问卷调查数据分析指南!掌握方法,精准把握用户需求!

简介: 本文介绍了如何利用自定义报表、交叉报表和过滤器进行问卷调查数据分析。文章首先区分了定量和定性数据,强调了定量数据在分析中的重要性,并列举了客户体验(CSAT、CES、NPS)和市场调研的关键指标。接着,提到了定性数据分析方法,如情感分析和词云图。文章还讨论了自定义报表、交叉报表和过滤器在数据筛选和相关性探索中的作用,以及收集器在多源数据收集上的应用。最后,强调了仪表板在数据可视化和比较中的优势,并推荐了Zoho Survey作为综合的数据管理平台。

“我们可以用自定义报表、交叉报表、自定义过滤器等放方式进行问卷调查数据分析。“

问卷调查的过程中,问卷设计、问卷分发、问卷收集可能都不是让我们最头疼的。经过几天的奋战,终于拿到了数据,但是问题也随之而来。收集上来的问卷信息,有文字、有数字、有图表,这些信息庞杂且原始。哪些新信息是有用的?怎么整理这些数据?如何直观化地呈现这些信息?小编将在这篇文章中,为大家一一解答。

一、认识不同数据类型

在开始进行数据分析之前,我们先来认识一下不同的数据类型——定性数据和定量数据。

1、定量数据:

定量数据,字面上来理解就是可以被量化的数据。这部分数据通常是从封闭问题中得到的。

2、定性数据:

定性数据则充满了不确定性,它是填写者自己输入的各种信息。比如:姓名、出生日期等等。这部分数据通常是从开放式问题中得到的。

当我们面临着庞大的数据时,一定要先进行定量数据的分析。因为,相对而言定性数据的类型繁杂多样,而且阅读来自不同问卷的文字内容需要耗费大量的时间和功夫,这并不利于我们高效地进行问卷分析。

接下来,让我们一起探索不同类型的定性数据。

1)重要客户体验指标

  • CSAT分数(客户满意度指数):代表客户对产品或服务的满意程度。调查人可以设计一个问题来了解客户的体验反馈,也可以设计一些系列相关问题让客户从不同角度对产品/服务打分。(提示:我们可以使用蜘蛛图或堆叠条形图来记录被填写者对产品不同方面的评价。)
  • CES(客户费力指数):它是一个客户体验指标。通过衡量客户和品牌互动的情况,比如购买、寻找产品等等动作,来确定客户对品牌的忠诚度。(提示:这一指标通常使用李克特量表,最终结果通常用标准条形图来显示。)
  • NPS(净推荐值):这一指标也能帮助企业衡量客户的忠诚度。(提示:Zoho Survey问卷调查工具中,NPS和平均NPS均用仪表表示。)

2)重要市场调研指标

在企业扩张或进入新的细分市场时,市场调研可用于了解市场情况。您可以利用市场调研来了解消费者的支付意愿、品牌知名度、客户获取成本 (CAS)、客户从当前品牌转向其他品牌的可能性 (LTS)、客户人口统计等信息。

TURF(累计不重复触达率与频度分析)是市场研究的重要工具,它能分析出客户最有可能购买的产品/服务组合。(提示:企业在做决策的时候也要考虑LTS,因为 NPS 或 CSAT 得分为正也并不一定就意味着客户购买意愿强烈。)

在Zoho Survey调查问卷工具中,您可以在标准条形图的顶部找到 TURF 分析选项。输入您要进行的模拟次数,然后就会生成 TURF 分析报告。

3)定性数据分析

因为定性数据通常是一些主观内容表达,它能更全面的帮助调查者了解消费者的行为。我们可以采用以下分析方式:

  • 情感分析:情感分析可帮助调查者快速了解受访者的心理状态,也利于帮助解释定性调查数据。根据被调查者使用的词语,可以评估出不同的情绪,如快乐、愤怒、失望和兴奋。
  • 词语云:词语云在分析大量开放式数据时非常有用。受访者使用的单词会显示在一个类似云的群组中,最常用的单词会以最大的字体显示。这点可以帮助调查者了解受访者的集体意见。

二、报表分类

在上文中我们了解了一些数据类型,接下来我们一起讨论下数据分析要用到哪些报表。

1、自定义报表

自定义报表就是按照调查者分析时需要的信息创建数据报表。通过该报表,我们可以单个分析对个别研究或项目最有用的数据。

2、交叉报表

交叉报表则是帮助调查者了解两个问题之间的相关性如何。比如:被调查者年龄对某个产品的喜好影响有多大。

3、自定义过滤器

过滤器可以帮助调查者进一步筛选数据。比如,您制作了一份交叉报表,内容涉及特定年龄组以及他们支付的产品价格。要查看地理区域对该数据的影响,只需添加位置筛选器即可。并且,在筛选器中添加日期可帮助您分析特定时间段内的数据。

4、收集器

调查者可以使用收集器在同一个调查问卷中使用多个 URL,以便从多个来源收集问卷回复。例如,从组织内的不同部门或不同地区收集回复。

三、仪表板优势

在打开分析选项卡时,仪表板可帮助您选择要查看的数据。例如,您可以显示两份自定义报告,比较本年度和上一年度的客户位置和转换可能性评分(LTS)。

Zoho Survey是一个数据收集、分析、管理的综合平台。它可以帮助您毫不费力地对数据进行切分,让所有信息都井井有条。如果您想进一步进行数据分析,可以利用 Survey-Analytics 集成。该集成可帮助您利用强大的商业智能平台分析调查数据,该平台提供交互式图表、数据清理、预测等功能。

目录
相关文章
|
6月前
|
搜索推荐 数据挖掘 C++
数据分析方法-对比分析和用户画像
数据分析方法-对比分析和用户画像
136 1
数据分析方法-对比分析和用户画像
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
Python数据分析(四)——plot方法
Python数据分析(四)——plot方法
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究
基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究主要涉及以下几个方面:
基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究
|
11月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
重要的数据分析方法:时间序列分析
重要的数据分析方法:时间序列分析
196 1
重要的数据分析方法:时间序列分析
|
6月前
|
供应链 搜索推荐 数据挖掘
数据分析方法与模型
数据分析方法与模型
|
数据挖掘 索引 Python
【Python】数据分析:numpy的常用方法
【Python】数据分析:numpy的常用方法
70 0
|
机器学习/深度学习 运维 数据可视化
chat GPT在常用的数据分析方法中的应用
ChatGPT在常用的数据分析方法中有多种应用,包括描述统计分析、探索性数据分析、假设检验、回归分析和聚类分析等。下面将详细介绍ChatGPT在这些数据分析方法中的应用。 1. 描述统计分析: 描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法,包括计算中心趋势、离散程度和分布形状等指标。ChatGPT可以帮助你理解和计算这些描述统计指标。你可以向ChatGPT询问如何计算平均值、中位数、标准差和百分位数等指标,它可以给出相应的公式和计算方法。此外,ChatGPT还可以为你提供绘制直方图、箱线图和散点图等图表的方法,帮助你可视化数据的分布和特征。 2. 探索性数据分析: 探索性数据分析是对数据进行探
243 0
|
24天前
|
数据挖掘
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(分组分析)
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(分组分析)
50 1
|
24天前
|
数据挖掘 数据处理
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(交叉分析)
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(交叉分析)
34 1