行銷分析常被提到的量化與質化之間的差異為何？在研究的方法上，主要可劃分成量化與質化研究兩種研究方法，代表著不同的研究途徑與產生不同的研究結果。量化研究的精神在於經由數據或統計分析來呈現結果，而質化研究的精神在於研究者主觀、仔細、有深度來選擇研究主題。
能量測某件事，就能夠對它加以控制，一般量化研究的問題可分為三類，現況不明的描述性問題，關聯不清的關聯性問題，因果不解的因果性問題，沒有具體資料，無法回答關於部門行銷活動價值的困難，因此量測行銷績效，以及進行數據導向行銷，已經變得愈來愈重要。
企業主比起以往任何時候，都更加需要為自己的行銷支出說話，指出行銷為業務創造了什麼價值，並且大幅改善行銷績效。為什麼進行數據導向行銷，對於許多公司來說如此困難？原因有很多，從很單純的不知道該怎麼做，到品牌化跟知名度行銷活動的效果模糊不清、短期內不會直接影響到銷售額的成分都有，再加上數據呈爆炸性成長，更使得問題雪上加霜。
可信度更高 驗證假設 建構理論
量化研究有幾個基本觀念：可以發現事實，透過計量分析的方法觀察社會現象，而且可信度更高；也可以驗證假設，將資料量化，再用統計的方式加以檢驗；也可以建立定律比如說假設經過多次的驗證而得到同樣的結果，那麼定律就可以成立了；也可以建構理論，由許多定律成立所得到的結果那麼就可以成為一個方向與論點。
而量化研究的方法也有幾個不同的途徑，社會調查、實驗研究、結構觀察。實驗研究有三項要件，一、控制，指的是一般控制自變項或研究的情境，用來消除影響研究結果的外在因素；二、隨機化，指的是將研究的樣本隨機分配到控制組或實驗組的方法，通常實驗會設為一個控制組；三、干擾變項的處理，當我們找尋實驗處理與實驗結果之間的關係時，常常容易受到許多干擾變項的影響，所以必須透過隨機化或統計方法來排除。結構觀察是事前決定研究依據的理論，依照這個理論來設計結構性的量表，然後再以這個量表來觀察研究的對象。結構觀察是觀察研究中最嚴謹、謹慎的一項設計，一般都需要事前了解那些活動與行為。
量化研究有描述統計，功用為化約資料，當原始資料很多時，如果不加以組織及整理，很難了解資料中所含的訊息和意義。所以利用了一些基本的描述統計法，這些資料就可被濃縮，進而給我們一些基本的訊息。資料在化約後會損失一些訊息，不同的資料化約方法，就會有不同的描述統計，可以將同樣的資料做不同方式呈現，因此需要慎重的選擇以用哪種描述統計來適當的呈現資料，以及要省略資料中的那些訊息。描述統計主要目的是要了解受訪的樣本基本特性的資料，像是平均數、標準差、變異數、極大小值等等。
單因子變異數分析：獨立樣本t考驗是探討兩個獨立母群體的平均數是否相同所使用的方法。但當我們想要比較超過二組以上的平均數是否相同時，用獨立樣本t考驗就不太恰當了。應該利用單因子變異數分析，它是獨立樣本t檢定的延展，來比較三組或三組以上平均數。在單因子變異數分析中，有三組以上之組別接受不同的自變項的處理，但是單因子變異數分析的結果只能解釋這三組之間有無差異，而無法解釋兩組間的差異。這個方法適用於三組以上平均數差異的檢定。
數據支持 保有決策的準度與效用
質化方法就不是以數字、統計，也不是先以結構性的問卷來取得相關資料，依據的是更多元化、多面向的資料中互相交叉分析來增加研究的信效度。而質化研究不同於量化研究的精神，在於它不需要經由數據或統計分析來呈現結果，而是由研究者主觀、仔細與有深度來選擇研究主題。質化研究強調的是研究者與受訪者主觀的想法、感受以及意義，較常使用深度訪談、田野調查的方法來取得資料。
行銷的最終意義，就是要為公司帶來營收成長，關於量化行銷的幾點迷思，包括量化行銷推行的一些障礙：對數據營運思維沒有概念、缺少數據材料、沒辦法釐清行銷活動的關鍵變數、沒有好的輔助工具或軟體、公司運行的人為阻力等等，若企業單純以質化行銷為主，沒有數據的背景支持下會失去決策的準度與效用。
