Analyse d'enquête : Comment évaluer les résultats d'une enquête [Exemple réel]

L'analyse d'enquête est le processus d'analyse des données/réponses des clients recueillies à partir des questionnaires que nous avons menés précédemment.

La plupart des outils de création d'enquêtes offrent des options pour générer les réponses, mais il faut toujours plus qu'un sous-ensemble de répondants et des pourcentages soigneusement mis dans un tableau pour donner un sens aux informations.

Mais ne soyez pas submergé; Dans cet article de blog, nous vous donnons un exemple pratique de la façon d'organiser, d'analyser et d'utiliser des informations exploitables pour faire avancer votre entreprise et rendre toutes les parties prenantes de l'entreprise heureuses.

Plongeons dedans.

1. Configurez votre formulaire d'enquête pour faciliter la collecte de données

Pour faciliter la compréhension de l'ensemble du processus d'analyse des données, nous utiliserons un exemple de modèle de restaurant simple.

Cette enquête en ligne contient principalement des questions fermées à choix multiples sur la nourriture, le personnel, le prix, l'âge et les plateformes de médias sociaux que les clients utilisent pour nous trouver.

Ces types de questions sont plus faciles à analyser et peuvent nous donner un taux de réponse plus élevé.

Néanmoins, l'enquête comprend des questions ouvertes, qui peuvent nous aider à recueillir des informations plus pertinentes auprès des clients.

La recherche par sondage devrait nous permettre de mieux comprendre les besoins de notre public cible.

Cependant, les exemples de cas d'utilisation de ce billet de blog devraient vous donner une idée de l'utilisation possible des données tirées de toute enquête de rétroaction, comme un exemple, des études de marché.

2. Organisez vos données d'enquête

Une fois le processus de collecte de données terminé, la première étape consiste à exporter les données de l'outil d'enquête vers Google Sheets, Excel ou toute autre application d'analyse statistique.

Si vous avez déjà vos données en place, vous pouvez ignorer cette partie et passer directement à l'analyse des données de l'enquête.

Après avoir exporté l'enquête, les données devraient ressembler à ceci :

Ensuite, nous devons diviser le tableau en groupes plus généraux afin de ne pas nous perdre dans la liste des questions.

Voici un exemple :

• Démographiques
• Commercialisation : Âge | Comment avez-vous entendu parler de nous?
• Personnel : Avez-vous trouvé le personnel accueillant et sympathique ?
• Nourriture : Comment évaluez-vous la qualité de la nourriture dans notre restaurant ? La nourriture est-elle arrivée à l'heure ?
• Menu : Y a-t-il quelque chose qui, selon vous, devrait figurer au menu ?
• Prix ​​: Les prix correspondaient-ils à la qualité de votre expérience globale ?
• NPS (Net Promoter Score) : Quelle est la probabilité que vous recommandiez le restaurant à vos amis ?
• Retour : Reviendrez-vous nous rendre visite ?

Une fois que nous avons les chiffres en place, l'étape suivante consiste à calculer le pourcentage pour comparer rapidement les réponses.

Voici un exemple de calcul du pourcentage du groupe d'âge :

Pour déterminer quel groupe d'âge vient le plus dans notre restaurant, nous devons diviser le nombre total de personnes dans chaque groupe d'âge par le nombre total de réponses au sondage multiplié par 100.

Pour cela, nous prendrons la tranche d'âge des 25-34 ans.

• 25 personnes âgées de 25 à 34 ans ont répondu à notre enquête
• Le nombre total de personnes ayant répondu au sondage est de 55.
• 25/55×100 = 46%
• 46% des clients ayant visité notre restaurant appartiennent à la tranche d'âge 25-34 ans.

3. Utiliser des méthodes d'analyse des données d'enquête

Il est maintenant temps de donner un sens aux données quantitatives et aux données qualitatives que nous avons recueillies à partir de l'enquête.

Pour ce faire, nous utiliserons plusieurs méthodes simples, telles que l'examen de nos principales questions de recherche, le croisement et le filtrage des résultats, et l'analyse comparative des résultats de l'enquête.

Voici ce que chacun d'eux signifie :

Principales questions

Les principales questions de l'enquête doivent nous donner des informations sur le sujet/sujet qui nous intéresse le plus.

Par exemple, si nous souhaitons améliorer nos méthodes de marketing et de promotion, nos principales questions de recherche seraient celles faisant référence à la partie marketing :

Comment avez-vous entendu parler de nous?

Les données que nous obtenons des répondants sont évidentes. 63% des répondants ont déclaré avoir entendu parler du restaurant via les réseaux sociaux. 18 % des personnes interrogées ont déclaré nous avoir trouvés sur Google, et les publicités télévisées et les influenceurs nous ont apporté 0 clients.

