Giáo trình nghiên cứu Marketing- Chương 3

28

CHƯƠNG BA
3



CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING

NỘI DUNG CHÍNH


Nội dung chính của chương này đề cập đến:
- Các yêu cầu khi xác định dữ liệu
- Các cách phân loại dữ liệu
- Thế nào là dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp
- Các loại dữ liệu thứ cấp và tiêu chuẩn đánh giá các dữ liệu thứ cấp
- Các phương pháp định tính thu thập dữ liệu sơ cấp
- Các ph
ương pháp định lượng thu thập dữ liệu sơ cấp

29

XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU
Sau khi xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu, bước tiếp theo trong tiến trình nghiên cứu là xác
định loại dữ liệu nào cần thu thập và quyết định xem có thể thu thập các dữ liệu đó bằng phương
pháp nào.
Các yêu cầu của việc xác định dữ liệu:
Các dữ liệu thu thập phải được xác định rõ ràng xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu. Khi xác định
dữ liệu, cần tuân th
ủ các yêu cầu sau:
- Những thông tin chứa đựng trong dữ liệu phải phù hợp và đủ làm rõ mục tiêu nghiên cứu.
- Dữ liệu phải xác thực trên hai phương diện:
• Giá trị: dữ liệu phải lượng định được những vấn đề mà cuộc nghiên cứu cần lượng định.
• Độ tin cậy: nghĩa là nếu lập lại cùng một phương pháp phải sinh ra cùng một kết quả.
- D
ữ liệu thu thập phải đảm bảo nhanh và chi phí thu thập có thể chấp nhận được.
Đây là 3 yêu cầu tối thiểu cần thiết để thông tin thu thập được đầy đủ và tin cậy giúp cho nhà
quản trị có đủ cơ sở chắc chắn khi ra quyết định, đồng thời là căn cứ xác đáng để người nghiên
cứu hình thành kế hoạch thu thập dữ liệu thích hợp.
Phân loại dữ liệu:
Để giúp người nghiên cứu chọn lựa được đúng những dữ liệu thích hợp với mục tiêu dữ liệu cần
thiết phải phân biệt 3 loại dữ liệu cơ bản.

Phân loại dữ liệu theo đặc tính của dữ liệu:
Theo cách phân loại này có 5 loại dữ liệu:
Sự kiện:
Bao gồm những sự lượng định hoặc đo lường về những gì thự
c sự đã hoặc đang tồn tại. Sự kiện
có thể hữu hình hoặc vô hình. Sự kiện hữu hình là những sự kiện có thể lượng định được. Ví dụ
khi ta nói doanh nghiệp VMC bán được 1500 xe, hơn năm 1994 là 300 xe, thì đó là một sự kiện
hữu hình. Nhưng sự kiện có thể vô hình, có nghĩa là khó hoặc không thể định lượng được. Ý
thích của khách hàng về một kiểu sản phẩm là một s
ự kiện vô hình và rất khó định lượng.
Việc định lượng một cách chính xác sự kiện chỉ là lý tưởng. Trên thực tế, hầu hết các vấn đề
mang tính chất là bán sự kiện (quasi-fact), đó là những gì gần như sự kiện, gần như sự thật.
Nhiều sự kiện chỉ dựa trên ước định hay trên những “mẫu” có độ tin cậy tương đối.
Sự kiện có thể phân loạ
i thành:
- Sự kiện dân số học: đó là những dữ kiện được sử dụng trong marketing, mô tả các đặc điểm
nhân khẩu của dân cư hay khách hàng ... Ví dụ: thu nhập hàng năm của hộ gia đình, số thành
viên gia đình, tuổi tác, giới tính của họ…
- Sự kiện xã hội học: bao gồm các dữ liệu về tầng lớp xã hội của khách hàng (thượng lưu, trung
lưu, hay tầng lớ
p bình dân...), tôn giáo,...
- Sự kiên tâm lý: thể hiện nhận thức, động cơ hay lối sống của một cá nhân cá nhân hay của
một nhóm người.

