Cómo hacer un análisis cualitativo en 5 pasos para comprender el comportamiento del cliente

El análisis cualitativo de datos consiste en organizar y evaluar el feedback, las ideas, las opiniones, los valores y los comportamientos que has recopilado analizando la voz del cliente (VoC) para comprender mejor la experiencia de usuario (UX) y descubrir las conexiones emocionales de las personas con tu marca y tu producto.

De este modo, podrás saber qué quieren de tu producto (y cómo y cuándo lo utilizarán) para ofrecerles una experiencia de usuario que les satisfaga.

En esta guía encontrarás todo lo que necesitas saber sobre el análisis cualitativo, incluido un proceso paso a paso para que puedas abordarlo con confianza y solvencia.

Cómo ayuda el análisis cualitativo a comprender a los usuarios

El análisis cualitativo de datos es el proceso de analizar e interpretar datos cualitativos recogidos a través de focus groups, entrevistas con preguntas abiertas, observaciones personales e investigaciones secundarias. Estos datos están almacenados en audio, vídeo, texto y otros formatos.

El análisis cualitativo se basa en una filosofía interpretativa, según la cual se analizan los datos tanto a nivel descriptivo (superficial) como interpretativo (más profundo) para contar una historia coherente, conectando los puntos de datos y estableciendo una relación entre ellos basada en temas y tendencias.

En este caso, los datos suelen estar basados en texto, ser descriptivos y no estar estructurados. Analizarlos contribuye a comprender la mentalidad y el comportamiento de los clientes, lo que en última instancia ayuda a los equipos a desarrollar mejores productos.

Cómo recopilar datos cualitativos de los clientes

Para poder hacer un análisis cualitativo, necesitas recoger los datos necesarios para obtener insights sobre los sentimientos y la intención que motivan el comportamiento de los clientes. La buena noticia es que existen múltiples formas de hacerlo. Por ejemplo, puedes recopilar datos cualitativos:

• Observando el comportamiento de los usuarios.

• Haciendo entrevistas.

• Creando focus groups con personas usuarias.

• Haciendo encuestas a los clientes.

Pero la cosa no queda ahí. También puedes utilizar varias herramientas de análisis cualitativo para que te faciliten la recogida de datos. Por ejemplo, las herramientas de encuestas y los widgets de feedback ofrecen a los clientes la posibilidad de expresar libremente sus opiniones, y otras, como el software de grabación de sesiones, te ayudan a comprender mejor cómo interactúan las usuarias y los usuarios con tu sitio web. (Si sigues leyendo, más adelante encontrarás información detallada sobre la recogida de datos cualitativos).

Ventajas del análisis cualitativo de datos

"El análisis cualitativo de datos nos ayuda a profundizar en por qué se produce una determinada acción del consumidor", afirma Brian MonscheinVice President of Research de Voxpopme.

Estamos de acuerdo. ✋

Una de las mayores ventajas del análisis cualitativo de datos es que permite conocer qué motiva un comportamiento de usuario en particular; por ejemplo, por qué alguien abandona su carrito, se salta un paso en su proceso de onboarding de un producto o no renueva su suscripción.

Otras ventajas del análisis cualitativo de datos son:

• Conseguirás respuestas más esclarecedoras:La investigación cualitativa te permite hacer preguntas abiertas a las personas usuarias para que puedan expresar libremente sus pensamientos y puntos de vista sin ninguna restricción preestablecida, en vez de limitarse a responder sí o no a preguntas cerradas. Pueden tomarse su tiempo para pensar y abordar detenidamente las preguntas antes de responder. Además, como esta información se basa en sus pensamientos personales, ideas y experiencias pasadas, es más probable que recibas respuestas auténticas.

