市場調查的方法有哪些？該如何選擇？
選擇方法前，要確定研究議題為何。沒有「完美」的方法，只有「適合」的方法，要看哪一種方法適合你的議題。
舉一個簡單的例子，如果我想知道候選人支持度，那我找十個鄰居做焦點團體就不太適合，一是樣本數太小、代表性不足，二是「會支持哪一個候選人」是相對封閉且簡單的題目，不需要用到訪談來「探索」，用問卷調查選擇題更為簡便。
在市調中，比較常見的方法劃分是「質化」與「量化」。這裡我不引用學術上的嚴謹定義，而是採用實務上常見的思考方式。
量化研究(Quantitative): 代表性、驗證、封閉性
針對「足量」的受訪者進行調查，得到統計上「具代表性」的調查結果。
「代表性」的簡單解釋，就是我的訪問對象所產生的調查結果，能夠有效代表我的母體(我實際上預計獲取答案的所有對象)。沿用上面候選人支持度的例子，我的訪問對象是十個鄰居，母體是全台的投票權人(約1900萬人)，代表性明顯不夠。
為了有代表性，足夠的樣本數是必要的。為了做到大量，量化調查的題目設計也多半較簡單，會是以封閉題(選擇題)「為主」；除了讓受訪者較好填答外，也較符合量化調查的目的：預先把答案規格化，使用同一套答案語言，才能得到客觀好解讀的數據。
舉例：我想知道消費者對一款飲料的喜好程度。如果答案完全開放，有人回答「不錯喝」、另一個人答「還可以」，我們很難知道這些答案實際差異多大，也難做成結果報告。但如果預先設定好一套尺規，如「非常喜歡、有些喜歡、沒有特別喜歡/不喜歡、有些不喜歡、非常不喜歡」，讓消費者在同一基礎上作答、結果就會好分析多了。
量化適用情境：
- 有明確的欲驗證事實：例如想要驗證「新的網頁改版提升了使用體驗」
- 封閉的答案框架：如口味開發，有N個口味，想辨識最受市場青睞的選手
- 對答案的方向已有一定認知：只是要知道各個答案孰輕孰重。
- 針對同一主題做跨年度追蹤：例如想追蹤「搭乘大眾運輸通勤的人數」變化。
- 受訪者「講」得出來的答案：有些行為受訪者自己也不會意識到，或是難以回想，這種就不適合用較封閉式的量化(例如: 上次買洗衣精時第一眼注意到的商品？第二個？第三個？)。若講不出來，可考慮用質化田野觀察法。
- 常見應用：滿意度調查、民意調查等。
質化研究(Qualitative)：探索、細節、開放性
利用開放性互動，描繪出行為背後的紋理。
相對於量化的大樣本數與簡單的題目，質化指的是採用細緻的訪問/觀察，來了解行為的原因與脈絡。因為講求的是深入與完整，目的是辨認模式與方向，所以樣本數不求多，但要涵蓋到該涵蓋的對象。舉例而言，若研究議題是「Q牌筆電品牌調查」，研究對象可以分為：
- Q牌現在使用者
- Q牌流失使用者：以前用過，現在不用了
- 其他重點競品使用者：選擇定位、價位相近的競品使用者(排除流失者)
以座談會來說，三種各一組，每組五人以上，比較能在組內/組外歸類出共通/相異點。
在質化領域，訪談技巧與能力是一大專業。有些人會覺得質化「不過是聊聊天」，好像誰來做都可以，因此質化專業能力的展現與認可，相對量化而言更有挑戰性。
質化的專業建立於人類不一定能清楚說明自身行為的真正原因，因此如何挖掘被隱藏的訊息、嗅出「這裡有寶藏」並隨時改變方向等訪談技巧，就是做質化的重要能力。量化研究會收集到的素材，在問卷設計完就幾乎確定了，但質化研究的素材，就攸關訪談當下如何引導與延伸，因此訪談能力就格外重要。良好的觀察力、共情能力、表達能力是這種專業的基礎。
量化多是封閉題，我們是針對已知事實進行驗證，而質化則是開放式問答，永遠會出現意料之外的答案，而這也是之所以要執行質化的原因。
質化適用情境：
- 題目答案發散/難以預料：還不知道會有什麼答案，無法先設定好丟到問卷裡。
- 與現場有關/消費者難以事後回想的事情：如想知道消費者在賣場買洗衣精時注意到哪些廣告、哪些品牌等等。相比設計成問卷，更適合重現一次該情境、直接從旁觀察。
- 不知道產品客群/定位：例如有了新產品，但不知道它優勢是什麼、誰會受它吸引、消費者怎麼看待它。簡而言之就是「找TA」。
- 常見應用：一對一訪談、焦點團體、田野觀察。
沒有完美，只有目的與預算下的「最適合」
最後還是老話一句，沒有絕對好的方法，只有最適合的方法，而且一個大型研究同時包含質化與量化調查也是常有的事。無論是質化還是量化，不變的道理是：市場調查是在一個框架之下，盡力獲取訊息來達到研究目的，不可能包山包海、無所不知。若是抱持著錯誤的期待，反而會讓專案窒礙難行。因此在設計問卷/訪綱時，務必先問自己：這樣的題目，我作為一個受訪者，回答得出來嗎？如果答不出來，就考慮變通，折衷一下吧。