30
- Sự kiện thái độ: phản ánh cách cư xử của con người trong việc lựa chọn mua hàng, nó mô tả
hành vi và trạng thái ứng xử trước một sự lựa chọn về sản phẩm hay dịch vụ.
Kiến thức:
Kiến thức - đó là loại dữ liệu phản ánh sự hiểu biết của người tiêu dùng và ý thức của họ về nhãn
hiệu hàng hóa, thị trường, người bán. Ví dụ, khi quy

ết định mua một gói bột giặt trong số các
nhãn hiệu Omo, Tide,... người tiêu dùng cần có sự hiểu biết nhất định về công dụng, về cách
thức sử dụng bột giặt nói chung, ngoài ra phải biết được sự khác biệt giữa các loại bột giặt về tính
năng tác dụng, những điểm đặc thù hình hành nên một nhãn hiệu để phân biệt với các loại khác
… để từ đó chọn đúng th
ứ bột giặt thích hợp nhất với yêu cầu của mình.
Dư luận:
Nhiều khi người tiêu dùng lựa chọn mua sản phẩm hay dịch vụ không chỉ dựa vào kiến thức của
mình về sản phẩm, dịch vụ đó mà còn dựa vào (hay chỉ dựa vào) dư luận. Dư luận phản ánh sự
cảm nhận của quần chúng về điều gì đó, thường là sự cảm nhận chung về một loại nhãn hiệu hay
các tác dụng tốt hoặc tác dụng không mong muốn của sản phẩm, biểu tượng của sản phẩm và
doanh nghiệp …
Hình thức tiềm tàng của dư luận có khuynh hướng hình thành thái độ (attitude), là sự thiên kiến
về tinh thần, hay hành động ở mức độ nào đó. Ví dụ: người mua có ý định sẵn trong đầu là không
mua sản phẩm của người bán mà họ đến xem đầ
u tiên, mà chỉ để đọ giá hoặc tìm hiểu thêm.
Một dạng khác của định kiến là ý niệm (images) của khách hàng: nhiều người cùng có một hình
tượng giống nhau về một doanh nghiệp hay một nhãn hiệu nào đó. Hầu hết người tiêu dùng Việt
Nam đều nhìn nhận xe máy của hãng HONDA là bền và đẹp. Định kiến rất có ý nghĩa trong
nghiên cứu marketing vì nó ảnh hưởng đến cách cư xử, thái độ của nhiều người một cách dai
dẳ
ng trong quá trình mua - bán.
Ý định:
Ý định là suy nghĩ sắp sẵn trong đầu về hành động sẽ thực hiện trong tương lai, là thái độ xử sự
sắp tới của đối tượng. Ý định và mức độ thay đổi ý định về một hành vi tiêu dùng là những thông
tin then chốt trong nghiên cứu marketing. Ví dụ nếu hãng VMEP, qua số liệu điều tra cho biết là
có 10% gia đình có ý định mua xe máy mới trong vòng 2 năm tới, khác với số liệu báo cáo năm
trước là 7% thì hãng này s
ẽ phải điều chỉnh lại kế hoạch sản xuất.
Động cơ:

Động cơ là lực nội sinh khiến con người cư xử theo một cách nào đó. Những người làm
marketing sẵn sàng trả giá cao để có dữ liệu về động cơ thúc đẩy tiêu dùng món hàng mà họ đưa
ra. Những động cơ trực tiếp thì nói chung là rõ ràng, dễ nói ra. Nhưng những nguyên nhân cơ bản
sâu xa của thái độ cư xử thì r
ất khó bộc lộ. Vì thế để nghiên cứu động cơ thúc đẩy, người ta phải
sử dụng một số kỹ thuật phức tạp hơn (chẳng hạn là phương pháp thử nghiệm) hoặc bằng phương
pháp gián tiếp mà người đọc sẽ được giới thiệu trong phần thiết kế bảng câu hỏi.
Phân loại dữ liệu theo chức năng của dữ liệu:
- D
ữ liệu phản ánh tác nhân: đây là loại dữ liệu phản ảnh nguyên nhân dẫn đến một hành vi
tiêu dùng. Ví dụ, doanh nghiệp VMEP cần biết yếu tố nào là nguyên nhân chính dẫn người
tiêu dùng đến quyết định mua một chiếc xe máy nhãn hiệu ANGEL-80 trong số các yếu tố:
giá rẻ, hình thức mua trả góp, chất lượng của xe, hay thu nhập của người tiêu dùng. Kết quả
của việc nghiên cứu các dữ liệu này sẽ giúp cho doanh nghiệp lựa chọn
đúng các quyết sách
kinh doanh của mình.

