Що важливо знати про hard data і soft data?

У сучасному світі інформація — це не просто інструмент, а стратегічний ресурс, на основі якого будуються рішення в бізнесі, маркетингу, аналітиці та UX-дослідженнях. Умовно всі дані, з якими працюють фахівці згаданих сфер (і не тільки), можна поділити на два ключові типи — hard data і soft data. Розуміння того, чим відрізняються ці типи, дозволяє правильно інтерпретувати інформацію, вибрати відповідні методи для її аналізу й, як результат, приймати обґрунтовані рішення та досягати цілей ефективніше.

У цій статті ми дамо чітке визначення кожному типу, порівняємо їх і покажемо, як застосовуються на практиці.

Hard data

Для початку розглянемо, що таке hard data. Це інформація, виражена у числових показниках, яка має такі характеристики:

• перевіряється;
• є об’єктивною;
• має кількісну природу;
• легко фіксується і систематизується.

Така інформація лежить в основі більшості аналітичних процесів і дозволяє приймати рішення не на основі припущень, а спираючись на конкретні цифри.

Джерелами hard data можуть бути Google Analytics, фінансові звіти, метрики з CRM-систем. Також вона збирається з сайтів різної тематики, лог-файлів. Ці дані відображають результати за певний період, що дозволяє відстежувати динаміку й виявляти закономірності.

Наприклад, можна проаналізувати результати рекламної кампанії за останні 12 місяців, щоб зрозуміти її ефективність у динаміці. Якщо під час аналізу ви помітили просідання показників, наступним кроком може бути вивчення активності конкурентів. Отримані цифри формують об’єктивну картину, але вони не пояснюють, чому одне рекламне оголошення спрацювало краще за інші. Щоб розкрити мотивацію аудиторії та поведінкові причини, hard data необхідно доповнити soft data. Про них — далі.

Soft data

На відміну від hard data, визначення soft data зводиться до якісної інформації, заснованої на думках і суб’єктивних оцінках. Такі дані складно кількісно виміряти, однак вони важливі для глибшого розуміння поведінки й мотивації користувачів.

Методи збору soft data багато в чому схожі з методами отримання hard data, але мають свої особливості. Загалом виділяють два основні джерела:

• дані з фокус-груп або інтерв’ю;
• користувацький онлайн-контент.

У першому випадку йдеться про думки, оцінки, досвід і емоції, які неможливо перевірити чи виразити цифрами. Тут зазвичай використовують ручний підхід до збору: складають різноманітні опитувальники, анкети, голосування — результати яких потім аналізуються.

У другому випадку враховуються відгуки користувачів, огляди продуктів, оцінки задоволеності клієнтів та інші форми користувацького контенту в інтернеті. Для їх вилучення використовують автоматизований скрапінг за допомогою таких інструментів, як Octoparse, Beautiful Soup, Scrapy та інші.

Основні відмінності між hard data і soft data

Визначившись із тим, що таке soft data і hard data, розглянемо їх ключові відмінності, які полягають у точності, методах збору, цілях аналізу та складності обробки.

Hard data вирізняються високою точністю та об'єктивністю. Це кількісна інформація, яку можна виміряти та перевірити. Вона зазвичай збирається автоматизованими системами й використовується для прогнозування або перевірки гіпотез. Обробка таких даних, як правило, є прямолінійною, добре структурованою та легко піддається автоматизації.

Натомість soft data мають якісний і суб’єктивний характер. Для їхнього збору застосовуються як ручні, так і автоматизовані методи. Основна мета — зрозуміти мотиви, емоції та уподобання людей. Обробка таких даних вимагає глибшого аналізу та інтерпретації, оскільки вони менш структуровані й можуть бути неоднозначними.

Як видно, hard data надають факти — що саме сталося і в якому обсязі, тоді як soft data розкривають причини подій і допомагають краще зрозуміти поведінку та потреби аудиторії. Для створення ефективних маркетингових стратегій або проведення повноцінних бізнес-досліджень обидва типи даних мають значення. Саме тому протиставлення hard data і soft data недоречне — найкращі результати вони дають у тандемі.

Коли використовувати hard data, а коли орієнтуватися на soft insights?

З огляду на визначення hard data, цей тип рекомендується використовувати для таких завдань:

• оцінка ефективності маркетингових кампаній — на основі показників конверсії, CTR, CPL і ROI;
• оптимізація воронки продажів — виявлення «вузьких місць» за допомогою точних метрик;
• відстеження KPI та бізнес-показників — контроль виконання планів і цільових значень;
• складання прогнозів на основі історичних даних і трендів;
• аналіз ризиків — кількісна оцінка потенційних втрат і ймовірностей подій;
• створення автоматизованої звітності — формування дашбордів у BI-системах;
• планування фінансів на основі точних чисел;
• тестування гіпотез через A/B-тести з кількісною перевіркою результатів.

