راهنمای مبتدی برای بررسی تجزیه و تحلیل داده ها و جمع آوری داده ها

اجرای بررسی بازخورد مشتری به اندازه کافی ساده به نظر می رسد. شما چند سؤال مطرح می کنید ، آنها را در لیست های ایمیل خود به همه انفجار می دهید و یک دسته از امتیازات داده را برای کار با آنها دریافت می کنید. اگرچه این فرآیند اصول اولیه را پوشش می دهد ، وقتی می خواهید اطمینان حاصل کنید که داده هایی که دریافت می کنید در واقع مفید است ، بسیار دشوارتر است. این بدان معنی است که داده هایی که غیرقابل توصیف ، بی طرفانه هستند و می توانید نتیجه گیری معنی دار را از آن بدست آورید. برای انجام تجزیه و تحلیل دقیق داده های نظرسنجی لازم نیست یک جادوگر داده باشید.

در زیر اقدامات ساده ای برای پیش و بعد از انجام یک نظرسنجی برای بهبود اعتبار نتایج نظرسنجی خود برای تجزیه و تحلیل بهتر تجربه مشتری وجود دارد.

تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی چیست؟

تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی فرایند نتیجه گیری از آنچه شما جمع آوری کرده اید است. این که آیا این درصد سخت ، اظهارات کیفی یا مواردی در وسط است ، داده های شما را طی می کند و شناسایی متن یا الگوهای احساساتی می تواند به شما کمک کند تا برای جمعیت عمومی داده های گسترده تر داده ها را تشخیص دهید. به عنوان مثال ، اگر شما یک رستوران هستید که یک نظرسنجی از بازخورد مشتری را انجام می دهید و متوجه الگویی از افرادی هستید که از تحویل مواد غذایی آنها سرد است ، احتمالاً می توانید درک کنید که چرا سفارشات تحویل کمتر بوده است.

چرا انجام تجزیه و تحلیل نظرسنجی مهم است؟

تجزیه و تحلیل پیمایشی مهم است زیرا به شما امکان می دهد نتیجه گیری های گسترده تری در مورد مخاطبان خود داشته باشید. شما نمی توانید از هر شخص بپرسید که در مورد شرکت شما چه فکر می کنند و تغییراتی را متناسب با هر فرد انجام می دهند. اعداد به تنهایی بی معنی هستند ، این روندها و الگویی است که شما کشف می کنید که به شما امکان می دهد تصمیمات معنی داری بگیرید. توجه داشته باشید ، با وجود داشتن خطوط موضوعی با نظرسنجی ، می توانید میزان بازپرداخت و پاسخ را افزایش دهید.

متغیرهای تجزیه و تحلیل کلیدی

اگرچه متغیرهای بی شماری وجود دارد که می توانید در نظرسنجی های خود اندازه گیری کنید ، اما بیشتر آنها می توانند به دو نوع زیر طبقه بندی شوند. تقاطع این دو نوع متغیر معمولاً در جایی است که با ارزش ترین بینش از آن ناشی می شود.

1. داده های جمعیتی

داده های دموگرافیک ویژگی های خاص یک جمعیت خاص را در بر می گیرد. نمونه هایی از داده های جمعیت شناختی عبارتند از: سن ، جنس ، مکان ، درآمد و زبان

... همراه با بسیاری از ویژگی های دیگر که می توان از آنها برای تعریف مجموعه ای از پاسخ دهندگان استفاده کرد. برای مثال، می توانید متوجه شوید که زنان بالای 50 سال بیشترین بازخورد مثبت را برای یک محصول خاص ارائه می کنند و بنابراین تاکتیک های بازاریابی خود را به سمت هدف قرار دادن این نوع مخاطبان با تبلیغاتی که آن محصول را تحت فشار قرار می دهند تغییر دهید.