31
- Dữ liệu phản ánh kết quả: việc thu thập các dữ liệu để đánh giá kết quả của các giải pháp
marketing (như là nguyên nhân) để từ đó tìm ra mối quan hệ nhân quả trong hoạt động
marketing là rất quan trọng. Trong ví dụ trên, việc phân tích các dữ liệu về số lượng xe,
doanh thu bán ở từng cửa hàng …là những minh họa cho các dữ liệu kết quả
- Dữ liệu mô tả tình huống: là loại d
ữ liệu dùng để nghiên cứu những đặc điểm riêng biệt hay
phần tiêu biểu của đối tượng nghiên cứu, làm cơ sở đề ra các quyết định marketing phù hợp
với từng nhóm đối tượng. Ví dụ: đặc điểm cá nhân hay gia đình có thể ảnh hưởng đến hành
động mua sắm của họ, vì thế những đặc điểm khác nhau đó cần được khảo sát để có kết luậ
n
đúng về mối quan hệ nhân quả.
- Dữ liệu làm rõ nguồn thông tin: bao gồm các dữ liệu về tên người phỏng vấn, tên và địa chỉ

của chủ thể hay vị trí thu thập dữ liệu.
Phân loại dữ liệu theo địa điểm thu thập dữ liệu
Theo cách phân loại này, địa điểm thu thập dữ liệu bao gồm:
- Nơi sinh sống của đối tượng (nhà ở
).
- Nơi đối tượng làm việc.
- Trên đường phố hay trong lúc di chuyển.
Nếu đối tượng của nghiên cứu marketing là những người tiêu dùng thì thu thập dữ liệu tại nơi
mua sắm, là nơi có mật độ người tiêu dùng cao, là hết sức tiện lợi. Ngày càng có nhiều cơ sở
nghiên cứu chọn đối tượng ngẫu nhiên tại những nơi mua bán hàng hóa để tiến hành phỏng vấn
cá nhân.
Phân loại dữ liệ
u theo nguồn thu thập dữ liệu
Dữ liệu trong nghiên cứu marketing có thể thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, và sau đây là các
nguồn dữ liệu chính:
Dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp là loại dữ liệu được sưu tập sẵn, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền
bạc trong quá trình thu thập.
Dữ liệu sơ cấp
Các dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, có thể là người tiêu dùng,
nhóm người tiêu dùng... Nó còn được gọi là các dữ liệu gốc, chưa được xử lý. Vì vậy, các dữ liệu
sơ cấp giúp người nghiên cứu đi sâu vào đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu động cơ của khách hàng,
phát hiện các quan hệ trong đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp nên độ

chính xác khá cao, đảm bảo tính cập nhật nhưng lại mất thời gian và tốn kém chi phí để thu thập.
Dữ liệu sơ cấp có thể thu thập từ việc quan sát, ghi chép hoặc tiếp xúc trực tiếp với đối tượng
điều tra; cũng có thể sử dụng các phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu sơ cấp.
Trong các chương sau, chúng ta sẽ bàn sâu hơn về cách thức cũng như thiế
t kế các phương tiện
để thu thập loại dữ liệu này.