• Tendrás una mayor flexibilidad: El análisis cualitativo de datos se centra en identificar la mayor cantidad de insights posible a partir de una muestra relativamente pequeña. Esto lo hace más flexible que el análisis de investigación cuantitativo, ya que permite una mayor espontaneidad. Los métodos cualitativos suelen plantear preguntas abiertas que no están redactadas exactamente igual para cada cliente, por lo que puedes adaptar la interacción según te convenga para obtener insights.

Como resultado de estas ventajas, el proceso de análisis se desarrolla de forma más natural, lo que permite conseguir datos valiosos y contextualizados para definir mejor la dirección del producto y el mensaje.

Retos del análisis cualitativo de datos

Dado que los datos cualitativos pueden ser subjetivos y se recopilan a partir de fuentes como encuestas a clientes y entrevistas individuales, podrían plantear ciertos problemas que limitasen la utilidad de estos datos, por ejemplo, debido a que el tamaño de la muestra sea reducido o a posibles sesgos de observación.

Algunos retos del análisis cualitativo de datos más específicos son:

• Problemas relacionados con la muestra: El tamaño limitado de la muestra es uno de los principales inconvenientes de los datos cualitativos, pero hacer una investigación cualitativa exhaustiva con cientos de participantes no suele ser una opción debido a los altos costes que supone. Además, la participación en un estudio de investigación es opcional, así que algunos usuarios pueden declinar responder tus preguntas.

• Sesgo de observación: Existe la posibilidad de que se malinterpreten los insights que obtengas con el análisis cualitativo de datos o que se caiga en el sesgo del observador, lo que podría influir en los resultados. Por ejemplo, los usuarios podrían cambiar su comportamiento o conducta si saben que se les está observando (también conocido como efecto Hawthorne). De hecho, tú también puedes influir inconscientemente en los participantes con tus creencias y expectativas (lo que se conoce como el efecto de expectativas del observador).

Por desgracia, estas dificultades inevitables implican que la muestra cualitativa nunca representará a todas las personas que visitan tu sitio web o interactúan con tu marca, lo cual es importante tener en cuenta a la hora de interpretar los resultados de las pruebas.

¿En qué se diferencia el análisis cualitativo del análisis cuantitativo?

¿Que de qué va el debate sobre investigación de usuario cualitativa vs. investigación de usuario cuantitativa? Nos alegra que nos hagas esa pregunta 😉.

No se trata de elegir entre datos cualitativos o cuantitativos, sino de combinar datos cualitativos y datos cuantitativos, es decir, necesitas ambos para comprender plenamente a tus usuarias y usuarios y ofrecer una mejor experiencia de cliente. ¿Por qué? Por estas razones:

• Los datos cualitativos responden por qué ycómo, y aprovechan las opiniones, las motivaciones y las observaciones de los clientes para ayudarte a explorar ideas más profundas sobre cómo mejorar la experiencia de usuario o de cliente, el mensaje y la marca.

• Por otro lado, los datos cuantitativos responden qué, dónde y cuándo, y ofrecen datos concretos sobre el comportamiento del usuario basados en puntos de datos numéricos y medibles.

Por ejemplo, puedes utilizar herramientas cuantitativas, como Google Analytics con Hotjar Heatmaps, para ver cuántos usuarios han visitado tu sitio web, el porcentaje de esas personas que se convirtieron en leads o ventas y cuántas de ellas se desplazaron más allá del límite visible de tu página de producto (todos datos cuantitativos).

Pero tendrás que utilizar herramientas y métodos cualitativos, como encuestas, widgets de feedback y entrevistas, para comprender por qué algunos visitantes generaron una conversión y otros no, para conocer sus puntos de dolor comunes y qué funciones del producto les resultan más útiles (todos datos cualitativos).

Cómo hacer un análisis cualitativo eficaz en 5 pasos

Sigue los 5 pasos que se indican a continuación para hacer un buen análisis cualitativo de datos.

