定性数据和定量数据：各自能告诉你什么，怎么一起用

定量数据数得出、量得出；定性数据解释为什么。本文对比两者，列出产品和网站工作里各自的例子，并用一个新手引导问题说明：数字找到流失，访谈和回放解释原因。

两者的区别

定量数据是能数、能量的东西：1,200 个注册、55% 的完成率、页面停留 38 秒、满意度 7.2 分。它回答多少、多频繁、多大，可以求和、求平均、做对比。

定性数据是描述性的：一份访谈记录、一段客服对话、一条「什么差点让你没注册？」的回答、一段用户到处找按钮的录屏。它回答为什么、怎么回事、他们本来期待什么，要阅读和解读，不能直接相加。

做产品和网站，几乎总是两种都要。分析数据能告诉你 45% 的新账号从没接入过数据源，却没法告诉你：他们大多没有创建 API 密钥的权限。

放在一起比较

下表按决定用哪种数据的几个要点做了对比。一个好用的规则：用定量数据找到该看哪里，并衡量改动有没有效果；用定性数据弄明白发生了什么，并想出该怎么改。

用定量决定看哪里，用定性弄懂它。

产品和网站工作里的例子

定量： 浏览量、独立访客、转化率和跳出率、漏斗各步完成率、按同期群的留存、事件次数、人均收入、问卷评分（1–10 分是数字）、加载时间、狂点次数。

定性： 用户访谈、可用性测试记录、问卷开放题、工单和客服对话、销售通话记录、应用商店评论、会话回放、退订表单里的备注栏。

有些来源两者都是。热力图是点击次数，但你是像看图一样读它。退订问卷有单选的原因（定量），也有自由填写的文本框（定性）。

示例：新账号为什么卡住

一款 B2B 工具一个月有 1,200 个注册。漏斗显示，其中 660 个在 7 天内接入了数据源，完成率 55%。这是定量发现：这一步流失了 540 个账号，是新手引导里最大的一次流失。

团队接着看了 25 段到过这一步又离开的账号的会话回放，又做了 15 次简短访谈。笔记逐条编码：每段会话或每次访谈标一个主要原因。图里是结果：40 个里有 16 个（40%）要找别人（通常是管理员）创建密钥；10 个找不到密钥在哪；8 个只是在评估，还没有真实数据可以接入。

编码把定性笔记变成了团队能排优先级的数字。针对头号原因的改法，是在这一步加一个「邀请同事完成设置」的链接，只看数字的话永远想不到这个办法。然后再用定量指标（这一步的完成率）衡量它有没有效果。

怎么把两者结合起来

1. 先用数字选问题。 找到差距最大的那一步、那个页面或那个分群。
2. 只在那个地方做定性研究。 看那一步的回放、读那一步的对话、访谈那一步的人。五到十次访谈往往就能看出主要原因。
3. 给回答编码。 每条笔记标一个主要原因，计数，看排在前面的几个原因是否覆盖了大多数情况。
4. 改一处，用数字衡量。 对比改动前后这一步的完成率，条件允许就做测试。

常见问题

问卷数据是定性还是定量？

两者都有。评分和选择题是定量；自由填写的回答是定性。问一个评分题加一个开放题，再把开放题编码。

定性数据要多少才够？

要找出一个问题背后的主要原因，5–15 次访谈或 20–40 段回放，通常就能看到相同的原因反复出现。要衡量每个原因在全体用户里有多常见，再补一份问卷。

定性数据能用数字分析吗？

能，靠编码：给每条内容打一个类别标签，再按类别计数。把原话保留在数字旁边，原话比标签更能说明原因。

会话回放算定性数据吗？

单看一段回放是定性的：你在观看、解读。跨回放的计数，比如多少段有狂点或报错，就是定量的。

相关阅读：用户体验分析、会话回放。

另见：什么是定性数据？类型、例子和分析方法。