Dữ liệu thu thập từ các cuộc thử nghiệm
Để thu thập dữ liệu, đặc biệt trong những trường hợp cần kiểm chứng các quan hệ nhân quả, hoặc
cân nhắc giữa các phương án để ra quyết định, người nghiên cứu có thể dùng phương pháp thử
nghiệm để thu thập dữ liệu.

32
Thử nghiệm có thể được thực hiện trong phòng thí nghiệm (ví dụ, thử nghiệm các đặc tính kỹ
thuật của sản phẩm...) hoặc thử nghiệm trên hiện trường (thử nghiệm việc bán sản phẩm bằng
nhiều mức giá khác nhau, thử nghiệm một chương trình quảng cáo hay khuyến mãi...).
Có nhiều mô hình thử nghiệm được sử dụng để thu thập dữ liệu (sẽ trình bày ở phần sau). Ngườ
i
nghiên cứu có thể phân tích, đánh giá để lựa chọn trong số các mô hình thử nghiệm đó một mô
hình thu thập dữ liệu thích hợp.
Trong một số trường hợp, việc thử nghiệm được xem là cần thiết trước khi quyết định, chẳng
hạn, thử nghiệm một loại dược phẩm mới; thử nghiệm một sản phẩm mới trước khi thương mại
hóa... Chi phí để thử
nghiệm thường khá lớn, nhưng dữ liệu thu thập được đảm bảo độ chính xác
và độ tin cậy cao.
Dữ liệu thu thập từ các mô hình giả định
Thay vì thực hiện các cuộc thử nghiệm nhằm làm rõ những vấn đề còn nằm trong giả thiết thì
phải tiêu tốn mất nhiều thời gian và tiền bạc, người ta có thể lập các mô hình giả định để phân
tích. Các mô hình giả định đưa ra những tình huống có thật, nó không bao gồm mọi biến cố có
trên thực tế mà được đơn giản hóa hơn nhiều so với thế giới hiện thực.
Đây là một kỹ thuật mới đối với những cuộc nghiên cứu xác định vấn đề nghiên cứu marketing.
Những sự giả định tốt luôn luôn đòi hỏi phải dự tính được những mối quan hệ cũng như tác dụng
của các y
ếu tố mà sau này có thể sử dụng được máy điện tóan để xử lý và phân tích.
Qua kinh nghiệm thực tế về lựa chọn và thu thập dữ liệu, người nghiên cứu có thể phác họa ra
một số mô hình mô tả những mối quan hệ về mặt hàm số giữa các biến số để tiến hành nghiên
cứu (ví dụ, quan hệ về giá cả và nhu cầu sản phẩm; quan hệ giữa trình độ nhân viên bán hàng và

kế
t quả bán của họ,...) Những mối quan hệ này được mô tả bởi những hàm số toán học. Và dựa
trên các mô hình này để dự báo những biến đổi có thể xảy ra khi một yếu tố nào đó thay đổi. Thật
ra, không phải tất cả mọi sự giả định đều định lượng được những biến đổi của thế giới thực, trong
những trường hợp như v
ậy, các người nghiên cứu phải tự giả định ra từ những kinh nghiệm của
mình.
Mặc dù việc sử dụng các biến cố giả định có thể làm giảm đi giá trị của một chương trình nghiên
cứu, nhưng nó vẫn là công cụ đắc lực đem lại cho người nghiên cứu khả năng tiếp thu và phân
tích một lượng lớn các dữ liệu mà không phải tốn nhiều công sức và tiề
n bạc để thu thập chúng.
DỮ LIỆU THỨ CẤP
Các loại dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp có đặc điểm là chỉ cung cấp các thông tin mô tả tình hình, chỉ rõ qui mô của hiện
tượng chứ chưa thể hiện được bản chất hoặc các mối liên hệ bên trong của hiện tượng nghiên
cứu. Vì dữ liệu thứ cấp, dù thu thập từ bên trong hoặc bên ngoài doanh nghiệ
p, nó cũng là những
thông tin đã được công bố nên thiếu tính cập nhật, đôi khi thiếu chính xác và không đầy đủ. Tuy
nhiên, dữ liệu thứ cấp cũng đóng một vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing do các lý do:
Các dữ liệu thứ cấp có thể giúp người quyết định đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề trong
những trường hợp thực hiện những nghiên cứu mà các dữ liệu thứ cấp là phù hợp mà không c
ần
thiết phải có các dữ liệu sơ cấp. Ví dụ như các nghiên cứu thăm dò hoặc nghiên cứu mô tả.
Ngay cả khi dữ liệu thứ cấp không giúp ích cho việc ra quyết định thì nó vẫn rất quan trọng vì nó
giúp xác định và hình thành các giả thiết về các giải pháp cho vấn đề. Nó là cơ sở để hoạch định
việc thu thập các dữ liệu sơ cấp; cũng như được sử dụng để
xác định tổng thể chọn mẫu và thực
hiện chọn mẫu để thu thập dữ liệu sơ cấp.