2. داده های روانشناختی

تعیین داده های روانشناختی کمی دشوارتر است، زیرا معمولاً داده های کیفی در مقایسه با داده های جمعیت شناختی کمی هستند. داده های روان شناختی شامل نظرات، احساسات و علایق یک فرد در مورد چیزهای مختلف در جهان است و می توان از آنها برای تعیین اینکه چگونه به محصولات و تلاش های بازاریابی واکنش نشان می دهد، استفاده کرد. دو نفر ممکن است ویژگی های جمعیت شناختی یکسانی داشته باشند اما روانشناختی بسیار متفاوتی داشته باشند، به این معنی که احتمالاً نباید آنها را در یک بخش مشتری قرار داد.

نحوه جمع آوری داده های نظرسنجی

بهترین تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی در جهان به شما کمک نمی کند اگر داده هایی که جمع آوری می کنید ذاتاً ناقص باشد. تجربه مشتری از یک نظرسنجی بخشی از نحوه تجربه آنها از کسب و کار شما است - این می تواند تعریف یک برد آسان باشد یا می توانید به پای خود شلیک کنید. در زیر بهترین روش های جمع آوری داده های نظرسنجی را برای اطمینان از دقیق و قابل استفاده بودن آن بیان می کنیم.

1. چگونه بپرسیم

اولین مؤلفه در جمع آوری داده های نظرسنجی دقیق این است که سؤالات خود را به روشی خاص فرموله کنید. ما چیزهای کلیدی را که باید از قبل در مورد آنها فکر کنید را تجزیه و تحلیل می کنیم:

معیارهای ثابت: شما می خواهید از روش های ثابت برای اندازه گیری پاسخ ها در نظرسنجی های خود استفاده کنید. این برای هر دو نظرسنجی که بر اساس زمان و بخش از هم جدا شده اند صدق می کند. برای مثال، نظرسنجی ای که شش ماه پیش برای مردان 20 تا 30 ساله ارسال شد، باید معیارهای مشابهی را داشته باشد که یک سال پیش برای مردان بالای 40 سال ارسال شد. به این ترتیب، می توانید تغییرات را در طول زمان و در نقاط تماس مختلف دنبال کنید.

توصیفگرهای مختلف: با پیگیری نکته قبلی، بدیهی است که باید بسته به اینکه از چه کسی می پرسید و درباره چه چیزی سؤال می کنید، سؤالات نظرسنجی خود را متفاوت بیان کنید. نکته مهم این است که مطمئن شوید که هر سوالی که می پرسید می تواند جمع آوری شود تا معیارهای یکسانی در داده های شما آشکار شود.

مقیاس های عددی: هر زمان ممکن باشد ، پاسخ دهندگان باید بتوانند با استفاده از نوعی مقیاس در مقابل پاسخ "بله یا خیر" یا "انگشت شست/شست پایین" به سؤال شما پاسخ دهند. این می تواند به شکل یک رتبه 1 - 10 ، یک مقیاس "کاملاً موافق با مخالفت شدید" یا هر چیز دیگری باشد که معقول باشد. هنگامی که به آن رسیدگی می شود ، پاسخ های باینری مانند "بله یا خیر" بینش زیادی را به شما ارائه نمی دهند ، جایی که مقیاس های عددی امکان عمق و تجزیه و تحلیل بیشتر را فراهم می کند.

Freeform در مقابل چند گزینه: استفاده از پاسخ های FreeForm یا چند گزینه ای به بینش هایی که به دنبال به دست آوردن آن هستید بستگی دارد. به طور کلی ، سؤالات فرم رایگان بینش بیشتری در مورد محصول و تجربه مشتری ارائه می دهد. بسیاری از پاسخ دهندگان به اندازه کافی انگیزه نخواهند داشت تا به یک سرویس چند گزینه ای طولانی پاسخ دهند تا افکار خود را به طور کامل توضیح دهند. بهتر است به کاربر اجازه دهید با استفاده از سؤالات باز ، آنچه را که در ذهن خود وجود دارد توضیح دهد ، در صورت اجرای صحیح ، به شما امکان می دهد تا بینش بسیار غنی تری نسبت به نظرسنجی های انتخابی چندگانه ضبط کنید در حالی که به طور چشمگیری طول کلی نظرسنجی ها را کاهش می دهد.

