Umfrageanalyse: So werten Sie Umfrageergebnisse aus [Reales Beispiel]

Die Umfrageanalyse ist der Prozess der Analyse der Daten/Feedbacks der Kunden, die aus den zuvor von uns durchgeführten Fragebögen gesammelt wurden.

Die meisten Tools zum Erstellen von Umfragen bieten Optionen zum Generieren der Antworten, aber es braucht immer noch mehr als eine Untergruppe von Befragten und Prozentsätzen, die sauber in einer Tabelle zusammengefasst sind, um die Informationen zu verstehen.

Aber seien Sie nicht überwältigt; In diesem Blogbeitrag geben wir Ihnen ein praktisches Beispiel dafür, wie Sie umsetzbare Erkenntnisse organisieren, analysieren und nutzen können, um Ihr Unternehmen voranzubringen und alle Beteiligten des Unternehmens zufrieden zu stellen.

Tauchen wir ein.

1. Richten Sie Ihr Umfrageformular für eine einfachere Datenerfassung ein

Um den gesamten Prozess der Datenanalyse verständlicher zu machen, verwenden wir ein Beispiel für eine einfache Restaurantvorlage.

Diese Online-Umfrage enthält hauptsächlich geschlossene Multiple-Choice-Fragen zu Essen, Personal, Preis, Alter und Social-Media-Plattformen, die Kunden verwenden, um uns zu finden.

Diese Art von Fragen sind einfacher zu analysieren und können uns eine höhere Rücklaufquote verschaffen.

Dennoch enthält die Umfrage offene Fragen, die uns helfen können, aufschlussreichere Informationen von den Kunden zu sammeln.

Die Umfrageforschung soll uns ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse unserer Zielgruppe vermitteln.

Die Anwendungsbeispiele in diesem Blogbeitrag sollen Ihnen jedoch ein Verständnis für die mögliche Datennutzung vermitteln, die aus jeder Feedback-Umfrage, wie beispielsweise Marktforschungsumfragen, gewonnen wird.

2. Organisieren Sie Ihre Umfragedaten

Nachdem der Datenerfassungsprozess abgeschlossen ist, besteht der erste Schritt darin, die Daten aus dem Umfragetool in Google Sheets, Excel oder eine andere statistische Analyse-App zu exportieren.

Wenn Sie Ihre Daten bereits haben, können Sie diesen Teil überspringen und direkt zur Analyse der Umfragedaten gehen.

Nachdem wir die Umfrage exportiert haben, sollten die Daten so aussehen:

Als nächstes sollten wir die Tabelle in allgemeinere Gruppen aufteilen, damit wir uns nicht in der Liste der Fragen verlieren.

Hier ist ein Beispiel:

• Demografische s
• Vermarktung : Alter | Woher haben Sie von uns gehört?
• Personal : Hatten Sie das Gefühl, dass das Personal einladend und freundlich war?
• Essen : Wie beurteilen Sie die Qualität der Speisen in unserem Restaurant? Ist das Essen pünktlich angekommen?
• Menü : Gibt es etwas, das Ihrer Meinung nach auf dem Menü stehen sollte?
• Preis : Entsprachen die Preise der Qualität Ihres Gesamterlebnisses?
• NPS (Net Promoter Score) : Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie das Restaurant Ihren Freunden weiterempfehlen?
• Rückkehr : Kommen Sie uns wieder besuchen?

Nachdem wir die Zahlen festgelegt haben, besteht der nächste Schritt darin, den Prozentsatz zu berechnen, um die Antworten schnell vergleichen zu können.

Hier ist ein Beispiel für die Berechnung des Altersgruppenprozentsatzes:

Um zu bestimmen, welche Altersgruppe am meisten in unser Restaurant kommt, müssen wir die Gesamtzahl der Personen in jeder Altersgruppe durch die Gesamtzahl der Umfrageantworten multipliziert mit 100 dividieren.

Zu diesem Zweck nehmen wir die Altersgruppe der 25- bis 34-Jährigen.

