liệu mà dựa vào cảm tính
- Để sử dụng loại data này cần nỗ lực của nhiều team, bao gồm cả team product, team UI/ UX
- Kỹ thuật test mất nhiều công sức hơn, ví dụ như A/B testing, shadow testing, usability testing
3. Mức độ quan trọng của hai loại data
+ Các data liên quan đến quantitative data không trả lời được câu hỏi tại sao lại như vậy. Ở ví dụ trên trong mục 1, nếu chỉ với quantitative data, ta sẽ không biết được những người ở trung tâm quận 1 đó họ nghĩ gì, họ cảm thấy như thế nào. Do đó, ta cần cả hai loại data.
- Hai loại data này là cực kì quan trọng trong việc làm product (user-oriented management
- Bên cạnh team product sẽ cần 2 team song hành:
+ Quantitative data: Data Analyst (team) chịu trách nhiệm thu thập và xử lý thông tin
+ Qualitative data: User Research (team) chịu trách nhiệm thu thập và xử lý thông tin
Rõ ràng, với hai loại data này, cách tiếp cận vấn đề cũng khác nhau nhiều. Về mặt phối hợp, nếu team quantitative data đưa ra thông số càng rõ ràng, càng chi tiết, càng cụ thể, thì team qualitative sẽ càng dễ phân tích lý do tại sao. Ngoài ra, nếu team qualitative có khả năng dự đoán tốt, sẽ giúp team quantitative khoanh vùng phạm vi tốt hơn.