سؤالات بسته را باز کنید: هنگام درخواست بازخورد فرم رایگان ، سوالی که می پرسید باید پایان یابد ، مگر اینکه دلیل بسیار خاصی برای پرسیدن یک سوال بسته داشته باشید. این امر به این دلیل است که شما در معرض زن و شوهر کفش خود را برای بازخورد ارائه می دهید که ممکن است دقیق نباشد. به عنوان مثال ، یک سؤال باز مانند "لطفاً در مورد تجربه خود به ما بگویید" اجازه می دهد تا طیف گسترده ای از پاسخ ها ، در مقابل یک سؤال بسته مانند "شما از تجربه خود از چه چیزی لذت بردید؟"این سؤال بسته فرض می کند که مخاطب از تجربه خود لذت می برد ، که ممکن است در واقع اینگونه نباشد. توجه به این نکته حائز اهمیت است که این نوع سؤالات نیز باید کدگذاری شوند تا آنها با معیارهای سایر سؤالات شما مطابقت داشته باشند و به طور مساوی قابل مقایسه باشند.

سایر مشکلات متداول: علاوه بر نقاط فوق ، تعدادی از تله های دیگر نیز وجود دارد که می توانید هنگام ساخت نظرسنجی خود در آن قرار بگیرید که می تواند منجر به پاسخ های مغرضانه شود. این موارد عبارتند از: پرسیدن سؤالات پیشرو ، نظرسنجی هایی که خیلی طولانی ، افراد بیش از حد غرق شدن هستند و با مخاطبان از قبل مغرضانه شروع می شوند.

به راهنمای کامل ما در مورد جلوگیری از تعصب پاسخ نظرسنجی نگاهی بیندازید تا اطلاعات بیشتری در مورد چگونگی نوشتن صحیح سؤالات نظرسنجی خود کسب کنید.

2. چه موقع بپرسید

اکنون که می دانید چگونه سؤالات نظرسنجی خود را بپرسید ، مهم است که بهترین نکات سفر مشتری را برای زمان بررسی مشتریان خود درک کنید.

نقطه عطف کلیدی: وقتی مشتری در سفر مشتری به یک نقطه عطف اصلی برخورد می کند ، این فرصتی عالی برای به دست آوردن بازخورد ارزشمند در مورد آنچه شرکت شما به درستی انجام می دهد ، ارائه می دهد. به عنوان مثال ، بعد از اینکه مشتری در ابتدا ثبت نام کرد ، می توانید از آنها بپرسید که چه چیزی باعث شده است که شرکت شما را انتخاب کنند. یا اگر مشتری به تجدید عضویت یک ساله خود نزدیک می شود ، می توانید با آنها تماس بگیرید تا مطمئن شوید که همه چیز به خوبی پیش می رود که مدتی رابطه داشته اید.

سقوط از سفر: اگر مشتری اشتراک خود را لغو کند ، در طی چند ماه محصول جدیدی را خریداری نکرده است ، یا نوع دیگری از مشتری ، باید با یک نظرسنجی از بازخورد مشتری بررسی کنید تا ببینید آیا می توانید بینشی در مورد آن جمع کنیدآنچه از آنها ناراضی هستندبرای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی شناسایی علل جذابیت ، به راهنمای ما برای تجزیه و تحلیل مشتری مشتری نگاهی بیندازید.

تماس با خدمات مشتری: بعد از اینکه شخصی با سازمان شما تماس می گیرد ، چه از طریق سرویس چت زنده ، تماس با خدمات مشتری یا در رسانه های اجتماعی ، ممکن است بخواهید بازخورد آنها را در مورد چگونگی و اینکه مسئله آنها حل شده است جمع کنید. این نه تنها به شما کمک می کند تا درک کنید که چرا آنها در وهله اول نیاز به تماس با مشتری دارند ، بلکه می توانند هرگونه کاستی در استراتژی خدمات مشتری خود را نیز شناسایی کنند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد آنچه مارک ها برای کمک به مشتریان در رسانه های اجتماعی باید انجام دهند ، از طریق CX Social CX بخوانید.