33

Dữ liệu thứ cấp bên trong
Khi tìm kiếm dữ liệu thứ cấp nên bắt đầu từ các nguồn bên trong tổ chức. Hầu hết các tổ chức
đều có những nguồn thông tin rất phong phú, vì vậy có những dữ liệu có thể sử dụng ngay lập
tức. Chẳng hạn như dữ liệu về doanh thu bán hàng và chi phí bán hàng hay các chi phí khác sẽ
được cung cấp đầy đủ thông qua các bảng báo cáo thu nhập của doanh nghiệp. Những thông tin
khác có thể
tìm kiếm lâu hơn nhưng thật sự không khó khăn khi thu thập loại dữ liệu này.
Có hai thuận lợi chính khi sử dụng dữ liệu thứ cấp bên trong doanh nghiệp là thu thập được một
cách dễ dàng và có thể không tốn kém chi phí.
Để tạo ra cơ sở dữ liệu thứ cấp bên trong, doanh nghiệp cần tổ tức cơ sở dữ liệu marketing (Data
Marketing). Đó là việc sử dụng máy tính để nắm bắt và theo dõi các hồ
sơ khách hàng và chi tiết
mua hàng. Thông tin thứ cấp này phục vụ như một nền tảng cho các chương trình nghiên cứu
marketing hoặc như là nguồn thông tin nội bộ liên quan đến hành vi khách hàng trong nhiều
doanh nghiệp.
Dữ liệu thứ cấp bên ngoài
Những nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản có được từ các nghiệp
đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các tổ chức phi chính phủ (NGO), các hiệp h
ội th-
ương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu Marketing
chuyên nghiệp… Sự phát triển của mạng thông tin toàn cầu đã tạo nên một nguồn dữ liệu vô
cùng phong phú và đa dạng, đó là các dữ liệu thu thập từ internet. Trong thực tế, có rất nhiều dữ
liệu thứ cấp có thể sử dụng được và có thể tìm kiếm từ nhiều nguồn khác nhau.Vì vậy,
điều quan
trọng là phải phân loại nguồn dữ liệu để có một phương thức tìm kiếm thích hợp.
Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp
Tính cụ thể
Dữ liệu thứ cấp phải đảm bảo tính cụ thể, có nghĩa nó phải rõ ràng, phù hợp mục tiêu nghiên cứu,
có thể hỗ trợ cho việc phân tích nhận diện vấn đề hay mô tả vấn đề nghiên cứu. Tính cụ th
ể còn

