Po zebraniu wszystkich niezbędnych informacji podczas ankiety klienta, nadchodzi kluczowy krok: odczytanie i rozszyfrowanie wyników ankiety. Do jakich narzędzi masz dostęp analizować wyniki ankiety ? Analiza wyników ankiety wymaga naprawdę precyzyjnej pracy. Zebraliśmy kilka kluczy, które pomogą Ci w Twoim podejściu.

Punkty do sprawdzenia przed analizą wyników

Przed przejściem do etapu analiza wyników ankiety, należy zwrócić szczególną uwagę na dwa ważne punkty. Najpierw sprawdź liczbę odpowiedzi. Z próby 200 osób musisz zebrać 200. Odpowiedni wskaźnik odpowiedzi gwarantuje, że zbierasz dane, które naprawdę odzwierciedlają opinię populacji docelowej. Upewnij się, że masz reprezentatywną próbkę populacji, w przeciwnym razie nie będziesz w stanie uzyskać w miarę wiarygodnych danych. W tym celu można zastosować metodę kwotową w celu wybrania reprezentatywnej próby.

Jak analizować kwestionariusz ankiety?

Informacje zebrane podczas kwestionariusza muszą nadawać się do wykorzystania statystycznego w celu uzyskania szczegółowych informacji na określony temat. Kwestionariusz to metoda zbierania wymiernych danych przedstawionych w formie kilku pytań. Regularnie stosowany w naukach społecznych do zbierania dużej liczby odpowiedzi, kwestionariusz dostarcza informacji na bardzo konkretny temat.

W marketingu kilka firm wykorzystuje kwestionariusz do zbierania informacji na temat stopnia zadowolenia klientów lub jakości dostarczanych produktów i usług. Odpowiedzi uzyskane w wyniku ankiety są analizowane za pomocą precyzyjnych narzędzi statystycznych. Przeanalizuj wyniki ankiety to piąty krok badania satysfakcji. Podczas tego kroku:

  • zbieramy odpowiedzi;
  • odpowiedzi są usuwane;
  • próbka jest sprawdzona;
  • wyniki są zintegrowane;
  • raport z dochodzenia jest spisany.

Dwie metody analizy odpowiedzi kwestionariuszowych

Po zebraniu danych badacz zapisuje tabelę podsumowującą w dokumencie podsumowującym zwanym tabelą tabelaryczną. Odpowiedzi na każde pytanie są zapisane na tablicy. Liczenie może być ręczne lub komputerowe. W pierwszym przypadku zaleca się korzystanie z tabeli, aby być metodycznym, zorganizowanym i nie popełniać błędów. Każde pytanie powinno mieć kolumnę. Metoda komputerowaanaliza wyników ankiety polega na wykorzystaniu specjalistycznego oprogramowania do analizy odpowiedzi w kwestionariuszach, które może pełnić potrójną rolę: napisać ankietę, ją rozpowszechnić i rozszyfrować.

Analiza odpowiedzi kwestionariuszowych poprzez sortowanie

Krok sortowania danych jest ważnym krokiem analiza wyników ankiety. Tutaj analityk, który sortuje dane, zrobi to na dwa różne sposoby. Sortowanie płaskie, które jest podstawową i prostą metodą przekształcania odpowiedzi na miary statystyczne. Miarę uzyskuje się dzieląc liczbę odpowiedzi uzyskanych dla każdego kryterium przez końcową liczbę odpowiedzi.

Nawet jeśli ta metoda analizy jest bardzo prosta, pozostaje niewystarczająca, ponieważ nie jest głęboka. Druga metoda to sortowanie krzyżowe, czyli metoda analizy, która umożliwia ustalenie powiązania między dwoma lub więcej pytaniami, stąd jej nazwa „sortowanie krzyżowe”. Sortowanie krzyżowe oblicza „sumę, średnią lub inną funkcję agregacji, a następnie grupuje wyniki w dwa zestawy wartości: jeden zdefiniowany z boku arkusza danych, a drugi poziomo na górze. ". Metoda ta ułatwia odczytanie danych z kwestionariusza i umożliwia przeprowadzenie szczegółowej analizy określonego tematu.

Czy należy wezwać fachowca do analizy wyników?

Bo'analiza wyników ankiety jest procesem bardzo technicznym, firmy chcące przeprowadzić dogłębną analizę, kryterium po kryterium, muszą zwrócić się do profesjonalisty. Kwestionariusz to kopalnia informacji, których nie należy lekceważyć. Jeśli Twój kwestionariusz dotyczy kwestii ogólnych, prosta analiza z wykorzystaniem sortowania płaskiego może być zadowalająca, ale czasami analiza danych wymaga procesów takich jak potrójne lub wielokrotne, które może zrozumieć tylko profesjonalista. Aby zebrać dużą ilość informacji i przeprowadzić dogłębną analizę wyników, musisz uzbroić się w szeroką wiedzę o świecie deszyfrowania informacji i opanowanie narzędzi statystycznych.