• 25 Personen im Alter von 25 bis 34 Jahren haben unsere Umfrage beantwortet
• Die Gesamtzahl der Personen, die an der Umfrage teilgenommen haben, beträgt 55.
• 25/55×100 = 46 %
• 46 % der Kunden, die unser Restaurant besucht haben, gehören zur Altersgruppe der 25-34-Jährigen.

3. Verwenden Sie Analysemethoden für Umfragedaten

Jetzt ist es an der Zeit, den quantitativen und qualitativen Daten, die wir aus der Umfrage gesammelt haben, eine Bedeutung zu geben.

Dazu verwenden wir mehrere einfache Methoden, wie z. B. das Betrachten unserer wichtigsten Forschungsfragen, das Kreuztabellen und Filtern der Ergebnisse sowie das Benchmarking der Umfrageergebnisse.

Hier ist, was jeder von ihnen bedeutet:

Top-Fragen

Die wichtigsten Umfragefragen sollten uns Informationen über das Fach/Thema geben, an dem wir am meisten interessiert sind.

Wenn wir beispielsweise daran interessiert sind, unsere Marketing- und Werbemethoden zu verbessern, wären unsere wichtigsten Forschungsfragen diejenigen, die sich auf den Marketingteil beziehen:

Woher haben Sie von uns gehört?

Die Daten, die wir von den Befragten erhalten, sind offensichtlich. 63 % der Befragten gaben an, über soziale Medien von dem Restaurant gehört zu haben. 18 % der Befragten gaben an, uns bei Google gefunden zu haben, und sowohl TV-Spots als auch Influencer haben uns 0 Kunden gebracht.

Die wichtigste Forschungsfrage ist also genau das, ein Prozentsatz der Befragten, die eine bestimmte Antwort auf eine bestimmte Frage gegeben haben.

Ergebnisse in Kreuztabellen darstellen und filtern

Kreuztabellieren bedeutet, Ergebnisse (Datensätze) zwischen mehreren Untergruppen aus der Umfrage zu vergleichen.

Beispiel: Wir wollen vergleichen, wie die Altersgruppen zwischen 18-24 und 25-34 auf die Frage „Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“ geantwortet haben.

66 % der Kunden im Alter von 18 bis 24 Jahren antworteten, dass sie über soziale Medien von uns gehört haben, 33 % antworteten, dass sie das Restaurant besucht hatten, nachdem jemand das Restaurant empfohlen hatte.

Die nächste Gruppe sind die 25- bis 34-Jährigen. 80 % antworteten, dass sie über soziale Medien von dem Restaurant gehört haben, und 20 % antworteten, dass sie uns bei Google gefunden haben.

Wir können schlussfolgern, dass beide Altersgruppen hauptsächlich aus den sozialen Medien „kamen“, aber die Altersgruppe der 25-34-Jährigen hat im Gegensatz zur Altersgruppe der 18-24-Jährigen eine Tendenz zur Google-Suche nach Restaurants.

Das Filtern von Ergebnissen bedeutet, dass wir uns jeweils nur auf eine Untergruppe konzentrieren, anstatt die Antworten von mehreren Untergruppen zu vergleichen.

Beispielsweise können wir nur die Altersgruppe der 25- bis 34-Jährigen analysieren und nur ihre Antworten auf die Umfrage untersuchen.

Benchmark-Umfragedaten

Benchmarking bedeutet, eine Baseline zu erstellen, von der aus Sie die Daten aus Umfrage A mit den Daten vergleichen können, die Sie mit Umfrage B sammeln werden.

Hier ist ein Beispiel:

Wir können die NPS-Score-Daten aus Umfrage A ( Wie wahrscheinlich werden Sie uns einer Familie oder einem Freund weiterempfehlen) nehmen und den NPS-Score mit den Daten aus Umfrage B vergleichen.

Die Punktzahl aus unserer ersten Umfrage (Umfrage A) ist unsere Basislinie.

Wenn die Daten aus Umfrage A zeigen, dass der NPS-Wert höher ist als die Daten aus unserer zweiten Umfrage, Umfrage B, müssen wir die Ursache dafür verstehen.

Was tun wir jetzt, das dazu führt, dass uns die Leute nicht mehr so ​​oft weiterempfehlen wie früher?

Wir können verschiedene Methoden zur Datenvisualisierung verwenden, z. B. Balkendiagramme zum einfacheren Vergleich.