Soft data, у свою чергу, застосовується у випадках:

• контент-аналізу соцмереж і форумів — для розуміння громадської думки та настроїв аудиторії;
• оцінки рівня задоволеності клієнтів — через відгуки, опитування, коментарі й NPS-дослідження;
• UX-досліджень для покращення інтерфейсів — на основі користувацького досвіду, емоцій і вподобань;
• роботи з фокус-групами й інтерв’ю — для збору глибоких, якісних інсайтів.

Попри різницю у сценаріях використання, найкращих результатів можна досягти саме завдяки поєднанню hard data і soft data в одній аналітичній моделі.

Приклади з практики: як hard data і soft data працюють разом

Раніше ми розглянули, чим відрізняються soft data і hard data, а також у яких випадках слід використовувати той чи інший тип. Щоб краще зрозуміти принципи їхньої взаємодії, важливо побачити, як ці типи даних застосовуються на практиці. Саме в реальних умовах стає очевидним, чому одних цифр недостатньо, а суб’єктивна думка потребує підкріплення фактами.

Розглянемо практичні приклади, які демонструють ефективність спільного використання обох типів.

E-commerce

У сфері інтернет-торгівлі до hard data належать такі метрики, як показники конверсії, середній чек і час перебування на сайті. Вони допомагають виявити, на якому етапі воронки користувачі найчастіше залишають сайт або втрачають інтерес. Але щоб зрозуміти, чому це відбувається, необхідні soft data: відгуки покупців, коментарі, результати опитувань та інтерв’ю з користувачами.

HR та управління персоналом

Hard data в HR — це рівень плинності кадрів, середня тривалість роботи співробітників у компанії, статистика лікарняних і відпусток. Ці показники виявляють відхилення та дозволяють оцінити ефективність HR-стратегій. Водночас soft data, отримані через exit-інтерв’ю, анонімні опитування чи неформальний зворотний зв’язок, допомагають виявити приховані причини звільнень або демотивації.

UX та аналітика цифрових продуктів

У розробці цифрових рішень hard data включає кількість кліків, теплові карти поведінки, швидкість завантаження сторінок і показники залучення. Ці дані допомагають оцінити ефективність інтерфейсу. Щоб дізнатися, наскільки зручна навігація чи чи викликає довіру сам дизайн, потрібні soft data — інтерв’ю з користувачами, відгуки після бета-тестування тощо.

Digital-маркетинг і рекламні кампанії

Під час просування продукту або послуги важливо враховувати обидва типи. Наприклад, маркетолог бачить за статистикою, що реклама отримує кліки, але не конвертує. Аналіз soft data (відгуків та реакцій) показує, що аудиторія сприймає повідомлення як недоречне або не відповідає очікуванням. Це дозволяє скоригувати tone of voice і підвищити ефективність кампанії.

Фінансове планування

Цифри свідчать про стабільне зростання компанії, але soft data — негативні настрої в галузі, чутки про зміну керівництва або проблеми з партнерами — допомагають скоригувати ризики й ухвалити більш обґрунтоване інвестиційне рішення.

Цифрове навчання

Освітня платформа бачить, що учні не завершують курс. Аналіз анкет (soft data) показує, що курс перевантажений теорією та не вистачає інтерактиву. Це дозволяє адаптувати підхід до подачі матеріалу й покращити результати навчання.

Розробка мобільних застосунків

Застосунок працює стабільно – про це свідчать hard data. Але користувачі скаржаться на незручну навігацію. Soft data у вигляді зворотного зв’язку допомагають сформулювати гіпотезу та провести доопрацювання, які важко виявити за допомогою одних лише кількісних метрик.

Як бачимо, поєднання hard data і soft data дозволяє приймати глибоко обґрунтовані та збалансовані рішення. Факти без контексту можуть ввести в оману, а думки без цифр — спотворити картину.

Висновок

Для ефективного аналізу, планування та прийняття рішень важливо не протиставляти, а поєднувати обидва типи даних. Hard data – це об’єктивні, вимірювані та перевірені показники. Soft data – це контекст, поведінка, сприйняття й емоційні реакції аудиторії.

Проте збирати велику кількість даних вручну — нераціонально. Найкращим рішенням є автоматизований веб-скрапінг. Наприклад, можна налаштувати проксі в Scraper API та системно витягувати як кількісні, так і якісні дані з онлайн-джерел. При цьому використання проміжних серверів стає критично важливим — вони дозволяють обходити обмеження сайтів, зберігати анонімність, забезпечувати стабільний збір і розширювати географію вибірки.