đòi hỏi sự rõ ràng về nguồn dữ liệu thu thập cũng như hiệu quả của dữ liệu (so so sánh lợi ích của
dữ liệu với chi phí thu thập).
Tính chính xác của dữ liệu
Người nghiên cứu phải xác định dữ liệu có đủ chính xác phục vụ cho mục đích nghiên cứu hay
không. Dữ liệu thứ cấp có thể có sai số (hay không chính xác), điều này phụ thuộc vào nguồn
cung cấp dữ liệu. Vì vậy, uy tín của nhà cung cấp và độ tin cậy của nguồn dữ liệu những tiêu
chuẩn cần xem xét khi thu thập dữ liệu thứ cấp.
Tính thời sự
Nghiên cứu Marketing đòi hỏi dữ liệu có tính chất thời sự (dữ liệu mới) vì giá trị của dữ liệu sẽ bị
giảm qua thời gian. Đó cũng là lý do vì sao các doanh nghiệp nghiên cứu marketing luôn cập nhật
thông tin đị
nh kỳ, tạo ra nguồn thông tin có giá trị cao.
Mục đích của dữ liệu được thu thập:
Dữ liệu thu thập nhằm đáp ứng cho một số mục tiêu nghiên cứu đã xác định và giải đáp câu hỏi
"Dữ liệu cần được thu thập để làm gì?".
Dữ liệu được thu thập phục vụ cho một mục tiêu nghiên cứu cụ thể, vì vậy các dữ liệu có thể phù
hợ
p cho mục tiêu nghiên cứu này nhưng lại có thể không phù hợp trong trường hợp khác.


34
PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP
Phương pháp nghiên cứu định tính
Phỏng vấn nhóm (Focus Groups)
Là một cuộc phỏng vấn được tiến hành bởi một người điều khiển đã được tập huấn theo hướng
không chính thức nhưng rất linh hoạt với một nhóm người được phỏng vấn. Người điều khiển có
nhiệm vụ hướng dẫn thảo luậ
n nhóm.
Mục đích của kỹ thuật này nhằm đạt được những hiểu biết sâu sắc vấn đề nghiên cứu bằng cách
lắng nghe một nhóm người được chọn ra từ một thị trường mục tiêu phù hợp với những vấn đề

mà người nghiên cứu đang quan tâm. Giá trị của phương pháp này là ở chỗ những kết luận ngoài
dự kiến thường đạt được từ nhữ
ng ý kiến thảo luận tự do của nhóm. Thảo luận nhóm là một
phương pháp nghiên cứu định tính quan trọng nhất và cũng đang được sử dụng phổ biến trong
thực tế nghiên cứu Marketing.
Đặc điểm
Phương pháp phỏng vấn nhóm được tiến hành bằng cách tập hợp một nhóm từ 10 - 12 người,
nhóm ít hơn 8 người thì khó có thể tạo ra sự đa dạng của nhóm để tạo ra sự
thành công trong thảo
luận. Ngược lại, nhóm hơn 12 người là quá đông và cũng không thể có một cuộc thảo luận sâu, ý
kiến sẽ rất phân tán. Hơn nữa, người được tập trung trong nhóm nên có cùng một số đặc điểm
nhân khẩu và điều kiện kinh tế xã hội, tránh trường hợp tương tác và mâu thuẫn giữa các thành
viên trong nhóm khi thảo luận. Hơn nữa, các thành viên trong nhóm phải được xem xét để lựa
chọn ra theo một tiêu chuẩ
n nào đó, tốt nhất họ cần có kinh nghiệm về vấn đề đang được thảo
luận. Thời gian thảo luận có thể kéo dài từ 1 - 3 giờ, thông thường trong khoảng 1,5 - 2 giờ là tốt
nhất và nên sử dụng máy ghi âm hoặc vidéo để ghi lại nội dung thảo luận.
Người điều khiển có vai trò rất quan trọng trong sự thành công của kỹ thuật phỏng vấn nhóm tập
trung vì đòi hỏi tối thi
ểu đối với người điều khiển là phải có kỹ năng dẫn dắt chương trình, đưa ra
các vấn đề nào cần được thảo luận sâu. Ngoài ra, người điều khiển còn đóng vai trò trung tâm
trong phân tích và tổng hợp dữ liệu. Một số khả năng cần có của một người điều khiển là sự tử tế,
thân thiện, thoải mái, hiểu biết hoàn hảo, linh hoạt (flexibility) và nh
ạy cảm đối với vấn đề thảo
luận.
Thủ tục chuẩn bị và thảo luận nhóm
- Xác định mục tiêu của vấn đề nghiên cứu.
- Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu định tính.
- Đặt câu hỏi thảo luận nhóm.
- Phát triển đề cương của người điều khiển.

