Hy vọng bài viết này sẽ mang đến cho bạn nhiều góc nhìn hữu ích về thế giới phân tích dữ liệu.
Author: Alice Mai | Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Nếu nghiên cứu định lượng giúp bạn đo lường “bao nhiêu người thích sản phẩm”, thì nghiên cứu định tính sẽ giúp bạn hiểu “vì sao họ thích (hoặc không thích) nó”.
Nghiên cứu định lượng là phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu dạng số để đo lường xu hướng, hành vi hoặc mức độ quan tâm của khách hàng đối với một sản phẩm, dịch vụ hoặc vấn đề cụ thể
Nghiên cứu định tính (Qualitative Research) là phương pháp thu thập dữ liệu phi cấu trúc (không phải dạng số) để khám phá sâu sắc cảm xúc, suy nghĩ, động cơ và hành vi của người tiêu dùng
Bài viết này sẽ giiải thích, so sánh và hướng dẫn ứng dụng 2 phương pháp nghiên cứu thị trường quan trọng nhất trong marketing.
I. Nghiên cứu định lượng là gì?
Nghiên cứu định lượng là phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu dạng số để đo lường xu hướng, hành vi hoặc mức độ quan tâm của khách hàng đối với một sản phẩm, dịch vụ hoặc vấn đề cụ thể. Các dữ liệu này thường được thu thập thông qua khảo sát online, bảng câu hỏi trắc nghiệm, phiếu đánh giá hoặc các hệ thống đo lường tự động (như Google Forms, khảo sát trên website, dữ liệu CRM…).
Nói một cách đơn giản: nếu bạn muốn biết “bao nhiêu người thích sản phẩm này?”. “Có bao nhiêu % khách hàng quan tâm đến tính năng A?”, bạn đang cần nghiên cứu định lượng.
Đặc điểm của nghiên cứu định lượng
- Dữ liệu là con số: Kết quả thường thể hiện bằng %, tỷ lệ, trung bình,.. Hoặc mối tương quan giữa các biến.
- Cỡ mẫu lớn: Số lượng người tham gia khảo sát thường từ vài trăm đến vài nghìn để đảm bảo tính đại diện.
- Câu hỏi đóng: Được thiết kế sẵn theo dạng lựa chọn (multiple choice), thang đo Likert (1–5 điểm), hoặc câu hỏi có đáp án cụ thể.
- Có thể thống kê và suy rộng: Cho phép doanh nghiệp dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.
Case study thực tế từ doanh nghiệp
Một thương hiệu trà sữa mới mở ở Việt Nam muốn biết liệu có nên ra mắt topping mới. Họ thiết kế một bảng khảo sát gồm 5 câu hỏi gửi đến 500 khách hàng thường xuyên. Câu hỏi có thể bao gồm:
- Bạn đã nghe đến topping X chưa?
- Bạn sẵn sàng chi thêm bao nhiêu % để thử topping này?
- Nếu sản phẩm có topping X, bạn có khả năng mua cao hơn bao nhiêu?
Nếu 80% khách hàng nói “Có”, doanh nghiệp có thể dự đoán mức độ tiếp nhận và lên kế hoạch sản xuất. Đây là sức mạnh của dữ liệu định lượng.
Nghiên cứu định lượng giúp trả lời các câu hỏi như:
- Có bao nhiêu người biết đến thương hiệu này?
- Bao nhiêu % khách hàng hài lòng với trải nghiệm mua hàng?
- Tỷ lệ chuyển đổi từ người xem quảng cáo sang người mua là bao nhiêu?
- Nhóm tuổi nào có xu hướng chi tiêu cao hơn cho sản phẩm này?
- Bao nhiêu người sẵn sàng chi trả mức giá X cho một tính năng cụ thể?
Đây là những câu hỏi cần dữ liệu đủ lớn và có thể đo lường được bằng thống kê. Từ đó để marketer đưa ra quyết định có căn cứ. Ví dụ như xác định xem một thị trường có đủ tiềm năng để ra mắt sản phẩm mới. Hay một chiến dịch quảng cáo có thực sự hiệu quả trong việc thúc đẩy hành vi mua hàng không.