تعامل بدون تبدیل: این سناریوی کلاسیک "سبد خرید رها شده" است که مشتری وقت خود را در تعامل با تجارت شما می گذراند ، اما در واقع تبدیل نمی شود. این می تواند بیش از عدم خرید یک محصول یا اشتراک ، شامل کلاس یا ثبت نام های وبینار ، انتقال از یک محصول رایگان به یک محصول پرداخت شده یا هر آنچه که معیارهای تبدیل خاص شما باشد ، اعمال شود. ارسال نظرسنجی در این مرحله از سفر می تواند به شما کمک کند درک کنید که چرا مشتری تبدیل نشده است ، و همچنین به آنها یادآوری می کند که محصول یا خدمات هنوز منتظر آنها هستند.

توجه به این نکته حائز اهمیت است که در هر زمان ممکن ، نظرسنجی ها باید به طور خودکار بر اساس مجموعه ای از محرک های خاص ، هماهنگ با اقدامات فوق ارسال شوند. داشتن نظرسنجی های خودکار نه تنها می تواند کارها را برای تیم خدمات مشتری شما آسانتر کند ، بلکه همچنین به اطمینان حاصل می کند که شما بیش از حد به همان افراد احتیاج ندارید یا نظرسنجی های مکرر را ارسال می کنید. قوانین و منطق مبتنی بر زمان می تواند به عنوان روشهای ساده ای برای جلوگیری از آزار و اذیت مشتریان و ارسال فقط نظرسنجی ها در نقاط لمسی منحصر به فرد استفاده شود. گردش کار خودکار بازخورد مشتری ChatterMill می تواند به آسانتر این روند کمک کند.

نحوه تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی

ما سرانجام تمام آمادگی های اساسی را برای جمع آوری داده های نظرسنجی بدست آورده ایم ، بنابراین وقتی واقعاً آن را داریم چه می کنیم؟در زیر پنج مرحله ساده که هر تیمی می تواند انجام دهد تا اطمینان حاصل کند که از تجزیه و تحلیل نظرسنجی خود بیشترین بهره را می برد.

1. چه چیزی می خواهید بدانید؟

اگر یک بررسی بازخورد را انجام می دهید ، حداقل باید ایده ای در مورد آنچه امیدوار هستید از تجزیه و تحلیل داده های خود خارج شوید ، داشته باشید. آیا می خواهید دریابید که چرا مشتریان در یک نقطه خاص در سفر مشتری ترک می کنند ، یا کدام محصولات برای جمعیتی خاص جذاب هستند؟درست مانند هر پروژه تحقیقاتی ، شما باید مجموعه ای از سؤالات تحقیق و مجموعه ای از "پایان نامه ها" را به عنوان پاسخ به این سؤالات ارائه دهید. سپس ، شما می توانید هر "پایان نامه" را بر این اساس بررسی کنید تا درک خود را از این سؤال تحقیق تأیید یا تقویت کنید.

2. متغیرها به شما چه می گویند؟

اکنون ، زمان آن رسیده است که وارد شوید و ببینید که تقاطع نقاط داده های جمعیتی و روانشناختی به شما چه می گوید. این بخش سرگرم کننده است ، جایی که می بینید کدام مقطعی از افراد نسبت به سؤالات شما واکنش مثبت یا منفی نشان می دهند. فقط به یاد داشته باشید ، هر بار که بیشتر به داده ها می روید ، اندازه نمونه را کوچکتر می کنید. زنان 30-32 ساله ، که بیش از 50 دلار در سال در سال و اسب سواری را دوست دارند ، درصد کمی از جمعیت کلی شما را تشکیل می دهند. به همین دلیل بسیار مهم است که اطمینان حاصل کنید که هر مجموعه داده ای که شما تجزیه و تحلیل می کنید از نظر آماری قابل توجه است (بعداً به آن خواهیم رسید).