Ainsi, la principale question de recherche est simplement cela, un pourcentage des répondants qui ont donné une réponse spécifique à une question spécifique.

Croisement et filtrage des résultats

La tabulation croisée signifie la comparaison des résultats (ensembles de données) entre plusieurs sous-groupes de l'enquête.

Exemple : Nous voulons comparer comment les groupes d'âge entre 18-24 et 25-34 ont répondu à la question « Comment avez-vous entendu parler de nous ? »

66% des clients âgés de 18 à 24 ans ont répondu qu'ils avaient entendu parler de nous sur les réseaux sociaux, 33% ont répondu qu'ils avaient visité le restaurant après que quelqu'un l'ait recommandé.

Le groupe suivant est celui des 25-34 ans. 80 % ont répondu qu'ils avaient entendu parler du restaurant via les réseaux sociaux et 20 % ont répondu qu'ils nous avaient trouvés sur Google.

Nous pouvons conclure que les deux groupes d'âge "provenaient" principalement des médias sociaux, mais le groupe d'âge de 25 à 34 ans a tendance à rechercher des restaurants sur Google, contrairement au groupe d'âge de 18 à 24 ans.

Le filtrage des résultats signifie que nous nous concentrons uniquement sur un sous-groupe à la fois au lieu de comparer les réponses de plusieurs sous-groupes.

Par exemple, nous ne pouvons analyser que la tranche d'âge des 25-34 ans et n'explorer que leurs réponses à l'enquête.

Données d'enquête de référence

L'analyse comparative consiste à établir une base de référence à partir de laquelle vous pouvez comparer les données de l'enquête A avec les données que vous collecterez avec l'enquête B.

Voici un exemple:

Nous pouvons prendre les données du score NPS de l'enquête A ( quelle est la probabilité que vous nous recommandiez à une famille ou à un ami) et comparer le score NPS avec les données de l'enquête B.

Le score de notre premier sondage (sondage A) est notre référence.

Si les données de l'enquête A montrent que le score NPS est supérieur aux données de notre deuxième enquête, l'enquête B, nous devons en comprendre la cause.

Que faisons-nous maintenant pour que les gens ne nous recommandent pas autant qu'avant ?

Nous pouvons utiliser différentes méthodes de visualisation des données, telles que des graphiques à barres, pour faciliter la comparaison.

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Jusqu'à présent, nous avons rassemblé une grande quantité de données précieuses. Sur la base de ces données, nous pouvons tirer des conclusions, examiner comment améliorer la satisfaction client et augmenter la valeur pour l'entreprise.

Suivez le reste des étapes ci-dessous pour vérifier un exemple réel de cas d' utilisation de données d'enquête : ?

4. Définir un personnage d'achat

1. Âge
2. Revenu
3. Intérêts
4. Emplacement
5. Motivations d'achat

Exemple:

James est un étudiant en master de 27 ans. Il est également employé dans une société informatique.

Il vient tous les vendredis soirs avec ses amis. Il n'est pas marié et n'a pas d'enfants. Il est très actif sur les réseaux sociaux. Il vit à proximité du restaurant et gagne 94 700 $ par an.

Il aime la photographie, les voyages et la dégustation de différents types d'aliments.

Son réseau social préféré est Instagram, où il partage régulièrement des histoires culinaires.

Exemple d'exemple de persona

5. Créez du contenu basé sur les données

Selon les réponses à l'enquête, nos clients sont principalement des milléniaux et la génération Z, ce qui signifie que la stratégie de contenu (quand, pourquoi et quoi publier) doit correspondre aux habitudes de consommation et aux traits de personnalité des personnes appartenant à ces tranches d'âge.

Nous pouvons utiliser les données de l'enquête pour déterminer le sujet, l'angle et l'objectif afin de créer un contenu plus pertinent et engageant.

Voici quelques exemples de traits de consommation qui décrivent le mieux les clients âgés de 18 à 34 ans.

Recherche avant d'acheter

La génération du millénaire est notoirement difficile à satisfaire, et bien que de nombreux restaurants fassent de leur mieux pour attirer ce groupe démographique avec des rénovations coûteuses ou de nouveaux éléments de menu, le moyen le plus simple de rendre un restaurant attrayant pour les millénaires pourrait être aussi simple que de générer des avis. Republier des histoires sur vos profils de médias sociaux ou votre site Web devrait faire partie de votre stratégie marketing.

De plus, si nous revenons aux résultats de notre enquête, nous pouvons voir que 33 % des personnes âgées de 18 à 24 ans ont répondu que quelqu'un avait recommandé votre restaurant.