- Tiến hành phỏng vấn nhóm.
- Phân tích dữ liệu.
- K
ết luận và đề xuất.
Những dạng khác của nhóm thảo luận.
- Nhóm thảo luận hai chiều: điều này cho phép một nhóm lắng nghe hoặc học hỏi một nhóm
khác có liên hệ.

35
- Nhóm thảo luận song đôi: là nhóm phỏng vấn được tiến hành bởi hai người điều khiển. Một
người chịu trách nhiệm về tiến trình của buổi thảo luận (hình thức) còn người kia thì có trách
nhiệm đảm bảo chắc chắn rằng những vấn đề cụ thể đang được thảo luận (nội dung).
- Nhóm thảo luận tay đôi: đây cũng là nhóm phỏng vấn có hai ngườ
i điều khiển với vị trí
ngược nhau về các vấn đề được thảo luận. Điều này cho phép người nghiên cứu khai thác cả
hai mặt của các vấn đề thảo luận.
- Nhóm kết hợp người điều khiển và người trả lời: nhóm thảo luận cho phép người điều khiển
nhờ người tham gia nhóm đóng vai trò người điều khiển tạm thời để
nâng cao sự linh hoạt
của nhóm.
- Nhóm khách hàng tham gia: khách hàng được mời thành lập nhóm thảo luận, vai trò chủ yếu
của họ là làm rõ các vấn đề thảo luận để tăng hiệu quả của phương pháp.
- Nhóm thảo luận nhỏ: những nhóm nhỏ này bao gồm người điều khiển cùng với từ 4 đến 5
người tham gia phỏng vấn.
- Nhóm thảo luận bằng điện thoại: dùng điệ
n thoại để thảo luận các vấn đề quan tâm giữa
người nghiên cứu và nhóm.
Thuận lợi và bất lợi của nhóm thảo luận
Nhóm thảo luận có nhiều thuận lợi hơn các phương pháp thu thập dữ liệu khác vì có thể thu thập
dữ liệu đa dạng, có thể tập trung điều khiển để kích thích trả lời, tạo tâm lý an toàn và tự nhiên

cho những người tham gia thảo luận, các dữ liệ
u nhờ đó có thể được thu thập một cách khách
quan và mang tính khoa học.
Tuy nhiên, thảo luận nhóm cũng tồn tại một số bất lợi
- Ứng dụng sai: phỏng vấn nhóm có thể ứng dụng sai hay bị lạm dụng bằng việc xem xét kết
quả như là một kết luận hơn là một sự thăm dò.
- Đánh giá sai: kết quả của thảo luận nhóm rất dễ bị đánh giá sai so v
ới các kỹ thuật phỏng vấn
khác vì thành kiến của khách hàng cũng như của người nghiên cứu.
- Điều khiển: thảo luận nhóm rất khó điều khiển do việc chọn ra những người điều khiển có tất
cả những kỹ năng mong muốn thì rất khó, và chất lượng của kết quả thảo luận phụ thuộc rất
lớn vào kỹ năng c
ủa người điều khiển.
- Lộn xộn: bản chất của các câu trả lời hoàn toàn không theo một cấu trúc chính thức, do đó
việc mã hóa, phân tích và tổng hợp dữ liệu rất khó khăn, xu hướng của dữ liệu khá lộn xộn.
- Không đại diện: kết quả của thảo luận nhóm thì không đại diện cho tổng thể chung mà chỉ
cho một mẫu nhóm được phỏng vấn.
Các trường hợ
p có thể ứng dụng để thảo luận nhóm
- Định nghĩa vấn đề một cách rõ ràng.
- Thiết lập các phương án hành động.
- Phát triển sự tiếp cận vấn đề.
- Đạt được các thông tin hữu ích trong cấu trúc bảng câu hỏi.
- Tạo ra các giả thiết và kiểm định.