Nghiên cứu định lượng không chỉ cho bạn biết “điều gì đang diễn ra” – mà còn giúp bạn so sánh, dự đoán và ưu tiên nguồn lực marketing một cách chính xác.
II. Nghiên cứu định tính là gì?
Nếu nghiên cứu định lượng giúp bạn đo lường “bao nhiêu người thích sản phẩm”, thì nghiên cứu định tính sẽ giúp bạn hiểu “vì sao họ thích (hoặc không thích) nó”.
Nghiên cứu định tính (Qualitative Research) là phương pháp thu thập dữ liệu phi cấu trúc (không phải dạng số) để khám phá sâu sắc cảm xúc, suy nghĩ, động cơ và hành vi của người tiêu dùng. Thay vì đưa ra những con số thống kê, phương pháp này giúp marketer “lắng nghe” người dùng nói gì, cảm gì và phản ứng như thế nào với một sản phẩm, thương hiệu hoặc ý tưởng.
Đặc điểm của nghiên cứu định tính:
- Dữ liệu phi định lượng: Kết quả thu được thường là lời nói, biểu cảm, ý kiến.. Không thể đo lường bằng số, nhưng rất giàu ngữ cảnh và chiều sâu.
- Số lượng mẫu nhỏ: Thường chỉ từ 5 đến 20 người. Không nhằm đại diện cho toàn bộ thị trường mà để hiểu sâu về từng nhóm đối tượng cụ thể.
- Câu hỏi mở: Người phỏng vấn không áp đặt lựa chọn mà khơi gợi người trả lời chia sẻ tự nhiên.
- Phân tích bằng cách giải mã ý nghĩa: Không dùng thống kê mà dùng kỹ thuật như phân loại chủ đề, coding, và tổng hợp chủ đề nổi bật.
Case study thực tế từ doanh nghiệp
Một công ty mỹ phẩm tại Việt Nam muốn tìm hiểu tại sao phụ nữ trẻ không mua dòng son mới. Dù đã được quảng cáo rộng rãi. Họ tổ chức các buổi phỏng vấn 1:1 và focus group gồm 8 người dùng tiềm năng.
Kết quả:
- Một số người cho rằng màu son trên ảnh quá khác thực tế.
- Có người chia sẻ rằng packaging nhìn “rẻ tiền” dù giá thì lại cao.
- Nhiều người chưa thấy son này được người nổi tiếng tin dùng nên không tin tưởng.
Insight: Vấn đề không nằm ở công thức son hay giá. Mà nằm ở cảm nhận thương hiệu chưa tạo được độ tin cậy và cảm xúc tích cực. Điều mà khảo sát định lượng không thể hiện được.
Nghiên cứu định tính giúp trả lời các câu hỏi như:
- Khách hàng nghĩ gì khi lần đầu nhìn thấy sản phẩm?
- Họ cảm thấy thế nào về bao bì, tên gọi, màu sắc?
- Động cơ nào thúc đẩy họ chọn thương hiệu này mà không phải thương hiệu khác?
- Những rào cản vô hình nào đang khiến họ từ chối sản phẩm?
Đây là lý do vì sao trong nhiều chiến dịch marketing chiến lược, nghiên cứu định tính thường được triển khai đầu tiên. Để đào sâu vào “lý do đằng sau hành vi”, trước khi định lượng hóa bằng các con số.
III. Khi nào nên dùng định tính và định lượng trong marketing?
Đây là một trong những câu hỏi phổ biến nhất khi bắt đầu làm nghiên cứu thị trường: Nên dùng định tính hay định lượng? Bắt đầu bằng cái nào trước?
Câu trả lời không phải là “chọn một”, mà là “chọn đúng thời điểm và đúng mục tiêu”.
Hai phương pháp này không thay thế nhau, mà bổ trợ cho nhau. Tùy vào giai đoạn của dự án marketing mà bạn có thể ưu tiên cái nào trước.
Khi nào nên bắt đầu bằng nghiên cứu định tính?
