Análise da pesquisa: como avaliar os resultados da pesquisa [Exemplo real]

A análise de pesquisa é o processo de análise dos dados/feedback dos clientes coletados dos questionários que realizamos anteriormente.

A maioria das ferramentas para criar pesquisas oferece opções para gerar as respostas, mas ainda é preciso mais do que um subconjunto de entrevistados e porcentagens ordenadamente colocadas em uma tabela para entender as informações.

Mas não fique sobrecarregado; nesta postagem do blog, damos a você um exemplo prático de como organizar, analisar e usar insights acionáveis ​​para impulsionar sua empresa e deixar todos os stakeholders da empresa felizes.

Vamos mergulhar.

1. Configure seu formulário de pesquisa para facilitar a coleta de dados

Para tornar todo o processo de análise de dados mais fácil de entender, usaremos um exemplo de modelo de restaurante simples.

Esta pesquisa on-line contém principalmente perguntas fechadas e de múltipla escolha sobre comida, equipe, preço, idade e plataformas de mídia social que os clientes usam para nos encontrar.

Esses tipos de perguntas são mais fáceis de analisar e podem nos dar uma taxa de resposta mais alta.

No entanto, a pesquisa inclui perguntas abertas, que podem nos ajudar a coletar informações mais perspicazes dos clientes.

A pesquisa de opinião deve nos fornecer uma melhor compreensão das necessidades de nosso público-alvo.

No entanto, os exemplos de casos de uso nesta postagem do blog devem fornecer uma compreensão do possível uso de dados obtido em qualquer pesquisa de feedback, como um exemplo, pesquisas de pesquisa de mercado.

2. Organize seus dados de pesquisa

Após o processo de coleta de dados, o primeiro passo é exportar os dados da ferramenta de pesquisa para o Planilhas Google, Excel ou qualquer outro aplicativo de análise estatística.

Se você já possui seus dados, pode pular esta parte e ir diretamente para a análise de dados da pesquisa.

Depois de exportarmos a pesquisa, os dados devem ficar assim:

Em seguida, devemos dividir a tabela em grupos mais gerais para não nos perdermos na lista de perguntas.

Aqui está um exemplo:

• Dados demográficos
• Marketing : Idade | Como você ficou sabendo sobre nós?
• Funcionários : Você sentiu que a equipe foi acolhedora e amigável?
• Comida : Como avalia a qualidade da comida do nosso restaurante? A comida chegou a tempo?
• Menu : Existe alguma coisa que você acha que deveria estar no menu?
• Preço : Os preços corresponderam à qualidade da sua experiência geral?
• NPS (Net promoter score) : Qual a probabilidade de você recomendar o restaurante para seus amigos?
• Retorno : Você virá nos visitar novamente?

Depois de ter os números no lugar, o próximo passo é calcular a porcentagem para comparar as respostas rapidamente.

Aqui está um exemplo de cálculo da porcentagem da faixa etária:

Para determinar qual faixa etária mais frequenta nosso restaurante, precisamos dividir o número total de pessoas em cada faixa etária pelo número total de respostas da pesquisa multiplicado por 100.

Para isso, tomaremos a faixa etária de 25 a 34 anos.

• 25 pessoas de 25 a 34 anos responderam nossa pesquisa
• O número total de pessoas que responderam à pesquisa é de 55.
• 25/55×100 = 46%
• 46% dos clientes que visitaram nosso restaurante pertencem à faixa etária de 25 a 34 anos.

3. Use métodos de análise de dados de pesquisa

Agora é hora de dar algum significado aos dados quantitativos e dados qualitativos que coletamos na pesquisa.

Para fazer isso, usaremos vários métodos fáceis, como examinar nossas principais perguntas de pesquisa, tabular e filtrar resultados e comparar os resultados da pesquisa.

Aqui está o que cada um deles significa:

Principais perguntas

As principais perguntas da pesquisa devem nos fornecer informações sobre o assunto/tópico em que estamos mais interessados.

Por exemplo, se estivermos interessados ​​em melhorar nossos métodos de marketing e promocionais, nossas principais questões de pesquisa seriam aquelas referentes à parte de marketing:

Como você ficou sabendo sobre nós?

Os dados que obtemos dos entrevistados são evidentes. 63% dos entrevistados disseram que já ouviram falar do restaurante através das redes sociais. 18% dos entrevistados disseram que nos encontraram no Google, e tanto os comerciais de TV quanto os influenciadores nos trouxeram 0 clientes.

Portanto, a principal pergunta de pesquisa é apenas essa, uma porcentagem dos entrevistados que deram uma resposta específica a uma pergunta específica.

Tabulação cruzada e filtragem de resultados

Tabela cruzada significa comparar resultados (conjuntos de dados) entre mais subgrupos da pesquisa.

Exemplo: Queremos comparar como as faixas etárias entre 18-24 e 25-34 responderam à pergunta “Como você ficou sabendo sobre nós?”

66% dos clientes de 18 a 24 anos responderam que já ouviram falar de nós nas mídias sociais, 33% responderam que visitaram o restaurante depois que alguém o recomendou.

O próximo grupo é de 25 a 34 anos. 80% responderam que já ouviram falar do restaurante pelas redes sociais e 20% responderam que nos encontraram no Google.

Podemos concluir que ambas as faixas etárias “vieram” maioritariamente das redes sociais, mas a faixa etária dos 25-34 tem uma tendência para pesquisar restaurantes no Google em oposição à faixa etária dos 18-24.

Filtrar resultados significa que estamos nos concentrando apenas em um subgrupo por vez, em vez de comparar as respostas de mais subgrupos.