به عنوان مثال ، بگویید که شما این سؤال را پرسیدید "نظر شما در مورد چت بابات جدید ما چیست؟"درست در خفاش ، درصد زیادی از پاسخ ها را مشاهده می کنید که به عنوان پاسخ های منفی کدگذاری می شوند. سپس ، شما به پاسخ های منفی می پردازید و می دانید که 90 ٪ از پاسخ دهندگان منفی سن 65+ سال دارند. حتی بیشتر به نظر می رسد ، می بینید که 95 ٪ از پاسخ دهندگان منفی ، 65+ سال ، درآمد بیش از 200 کیلو دلار درآمد دارند. پس از اطمینان از این که این قطعه از داده های شما هنوز از نظر آماری قابل توجه است ، می توانید تعیین کنید که مشتریان ثروتمند بزرگتر از چت بابات جدید شما خوششان نمی آید.

3. کدام الگوها برجسته است؟

هنگامی که به مقطع متغیرهای مختلف حفر می شوید ، شروع به دیدن الگوهای خواهید کرد. این الگوهای جمعیتی و روانشناختی کلید بررسی تجزیه و تحلیل داده ها هستند. هنگامی که یک موضوع یا روند کلی را در داده ها شناسایی می کنید ، و تأیید می کنید که نمونه ای که به آن نگاه می کنید از نظر آماری قابل توجه است ، می توانید آن الگوی را با اطمینان معقول به بقیه مخاطبان خود اعمال کنید تا نتیجه گیری های گسترده تری داشته باشد.

شما می خواهید به دنبال الگوهای مربوط به سؤالات و پایان نامه های تحقیق اصلی خود باشید تا ببینید که آیا می توانید هر یک از افکار اولیه خود را تأیید کنید. پس از آن ، می توانید به دنبال سایر الگوهای سطح بالا باشید ، و سپس به هر الگوی بیشتر حفر کنید تا ببینید آیا می توانید بینش های عمیق تری را بدست آورید. در اینجا چند سؤال وجود دارد که می توانید برای شروع کار استفاده کنید اگر کاملاً مطمئن نیستید که در مجموعه داده های بزرگ خود به دنبال چه چیزی باشید:

1. چه مضامین بلافاصله از هم ایستاده است؟به عنوان مثال ، یک مقدار بزرگتر از حد انتظار از پاسخ های منفی یا مثبت به چیزی.
2. چگونه پاسخ جوانان با افراد مسن مقایسه می شود؟از مردان به زنان؟از ثروتمند به فقیر؟از مکان به مکان؟
3. پاسخ دهندگان در مورد محصول/خدمات جدید شما چه می گویند؟
4. کدام پاسخ ها شما را شگفت آور می کند؟آیا می توانید بیشتر به پایین بروید تا الگوی دیگری را بفهمید؟
5. رایج ترین بازخورد مثبت چیست؟رایج ترین بازخورد منفی چیست؟

هنگامی که این سؤالات را طی کرده و شروع به شناسایی مضامین سطح بالا در داده ها می کنید ، به طور طبیعی می توانید بگویید که در کجا باید حفر بیشتری انجام دهید ، یا اگر نیاز به یک نظرسنجی دیگر در مورد یک موضوع یا جمعیتی خاص برای جمع آوری بیشتر داریدداده ها.

4- از AI برای مقیاس تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید

شناسایی مضامین در مقیاس می تواند سخت باشد وقتی شروع به رشد مشتری خود می کنید. بنابراین افزودن هوش مصنوعی به زرادخانه ابزارها می تواند تأثیر زیادی در قابلیت های تجزیه و تحلیل داده های شما بگذارد.

Tagger Insight ما را در زیر با یک نمونه از یکی از نظرسنجی های CX یا پشتیبانی خود امتحان کنید و طعم موضوع و تجزیه و تحلیل احساسات ما را که توسط Uber ، Transferwise ، Hellofresh و بسیاری از مارک های بزرگ استفاده می شود ، بدست آورید.