- Khi bạn đang phát triển một ý tưởng sản phẩm mới và muốn hiểu sâu về nhu cầu, mong đợi, hoặc rào cản tâm lý của khách hàng.
- Khi bạn chưa chắc nên dùng ngôn ngữ marketing nào cho sản phẩm. Và bạn cần khám phá cách người tiêu dùng nói về vấn đề mà bạn đang giải quyết.
- Khi bạn cần làm rõ nguyên nhân cho một hiện tượng đã có dữ liệu (ví dụ: lượt mua giảm, tỷ lệ chuyển đổi thấp).
Mục tiêu của nghiên cứu định tính: Khám phá, gợi mở, đào sâu lý do đằng sau hành vi.
Kết quả mong đợi: Insight mới, giả thuyết ban đầu để phát triển sản phẩm hoặc định hướng khảo sát lớn hơn.
Khi nào nên ưu tiên nghiên cứu định lượng?
- Khi bạn đã có giả thuyết cụ thể và muốn kiểm chứng trên diện rộng.
- Khi bạn cần số liệu chính xác để thuyết phục các bên liên quan, nhà đầu tư. Hoặc cần lập ngân sách marketing.
- Khi bạn cần đo lường mức độ phổ biến của một hành vi, xu hướng hoặc mức độ hài lòng khách hàng.
Mục tiêu của nghiên cứu định lượng: Đo lường, dự đoán, xác nhận giả thuyết.
Kết quả mong đợi: Dữ liệu định lượng rõ ràng để đưa ra quyết định kinh doanh.
Quy trình gợi ý: Nghiên cứu kết hợp (Mixed Method)
Một chiến lược thông minh trong marketing là kết hợp cả hai phương pháp trong cùng một dự án. Ví dụ:
- Bắt đầu bằng nghiên cứu định tính để hiểu khách hàng đang nghĩ gì, cảm gì, cần gì.
- Từ insight đó, thiết kế khảo sát định lượng để đo lường mức độ phổ biến của nhu cầu hoặc rào cản đó trên quy mô lớn hơn.
- Dựa trên kết quả định lượng, đưa ra đề xuất chiến lược. Ví dụ nên ưu tiên nhóm khách hàng nào, nên ra mắt phiên bản nào trước, nên định giá bao nhiêu.
Bảng hướng dẫn nhanh: Trong các tình huống nào thì nên dùng phương pháp định tính hay định lượng:
| Tình huống | Phương pháp nên dùng |
| Khám phá insight mới | Định tính |
| Kiểm chứng mức độ phổ biến của insight | Định lượng |
| Hiểu rõ động lực mua hàng | Định tính |
| Dự đoán doanh thu | Định lượng |
| Tìm hiểu lý do khách hàng rời bỏ | Định tính |
| So sánh mức độ yêu thích các phiên bản quảng cáo | Định lượng |
IV. Sự khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng là gì?
Sau khi đã hiểu rõ từng phương pháp và biết khi nào nên dùng, câu hỏi tiếp theo thường là: “Cụ thể thì định tính và định lượng khác nhau ở điểm nào?”
Bảng dưới đây sẽ giúp bạn nhìn nhanh sự khác biệt giữa hai phương pháp qua 6 tiêu chí chính – từ mục tiêu, cách thu thập dữ liệu, đến ứng dụng thực tế.
Bảng so sánh nhanh giữa nghiên cứu định tính và định lượng
| Tiêu chí | Nghiên cứu định tính (Qualitative) | Nghiên cứu định lượng (Quantitative) |
| Mục tiêu chính | Hiểu sâu về cảm xúc, động cơ, hành vi | Đo lường xu hướng, tần suất, mức độ phổ biến |
| Loại dữ liệu | Dữ liệu phi cấu trúc (lời nói, mô tả, biểu cảm) | Dữ liệu dạng số (%, tần suất, điểm trung bình) |
| Phương pháp thu thập | Phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm, quan sát hành vi | Khảo sát online, bảng hỏi trắc nghiệm, hệ thống thu thập số liệu |
| Số lượng mẫu | Nhỏ (5–20 người), ưu tiên chiều sâu | Lớn (100+), ưu tiên tính đại diện |
| Kỹ thuật phân tích | Phân tích nội dung, xác định chủ đề, coding | Phân tích thống kê, biểu đồ, kiểm định giả thuyết |
| Kết quả đầu ra | Insight, cảm nhận, trích dẫn thực tế | Số liệu rõ ràng, xu hướng tổng quát, kết luận có thể suy rộng |
| Ứng dụng điển hình | Khám phá nhu cầu mới, kiểm tra thông điệp truyền thông, hiểu hành vi | Đánh giá hiệu quả chiến dịch, đo lường mức độ hài lòng, phân khúc thị trường |
Reference từ McGill University https://www.mcgill.ca/mqhrg/resources/what-difference-between-qualitative-and-quantitative-research
Định tính giúp bạn hiểu “VÌ SAO khách hàng lại hành động như vậy”.
