정성 데이터와 정량 데이터가 시너지를 내는 3가지 방법

Mixed Method에 대한 짧은 요약. 리서처가 정량, 정성 데이터 모두를 수집하고 이를 통합하여 퀄리티 높은 이해를 이끌어내는 방법을 말한다. 크게 3가지 방법이 있다. ♻️ 수렴적 설계 (Convergent Design) - 정량, 정성을 동시에 수집 및 분석, 양측을 통합해서 다양한 시각에서 이해 - e.g. 개방된 질문과 폐쇄형 질문이 합쳐진 설문지 - 어려운 점: 리서치를 시작할 때 양적, 질적 데이터 모두 동시에 가설을 세우고, 데이터를 수집한 후 측정 , 평가를 해야함. ♻️ 설명적 순차 설계 (Explanatory Sequential Design) - 정량 데이터 수집으로 시작, 어떤 패턴을 발견하고 Why를 알기 위해 질적 연구를 더하는 방법 - e.g. 데이터분석가가 이용 패턴 분석( 예: 남자 고객이 60%다) → 패턴에 대한 가설 수립 (남자를 위한 제품이 많아서 그럴 것이다) → 남자 고객에 대한 인터뷰 - 어려운 점 : 데이터분석 결과 중 어느 것을 추가 검증할지, 가설을 세울지 정하는게 어려움 ♻️  탐색적 순차 설계 (Exploratory Sequential Design) - 가장 어렵다. (실제로 할 때마다 머리가 지끈하다..) - 잘 알려지지 않은 것 (멘탈 모델, 프레임워크) 를 질적으로 탐구하고 양적 단계를 구축, 측정할 도구를 만들고 이후에 분석할 때 사용 - 예를 들면 고객 인터뷰로부터 페르소나를 만들고 이를 검증할 지표나 대시보드를 구축하는 경우 - 어려운 점 : '탐색적' 연구로 시작하기 때문에 오래걸릴 뿐더러, 질적 데이터를 측정하고 검정할 양적 기반을 마련하고 이를 통해 실제 결과를 얻어 제품에 반영하는 것이 쉽지 않음.