5- آیا داده ها قابل اعتماد هستند؟

استفاده از داده های خام بدون پالایش می تواند شما را به فرضیه هایی در مورد جمعیت عمومی مشتری خود سوق دهد که ممکن است در واقع دقیق نباشد. به همین دلیل ، اطمینان حاصل می شود که از داده هایی که جمع آوری کرده اید می تواند برای ایجاد فرضیات در مورد جمعیت گسترده تر استفاده شود. این به عنوان اهمیت آماری شناخته می شود.

علاوه بر اطمینان از اینکه بخش شما از نظر آماری قابل توجه است ، باید در مورد گسترش جمعیتی نمونه مورد بررسی خود و نحوه مقایسه آن با کل جمعیت مشتری خود نیز در نظر داشته باشید. به عنوان مثال ، اگر مشتریان شما عمدتاً در سطح درآمد گسترش یافته اند ، اما نمونه شما عمدتاً شامل خانواده هایی است که شش شکل را می سازند ، بدیهی است که نمونه شما در هنگام درآمد به نمایش دقیقی از کل نخواهد بود.

تعدادی از اصطلاحات و محاسبات آماری اساسی وجود دارد که شما باید درک کنید تا اطمینان حاصل کنید که داده های نظرسنجی شما قابل اعتماد است. ما هر معادله زیر را تقسیم کرده ایم و برای هر یک از منابع اضافی نیز فراهم کرده ایم. باید توجه داشته باشید که ماشین حساب های مرتبط در زیر عمدتاً برای درک خود معادلات مفید هستند و احتمالاً تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ با ابزارهای پیچیده تری انجام می شود.

واریانس: همانطور که ممکن است حدس زده باشید ، واریانس محاسبه می کند که نقاط داده به طور گسترده ای از یکدیگر متفاوت است. برای یافتن واریانس ، میانگین را از هر نقطه داده تفریق کنید ، سپس هر یک از این شماره ها را بگیرید و آنها را مربع کنید. سپس میانگین همه آن اختلافات مربع را پیدا کنید.

انحراف استاندارد: انحراف استاندارد محاسبه می کند که چگونه نقاط داده از میانگین پخش می شود. برای یافتن انحراف استاندارد ، ریشه مربع واریانس را بگیرید.

نمره Z: نمره Z نشان می دهد که تعداد انحراف استاندارد (ا ز-3 تا 3) یک عدد از میانگین است. نمره z با گرفتن تعداد ، کم کردن میانگین و تقسیم بر انحراف استاندارد محاسبه می شود.

سطح اعتماد به نفس: سطح اطمینان درصدی است که نشان می دهد شما چقدر مطمئن هستید که نتایج شما می تواند تکرار شود. استاندارد صنعت برای سطح اطمینان به طور معمول 95 ٪ یا بیشتر است. این بدان معنی است که شما اطمینان دارید که 95 ٪ از زمان ، نتایج شما می تواند تکرار شود و 5 ٪ از زمان آنها تکرار نمی شوند. به خاطر سادگی ، می توانید به راحتی سطح اعتماد به نفس مورد نظر خود و نمره Z مربوطه را تحقیق کنید.

حاشیه خطا: حاشیه خطا با استفاده از نمره Z برای سطح اطمینان مورد نظر شما محاسبه می شود. معادله انحراف استاندارد است که بر اساس ریشه مربع اندازه نمونه تقسیم می شود ، که توسط نمره Z مورد نظر ضرب می شود. به عنوان مثال ، اگر نتایج شما نشان می دهد که 30 ٪ از کاربران از مارک تجاری جدید شرکت شما را دوست ندارند و حاشیه خطای شما به 6/6 ٪ (بر اساس سطح اطمینان 95 ٪) می رسد ، در واقع می تواند از هر جایی باشد24 ٪ - 36 ٪ مشتریانی که مارک جدید را دوست ندارند.