Định lượng giúp bạn biết “BAO NHIÊU người đang có hành vi đó, và XU HƯỚNG là gì”.
V. Nghiên cứu định tính và định lượng được ứng dụng như thế nào trong marketing thực tế?
Dưới đây là 3 tình huống thực tế cho thấy cách các công ty sử dụng kết hợp định tính và định lượng để đưa ra các quyết định marketing chiến lược:
1. Ra mắt sản phẩm mới: Từ cảm xúc đến số liệu
Tình huống:
Một thương hiệu mỹ phẩm nội địa muốn tung ra dòng son dành riêng cho Gen Z. Nhưng chưa biết nhóm khách hàng này quan tâm nhất đến điều gì: màu sắc, chất liệu, thương hiệu hay bao bì?
- Giai đoạn 1 – Định tính: Họ tổ chức các buổi phỏng vấn sâu với 10 bạn nữ từ 18–25 tuổi để tìm hiểu hành vi chọn son. Kết quả cho thấy Gen Z ưu tiên sản phẩm mang tính cá nhân hóa. Màu sắc cần độc lạ và bao bì “phải có vibe”.
- Giai đoạn 2 – Định lượng: Từ những insight đó, họ triển khai khảo sát online đến 1.000 người để xác định: Có bao nhiêu % thật sự quan tâm đến các yếu tố đó? Có nên đầu tư bao bì mới hay không? Mức giá nào là hợp lý?
Kết quả: Nhờ cách tiếp cận 2 bước, thương hiệu có được sản phẩm đúng thị hiếu và chiến lược giá phù hợp. Thay vì chỉ dựa vào linh cảm.
2. Đo lường hiệu quả chiến dịch quảng cáo: Không chỉ nhìn vào CPM hay CTR
Tình huống:
Một công ty thời trang chạy chiến dịch Facebook Ads nhưng nhận thấy lượt nhấp cao mà tỷ lệ mua lại thấp.
- Định lượng: Báo cáo Google Analytics cho thấy người dùng thường thoát ở bước xem chi tiết sản phẩm. Thời gian ở trang trung bình chỉ 8 giây – một chỉ số thấp.
- Định tính: Nhóm marketing thực hiện gọi cho 10 khách hàng từng click nhưng không mua để hỏi cảm nhận. Insight thu được: hình ảnh sản phẩm chưa chân thực, thiếu ảnh thật – khiến người dùng không tin tưởng.
Kết quả: Chiến dịch được điều chỉnh: thay đổi ảnh sản phẩm, thêm đánh giá thật của khách. Doanh thu tăng 28% trong tuần sau đó.
3. Phát triển nội dung & thông điệp truyền thông: Định tính giúp hiểu tone, định lượng giúp kiểm chứng
Tình huống:
Một nền tảng học trực tuyến đang lên kế hoạch truyền thông về khóa học “Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu”.
- Định tính: Họ phỏng vấn nhóm người đi làm trẻ để hiểu rào cản khi học data. Kết quả: nhiều người cảm thấy “phân tích dữ liệu” nghe khó, sợ khô khan, ngại công thức.
- Định lượng: Từ đó, họ test A/B hai thông điệp quảng cáo:
- A: “Học phân tích dữ liệu với case thực tế – không khô khan, không cần code.”