1. Elige un método de análisis cualitativo de datos

Existen diferentes métodos de análisis cualitativo. En función del que elijas, organizarás y comprenderás los resultados de forma distinta, así que decídete por el que mejor encaje con tu equipo, recursos y objetivos. Estas son algunas de las formas de analizar datos cualitativos:

• Análisis de contenido

• Análisis temático

• Análisis narrativo

• Análisis de la teoría fundamentada

• Análisis del discurso

¿Cómo elegir el método adecuado? Centrándote en el cliente. Primero piensa qué quieres saber de tus clientes, por qué quieres saberlo y cómo vas a utilizar los insights que consigas. A partir de ahí, elige el método que te ayude a alcanzar tus objetivos.

Por ejemplo, si estás analizando datos cuantitativos para desarrollar teorías a partir de ellos, opta por el análisis de la teoría fundamentada. En cambio, si deseas analizar relatos relacionados con un fenómeno o acontecimiento, te convendrá utilizar el análisis narrativo.

Nota: Consulta más información sobre los distintos métodos de análisis cualitativo de datos.

2. Recoge y organiza los datos cualitativos sobre los usuarios

El siguiente paso es recoger los datos cualitativos y prepararlos para analizarlos. Estas son algunas herramientas y métodos que puedes utilizar:

• Observaciones: Observa y haz un seguimiento de cómo se comportan las usuarias y los usuarios en un entorno natural, por ejemplo, con la ayuda de las herramientas de observación de Hotjar Observe. Mientras lo haces, toma notas detalladas y marca aspectos destacados que observes en el comportamiento del usuario.

• Entrevistas: Entrevista a las usuarias y los usuarios de forma individual, informal y no estructurada. Formula preguntas abiertas sobre las razones, las opiniones y las motivaciones que les han llevado a hacer una elección o a comportarse de determinada manera. (Por ejemplo, ¿cómo crees que podría ayudarte este producto? ¿Puedes describir cómo utilizarías este producto?). Un buen consejo para dominar las entrevistas a usuarios es que les dejes espacio. Haz pausas largas y deliberadas para que la persona sepa que te interesa conocer mejor su experiencia y sus opiniones.

• Encuestas: Haz encuestas y cuestionarios on-site u off-site para recopilar respuestas abiertas o cerradas de los visitantes del sitio web. Las herramientas de Hotjar Ask te ayudan a recopilar feedback cualitativo diverso y útil de forma organizada y eficaz.

• Focus groups: Forma un grupo de discusión en el que puedas plantear preguntas que conduzcan a conversaciones productivas. Los focus groups pueden utilizarse como parte de las pruebas de usabilidad habituales para conocer mejor las opiniones de las usuarias y los usuarios sobre un sitio, pero no sobre cómo lo utilizan.

Una vez recopilados los datos cualitativos, organízalos para que sean coherentes, por ejemplo, por tipo, formato o tema. Esto también implica transcribir cualquier documento no escrito para facilitar su análisis posterior. Algunas herramientas y métodos que puedes utilizar para conectar y organizar tus datos son:

• Cargarlos en un repositorio de investigación para unificarlos con otros datos.

• Utilizar un servicio de transcripción, como Rev.

• Utilizar una plataforma de analítica de feedback, como SurveySparrow y Birdeye, para automatizar el análisis del feedback de los clientes.

Al final de este segundo paso, deberías haber recopilado, trascrito y facilitado el acceso a los datos en un solo lugar. A continuación, podrás analizar los datos de forma coherente, lo que facilitará su resumen y la obtención de insights valiosos.

3. Codifica los datos cualitativos

En el contexto del análisis cualitativo de datos, codificar consiste en etiquetar y organizar los datos con "códigos" de 2 a 5 palabras para resumir párrafos de texto de forma que se puedan identificar los temas y las relaciones entre ellos.

Para hacerlo manualmente, toma pequeñas muestras de tus datos cualitativos y asígnales un conjunto de códigos o categorías. A continuación, etiqueta sistemáticamente cada fragmento de feedback para identificar patrones y significados.