—

Bisher haben wir eine große Menge wertvoller Daten gesammelt. Basierend auf diesen Daten können wir Schlussfolgerungen ziehen, prüfen, wie die Kundenzufriedenheit verbessert und der Wert für das Unternehmen gesteigert werden kann.

Befolgen Sie die restlichen Schritte unten, um ein echtes Beispiel für Anwendungsfälle von Umfragedaten zu überprüfen:

4. Definiere eine Buying Persona

1. Das Alter
2. Einkommen
3. Interessen
4. Ort
5. Kaufmotive

Beispiel:

James ist ein 27-jähriger Masterstudent. Außerdem ist er in einem IT-Unternehmen beschäftigt.

Er kommt jeden Freitagabend mit seinen Freunden. Er ist weder verheiratet noch hat er Kinder. Er ist sehr aktiv in den sozialen Medien. Er wohnt in der Nähe des Restaurants und verdient 94.700 Dollar pro Jahr.

Er mag Fotografie, Reisen und das Probieren verschiedener Arten von Speisen.

Sein bevorzugtes soziales Medium ist Instagram, wo er regelmäßig Essensgeschichten teilt.

Beispiel Persona-Beispiel

5. Erstellen Sie datengesteuerte Inhalte

Laut den Umfrageantworten sind unsere Kunden hauptsächlich Millennials und die Generation Z, was bedeutet, dass die Content-Strategie (wann, warum und was gepostet werden soll) zu den Konsumgewohnheiten und Persönlichkeitsmerkmalen der Menschen passen sollte, die zu diesen Altersgruppen gehören.

Wir können die Umfragedaten verwenden, um das Thema, den Blickwinkel und den Zweck zu bestimmen, um besser zuordenbare und ansprechende Inhalte zu erstellen.

Hier sind einige Beispiele für Verbrauchermerkmale, die Kunden im Alter zwischen 18 und 34 Jahren am besten beschreiben.

Recherchieren Sie vor dem Kauf

Die Millennial-Generation ist notorisch schwer zufrieden zu stellen, und während viele Restaurants ihr Bestes geben, um diese Bevölkerungsgruppe mit teuren Renovierungen oder neuen Menüpunkten anzulocken, könnte der einfachste Weg, ein Restaurant für Millennials attraktiv zu machen, so einfach sein, wie das Generieren von Bewertungen. Das Reposten von Geschichten auf Ihren Social-Media-Profilen oder Ihrer Website sollte Teil Ihrer Marketingstrategie sein.

Wenn wir uns unsere Umfrageergebnisse noch einmal ansehen, sehen wir, dass 33 % der Personen im Alter von 18 bis 24 Jahren geantwortet haben, dass jemand Ihr Restaurant empfohlen hat.

Das bedeutet, dass das Restaurant gute Arbeit leistet und zeigt uns, dass Mund-zu-Mund-Propaganda ein Anreiz für Menschen ist, in Ihr Restaurant zu kommen.

Angst, etwas zu verpassen

Ein weiteres Merkmal, das Käufer in diesen Altersgruppen auszeichnet, ist die Angst, etwas zu verpassen.

Sie können Bewertungen und Erfahrungsberichte, Rabatte mit Countdown-Timer oder Kopien verpasster Gelegenheiten verwenden.

Visuelle Verbraucher

Das Posten von Videos, Bildern, GIFS und MEMEs oder sogar interaktiven Inhalten sollte Teil Ihres Content-Marketings sein.

Verbraucher mit mehreren Geräten.

Alles, was Sie als Inhalt produzieren, muss für mehrere Bildschirmgeräte optimiert werden.

Sprachausdrücke

Die Texte, die wir schreiben, sollen für die breite Öffentlichkeit und für jeden verständlich sein.

Tonfall

Freundliche und lockere Sprache

Kreative

Die meisten Kunden sind junge Leute, was bedeutet, dass Werbetreibende auch die Motive (Bilder) so gestalten sollten, dass sie sich auf ihre Kunden beziehen.