اهمیت آماری: اهمیت آماری این احتمال است که نتیجه ای به دلیل شانس اتفاق نیفتد. محاسبه اهمیت آماری شامل تعیین یک فرضیه تهی (با فرض عدم رابطه بین چیزهایی که شما مقایسه می کنید) و یک فرضیه جایگزین (تلاش برای اثبات رابطه بین چیزهایی که مقایسه می کنید) است. سپس ، شما از متغیرهای بالا استفاده می کنید تا مشخص کنید فرضیه شما با آستانه 5 ٪ یا کمتر (مربوط به سطح اطمینان 95 ٪) مطابقت دارد. چندین روش پیچیده برای محاسبه اهمیت آماری وجود دارد ، اما خوشبختانه بسیاری از ماشین حساب ها و تست های رایگان A/B برای کمک به شما در درک روند در دسترس هستند.

6. با نتایج چه می کنید؟

شما برای جلوگیری از تعصب پاسخ ، نظرسنجی خود را با دقت ساخته اید ، آن را ارسال کرده و بازخورد جمع آوری کرده اید ، الگوهای و بینش های موجود در داده ها را شناسایی کرده و از نظر آماری قابل توجه است ، بنابراین اکنون چه؟اکنون ، شما غذای آماده خود را کامپایل کرده و فرضیه هایی را در مورد چگونگی رسیدگی به این مسائل ایجاد می کنید. فرضیه های جدید شما ممکن است مانند "پایان نامه" اصلی شما باشد یا نباشد. شاید شما بتوانید از تئوری های اصلی خود با داده ها نسخه پشتیبان تهیه کنید ، یا متوجه شده اید که دلایل یک پاسخ خاص در واقع چیزی شبیه به آنچه در ابتدا فکر می کردید نیست.

برای تایید فرضیه های خود با تیم ها همکاری و ارتباط برقرار کنید. ببینید آیا نمایندگان خدمات مشتری شکایات مشابهی را در تماس های تلفنی مشتری مشاهده کرده اند یا اینکه مدیران رسانه های اجتماعی با مسائل مشابهی برخورد می کنند. برای همه تیم ها مهم است که به این ایده ها کمک کنند، زیرا یک اصلاح آشکار برای یک تیم ممکن است برای تیم دیگر مشکل ساز باشد.

هنگامی که تیم های شما در یک راستا قرار گرفتند، می توانید تغییراتی را اعمال کنید که بازخورد نظرسنجی شما را بررسی می کند. شاید متوجه شده باشید که مخاطبان جوان تر شما تماس مکرر ایمیلی را آزاردهنده می دانند، بنابراین بازاریابی ایمیلی خود را کاهش می دهید که آن جمعیت را هدف قرار می دهد. یا شاید داده های شما نشان می دهد که مشتریان در سطح سازمانی استفاده از یک ویژگی خاص نرم افزار شما را دشوار می دانند، بنابراین شما بر اساس بازخورد آنها روی به روزرسانی آن ویژگی کار می کنید. پس از اجرای این تغییرات، می توانید مجدداً از مخاطبان خود نظرسنجی کنید تا ببینید آیا تغییرات شما موفقیت آمیز بوده است یا خیر، و در مورد مسائل دیگری که باید به آن توجه شود، اطلاعات کسب کنید.

و به همین ترتیب، و غیره! ارزش تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی این است که شما همیشه قادر خواهید بود برای بهبود پیشنهادات خود و اندازه گیری نتایج کار کنید تا از رقبا جلوتر بمانید. با استفاده از هوش مصنوعی برای انجام نظرسنجی های خود، می توانید این فرآیند را با ارسال و تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس ساده کنید.

هوش مصنوعی اجازه می دهد پرسشنامه ها کوتاه تر باشند، بدون اینکه بینش ارزشمندی را به خطر بیندازید یا کارمندانتان را درگیر کار بی پایان کنید. با Chattermill تماس بگیرید تا بدانید که چگونه پلت فرم ما می تواند به اطلاع رسانی استراتژی تجزیه و تحلیل نظرسنجی شما کمک کند.