Cela signifie que le restaurant fait du bon travail et nous montre que le bouche à oreille est un stimulant pour que les gens viennent dans votre restaurant.

Peur de manquer

Une autre caractéristique qui distingue les acheteurs de ces tranches d'âge est la peur de passer à côté.

Vous pouvez utiliser des critiques et des témoignages, des remises avec des comptes à rebours ou des copies d'opportunités manquées.

Consommateurs visuels

La publication de vidéos, d'images, de GIF et de MEME, ou même de contenu interactif, devrait faire partie de votre marketing de contenu.

Consommateurs multi-appareils.

Tout ce que vous produirez en tant que contenu doit être optimisé pour plusieurs appareils à écran.

Expressions linguistiques

Les copies que nous rédigeons doivent être destinées au grand public et compréhensibles pour tous.

Ton de la voix

Langue amicale et décontractée

Créations

La plupart des clients sont des jeunes, ce qui signifie que les spécialistes du marketing doivent également concevoir les créations (images) en rapport avec leurs clients.

6. Déterminer les meilleurs canaux de distribution

Selon les résultats de l'enquête, 63 % des personnes interrogées ont entendu parler du restaurant via les réseaux sociaux. 18 % nous ont recherchés sur Google, 18 % ont visité le restaurant grâce à la recommandation de quelqu'un, et les publicités télévisées et les influenceurs nous ont apporté 0 personnes.

Nous pouvons conclure que les médias sociaux et Google devraient être notre principal objectif pour promouvoir le restaurant et devraient abandonner la télévision et les influenceurs.

7. Déterminer la stratégie de marketing des médias sociaux

Les données d'enquête que nous avons recueillies peuvent également s'appliquer à notre stratégie de marketing sur les réseaux sociaux payants pour un ciblage plus précis de l'audience.

Voici quelques exemples d'utilisation des données :

• Nous pouvons utiliser des adresses e-mail pour recibler les audiences et créer des audiences similaires basées sur des listes de clients.
• Ajustez la tranche d'âge des annonces afin que nous puissions cibler les bons publics et gagner du temps et de l'argent pour les tests basés sur les données démographiques.
• Nous pouvons utiliser la liste des clients pour informer les clients des nouveaux éléments du menu.
• Nous pouvons cibler des publics froids par intérêt pour la nourriture végétalienne. (Sur la base des données qualitatives des questions ouvertes, la plupart des répondants aimeraient une pizza végétalienne au menu)
• En connaissant notre persona client idéal, nous pouvons ajuster correctement notre budget sur Instagram ou Facebook.
• Utilisez des questions d'évaluation pour augmenter la pertinence des copies publicitaires.

8. Apportez des améliorations en fonction des commentaires

Les résultats de l'enquête nous montrent que la pizza végétalienne, les ailes de poulet et la salade grecque sont des aliments absents du menu.

Les données nous indiquent que de nombreux visiteurs sont végétaliens et que le restaurant doit envisager des options végétaliennes comme la pizza végétalienne pour ses clients.

81 % des clients ont déclaré que le personnel était sympathique, 9 % qu'il ne l'était pas et 10 % ne l'ont pas remarqué. Cela signifie que l'équipe fait du bon travail la plupart du temps lorsqu'elle sert les invités.

9. Prédire les comportements futurs

54 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles reviendraient, 27 % qu'elles ne savaient pas et 19 % ont déclaré qu'elles ne reviendraient pas.

La plupart des clients ont dit qu'ils reviendraient, ce qui est fantastique, mais examinons pourquoi les clients ne sont pas sûrs de revenir au restaurant en utilisant la méthode de tabulation croisée.

27% ont répondu qu'ils ne savaient pas s'ils reviendraient au restaurant.

La chose logique serait de comparer ces réponses aux réponses sur le prix, la qualité de la nourriture ou la convivialité du personnel comme des éléments possibles qui peuvent influencer l'expérience client.

Alors voici ce que nous avons : ️

60% des personnes qui ont répondu « je ne sais pas » ont également déclaré que le prix ne correspondait pas à la qualité du restaurant. C'est peut-être une raison pour laquelle quelqu'un réfléchirait à deux fois avant de venir au restaurant.

Cela étant dit, nous pouvons utiliser ces informations pour prédire pourquoi et si quelqu'un reviendrait ou non.

Conclusion

Les possibilités d'amélioration de votre entreprise sont infinies lorsque vos clients sont heureux de donner leur avis. En analysant les commentaires des clients, les entreprises peuvent mieux servir leur objectif et prendre de meilleures décisions centrées sur le client.

Apprendre à analyser et à extraire des informations précieuses n'est pas un processus facile. cependant, une fois maîtrisé, il peut bénéficier de manière significative à tous les aspects de l'entreprise.