Por ejemplo, si buscas distintos tipos de animales en los datos, los códigos iniciales podrían ser "perros", "lagartos" y "hormigas". Durante el proceso de etiquetado, también podrías etiquetar o categorizar "perros" como "mamíferos", "lagartos" como "reptiles" y "mariposas" como "insectos".

La creación de estas categorías de códigos sirve para organizar y mejorar los datos, lo que te permite establecer nuevas conexiones entre distintos grupos de códigos. Si deseas tomar una muestra de datos más amplia, asegúrate de revisar y ajustar los códigos para que sean más precisos y coherentes.

Si no te apetece codificar los datos de forma manual, puedes utilizar una solución de codificación automatizada para simplificar el proceso. Por ejemplo, prueba a utilizar un software de análisis temático, como MAXQDA o NVivo, para ahorrar tiempo. Estas herramientas te darán una idea general de los temas que aparecen en tus datos cualitativos y te ayudarán a profundizar en el material para hacer un análisis en profundidad.

Tanto si codificas los datos manualmente como si utilizas una herramienta de ayuda, no olvides validar los datos mientras lo hagas. Para ello, comprueba la precisión de tu investigación y la fiabilidad de cada método para producir datos precisos y coherentes. Así te asegurarás de que los datos sean totalmente correctos, lo que a la larga te aportará insights más valiosos.

Nota: Descubre algunas de las herramientas de análisis cualitativo de datos que puedes utilizar.

4. Analiza los datos y plantea hipótesis

Este es el momento de analizar los datos cualitativos para identificar insights significativos (lo que viene siendo "la parte divertida").

Con los datos organizados y codificados, revisa minuciosamente lo que has recopilado para identificar temas recurrentes, frases y palabras utilizadas habitualmente por los visitantes de tu sitio web, así como cualquier expresión inusual o inesperada. Anota también temas queesperabas que surgieran durante el análisis, pero que no lo hicieron.

A continuación, parte de los insights que obtengas de tus datos para sacar conclusiones y formular hipótesis sobre los próximos pasos. Piensa en ello como un resumen de lo aprendido en la investigación para validar tus próximos pasos.

Por ejemplo, si los clientes dicen que tu producto no es intuitivo, destaca los retos y los elementos bloqueadores concretos con los que se encontraron durante el recorrido de usuario para identificar qué funciones o procesos del producto debes mejorar, eliminar o añadir para optimizar la UX.

Quizás podrías descubrir que uno de los principales factores por los que tus clientes abandonan tu sitio web es porque no está optimizado. En ese caso, utiliza lo que averigües con tu investigación cualitativa de datos para proponer y priorizar optimizaciones, como actualizar la navegación de tu sitio web para mejorar la UI u optimizar el diseño móvil.

En definitiva, debes determinar qué has aprendido y decidir los próximos pasos.

5. Comparte lo aprendido y ponlo en práctica

El último paso del análisis cualitativo de datos es elaborar un informe centrado en los usuarios y los clientes y compartir tus hallazgos e ideas con los stakeholders.

Resume las sugerencias clave y los próximos pasos y decide cómo proceder basándote en tu análisis. Puedes crear una propuesta de hoja de ruta con herramientas como Miro o Trello o elaborar un informe tradicional. Utilizar herramientas de visualización de datos y software, como Tableau y Microsoft Power BI, también facilitan la colaboración y la comunicación interfuncional, ya que permiten intercambiar datos y ponerse de acuerdo sobre los próximos pasos que se deben dar para alcanzar los objetivos empresariales centrados en el usuario.

Consigue insights completos y detallados haciendo un análisis cualitativo

Con el análisis cualitativo de datos obtendrás mucho más que números y métricas. Podrás comprender definitivamente el comportamiento del cliente y tus equipos serán capaces de descubrir insights valiosos sobre las personas usuarias para crear mejores productos.