6. Bestimmen Sie die besten Vertriebskanäle

Laut den Umfrageergebnissen haben 63 % der Umfrageteilnehmer über soziale Medien von dem Restaurant gehört. 18 % haben uns auf Google gesucht, 18 % haben das Restaurant aufgrund einer Empfehlung von jemandem besucht, und Fernsehwerbung und Influencer haben uns 0 Leute gebracht.

Wir können daraus schließen, dass Social Media und Google unser Hauptaugenmerk für die Werbung für das Restaurant sein sollten und auf TV und Influencer verzichten sollten.

7. Bestimmen Sie die Marketingstrategie für soziale Medien

Die von uns gesammelten Umfragedaten können auch in unserer bezahlten Social-Media-Marketingstrategie für eine genauere Zielgruppenansprache verwendet werden.

Hier sind einige Beispiele, wie Sie die Daten verwenden können:

• Wir können E-Mail-Adressen für das Retargeting von Zielgruppen und die Erstellung von Lookalike Audiences auf der Grundlage von Kundenlisten verwenden.
• Passen Sie die Altersspanne der Anzeigen an, damit wir die richtigen Zielgruppen ansprechen und Zeit und Geld für Tests auf der Grundlage der demografischen Daten sparen können.
• Wir können die Kundenliste verwenden, um die Kunden über die neuen Menüpunkte zu informieren.
• Wir können kalte Zielgruppen nach Interesse an veganem Essen ansprechen. (Basierend auf den qualitativen Daten aus den offenen Fragen würden die meisten Befragten vegane Pizza auf der Speisekarte lieben)
• Indem wir unsere ideale Kundenpersönlichkeit kennen, können wir unser Budget auf Instagram oder Facebook richtig anpassen.
• Verwenden Sie Bewertungsfragen, um die Relevanz von Anzeigentexten zu erhöhen.

8. Nehmen Sie Verbesserungen basierend auf Feedback vor

Die Umfrageergebnisse zeigen uns, dass vegane Pizza, Chicken Wings und griechischer Salat Lebensmittel sind, die auf der Speisekarte fehlen.

Die Daten zeigen uns, dass viele Besucher Veganer sind und das Restaurant vegane Optionen wie vegane Pizza für seine Kunden in Betracht ziehen muss.

81 % der Kunden gaben an, dass das Personal freundlich war, 9 % verneinten es und 10 % bemerkten es nicht. Das bedeutet, dass das Team die meiste Zeit einen guten Job macht, wenn es um die Gäste geht.

9. Vorhersagen zukünftiger Verhaltensweisen

54 % der Befragten sagten, sie würden wiederkommen, 27 % sagten, sie wüssten es nicht, und 19 % sagten, sie würden nicht zurückkehren.

Die meisten Kunden sagten, dass sie wiederkommen würden, was fantastisch ist, aber lassen Sie uns anhand der Kreuztabellenmethode untersuchen, warum die Kunden unsicher sind, ob sie in das Restaurant zurückkehren werden.

27 % antworteten, dass sie nicht wissen, ob sie das Restaurant wieder besuchen würden.

Es wäre logisch, diese Antworten mit den Antworten zu Preis, Lebensmittelqualität oder Freundlichkeit des Personals als mögliche Faktoren zu vergleichen, die das Kundenerlebnis beeinflussen können.

Also hier ist, was wir haben: ️

60 % der Personen, die mit „Ich weiß nicht“ geantwortet haben, sagten auch, dass der Preis nicht der Qualität des Restaurants entspreche. Das könnte ein Grund sein, warum jemand es sich zweimal überlegt, bevor er ins Restaurant kommt.

Davon abgesehen können wir diese Informationen verwenden, um vorherzusagen, warum und ob jemand zurückkommen würde oder nicht.

Fazit

Es gibt unendlich viele Möglichkeiten, Ihr Unternehmen zu verbessern, wenn Ihre Kunden gerne Feedback geben. Durch die Analyse von Kundenfeedback können Unternehmen ihren Zweck besser erfüllen und fundiertere kundenorientierte Entscheidungen treffen.

Zu lernen, wie man wertvolle Erkenntnisse analysiert und herauszieht, ist kein einfacher Prozess; Sobald es jedoch gemeistert ist, kann es jedem Aspekt des Geschäfts erheblich zugute kommen.