- B: “Biết Excel, làm được data – khóa học phân tích dành cho người chưa từng học kỹ thuật.”
Thông điệp A có tỷ lệ nhấp cao hơn 1.6 lần.
Trong môi trường marketing cạnh tranh cao, việc kết hợp hai phương pháp nghiên cứu không chỉ là tốt – mà là thiết yếu để đưa ra quyết định tự tin và hiệu quả hơn.
VI. Làm thế nào để học kỹ năng nghiên cứu và phân tích dữ liệu trong marketing?
Biết nghiên cứu thị trường không chỉ là một “skill phụ”. Đó là năng lực cốt lõi giúp marketer hiểu người dùng thật sự cần gì và phản ứng thế nào trước mọi chiến dịch. Nhưng nếu bạn không học ngành nghiên cứu thị trường, không giỏi số liệu, và chưa từng làm survey…. Bạn nên bắt đầu từ đâu?
3 yếu tố để rèn kỹ năng nghiên cứu và phân tích dữ liệu
- Biết đặt câu hỏi đúng: Trước khi có dữ liệu, bạn phải biết mình đang muốn giải quyết điều gì – tăng lượt mua? Giảm tỷ lệ rời bỏ? Kiểm tra insight?
- Hiểu các phương pháp nghiên cứu cơ bản: Như bạn đã thấy ở các phần trên, định tính và định lượng là hai trụ cột chính. Biết chọn phương pháp phù hợp sẽ tiết kiệm hàng chục giờ phân tích sai hướng.
- Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu: Excel, Google Sheets, Google Forms, Power BI.. Đây là những “vũ khí” phổ biến giúp bạn biến dữ liệu thô thành câu chuyện thuyết phục.
Bạn có thể học tất cả những điều này ở đâu?
Nếu bạn đang tìm một chương trình học thực tế – không hàn lâm – không cần phải học code nhưng vẫn đủ nền tảng để làm research và phân tích như một marketer chuyên nghiệp, thì khóa học này là dành cho bạn
Data Analysis for Business Professionals – tại ACE Academy
- Học từ case thực tế trong marketing, vận hành và sản phẩm
- Ứng dụng thành thạo Excel & Power BI để xử lý và phân tích dữ liệu
- Thành thạo các mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making)
- Biết cách làm phân tích phản hồi khách hàng và biến dữ liệu thành insight
Đây là chương trình được thiết kế đặc biệt cho:
- Người đi làm trong marketing, kinh doanh, sản phẩm
- Sinh viên năm 2–4 muốn tạo lợi thế cạnh tranh trong CV
- Người chưa giỏi số nhưng muốn làm được các phân tích chuẩn
Đừng đợi đến khi bạn “cần dữ liệu” mới học cách làm việc với dữ liệu
Phân tích không phải là kỹ năng dành cho “dân data”. Mà là tư duy nền tảng cho mọi người muốn ra quyết định tốt hơn. Và để thành thạo tư duy đó, bạn cần bắt đầu từ những điều căn bản nhất: Đặt đúng câu hỏi, chọn đúng phương pháp, và đọc hiểu dữ liệu đúng cách.
FAQ – Câu hỏi thường gặp về nghiên cứu định tính và định lượng trong marketing
Nghiên cứu định lượng là gì?
Nghiên cứu định tính là gì?
Khi nào nên dùng nghiên cứu định lượng và định tính?
Định tính: Khi muốn hiểu sâu động cơ, cảm xúc hoặc tìm insight mới. Nhiều chiến dịch marketing sử dụng kết hợp cả hai để có góc nhìn toàn diện.
Sự khác biệt chính giữa nghiên cứu định tính và định lượng là gì?
About the author
Alice Mai
Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Cô Alice là founder tại ACE Academy – nền tảng đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh thực chiến. Cô đồng thời là chuyên gia tư vấn tại ACE Partners Consulting & 180 Systems Canada, tập trung vào chiến lược, digital marketing và chuyển đổi số cho các doanh nghiệp. Với hơn 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy lãnh đạo và công nghệ để kiến tạo giải pháp giáo dục phù hợp cho thế hệ trẻ trong thời đại AI.