Por exemplo, só podemos analisar a faixa etária de 25 a 34 anos e explorar apenas suas respostas à pesquisa.

Dados de pesquisa de referência

Benchmarking significa estabelecer uma linha de base a partir da qual você pode comparar os dados da pesquisa A com os dados coletados com a pesquisa B.

Aqui está um exemplo:

Podemos pegar os dados de pontuação do NPS da pesquisa A ( Qual a probabilidade de você nos recomendar a uma família ou amigo) e comparar a pontuação do NPS com os dados da pesquisa B.

A pontuação de nossa primeira pesquisa (pesquisa A) é nossa linha de base.

Se os dados da pesquisa A mostrarem que a pontuação do NPS é maior do que os dados da nossa segunda pesquisa, a pesquisa B, precisamos entender a causa disso.

O que estamos fazendo agora que está fazendo com que as pessoas não nos recomendem tanto quanto antes?

Podemos usar diferentes métodos para visualização de dados, como gráficos de barras para facilitar a comparação.

—

Até agora, reunimos uma grande quantidade de dados valiosos. Com base nesses dados, podemos tirar conclusões, examinar como melhorar a satisfação do cliente e aumentar o valor para o negócio.

Siga o restante das etapas abaixo para verificar exemplos reais de casos de uso de dados de pesquisa: ?

4. Defina uma persona de compra

1. Era
2. Renda
3. Interesses
4. Localização
5. Motivações de compra

Exemplo:

James é um estudante de mestrado de 27 anos. Ele também trabalha em uma empresa de TI.

Ele vem toda sexta-feira à noite com seus amigos. Ele não é casado nem tem filhos. Ele é muito ativo nas redes sociais. Ele mora perto do restaurante e ganha US$ 94.700 por ano.

Ele gosta de fotografia, viajar e provar diferentes tipos de comida.

Sua mídia social favorita é o Instagram, onde ele compartilha histórias de comida regularmente.

Exemplo de persona

5. Crie conteúdo orientado a dados

De acordo com as respostas da pesquisa, nossos clientes são em sua maioria Millennials e Geração Z, o que significa que a estratégia de conteúdo (quando, por que e o que postar) deve corresponder aos hábitos de consumo e traços de personalidade das pessoas que pertencem a essas faixas etárias.

Podemos usar os dados da pesquisa para determinar o tópico, o ângulo e o objetivo para criar um conteúdo mais relacionável e envolvente.

Aqui estão alguns exemplos de características do consumidor que melhor descrevem clientes entre 18 e 34 anos.

Pesquise antes de comprar

A geração do milênio é notoriamente difícil de agradar e, embora muitos restaurantes estejam tentando ao máximo atrair esse público com reformas caras ou novos itens de menu, a maneira mais fácil de tornar um restaurante atraente para os millennials pode ser tão simples quanto gerar avaliações. Repostar histórias em seus perfis de mídia social ou site deve fazer parte de sua estratégia de marketing.

Além disso, se voltarmos aos resultados da nossa pesquisa, podemos ver que 33% das pessoas entre 18 e 24 anos responderam que alguém recomendou seu restaurante.

Isso significa que o restaurante está fazendo um bom trabalho e nos mostra que o boca a boca é um estímulo para as pessoas virem ao seu restaurante.

Com medo de perder

Outra característica que distingue os compradores nessas faixas etárias é o medo de perder.

Você pode usar avaliações e depoimentos, descontos com cronômetros de contagem regressiva ou cópias de oportunidades perdidas.

Consumidores visuais

Postar vídeos, imagens, GIFS e MEMEs, ou até mesmo conteúdo interativo, deve fazer parte do seu marketing de conteúdo.

Consumidores de vários dispositivos.

Tudo o que você produzirá como conteúdo precisa ser otimizado para vários dispositivos de tela.

Expressões de idioma

As cópias que escrevemos devem ser para o público em geral e compreensíveis para todos.

Tom de voz

Linguagem amigável e casual

Criativos

A maioria dos clientes são jovens, o que significa que os profissionais de marketing também devem projetar os criativos (imagens) para se relacionar com seus clientes.

6. Determine os melhores canais de distribuição

De acordo com os resultados da pesquisa, 63% dos entrevistados já ouviram falar do restaurante nas redes sociais. 18% nos procuraram no Google, 18% visitaram o restaurante por indicação de alguém e comerciais de TV e influenciadores nos trouxeram 0 pessoas.

Podemos concluir que as redes sociais e o Google devem ser o nosso foco principal para a divulgação do restaurante e devem desistir da TV e dos Influenciadores.

7. Determine a estratégia de marketing de mídia social

Os dados da pesquisa que coletamos também podem ser aplicados em nossa estratégia de marketing de mídia social paga para um direcionamento de público mais preciso.

Aqui estão alguns exemplos de como você pode usar os dados:

• Podemos usar endereços de e-mail para redirecionar públicos e criar públicos semelhantes com base em listas de clientes.
• Ajuste a faixa etária dos anúncios para que possamos segmentar o público certo e economizar tempo e dinheiro para testes com base nos dados demográficos.
• Podemos usar a lista de clientes para notificar os clientes sobre os novos itens no menu.
• Podemos segmentar públicos frios por interesse em comida vegana. (Com base nos dados qualitativos das perguntas abertas, a maioria dos entrevistados adoraria pizza vegana no menu)
• Conhecendo nossa persona de cliente ideal, podemos ajustar adequadamente nosso orçamento no Instagram ou Facebook.
• Use perguntas de classificação para aumentar a relevância das cópias do anúncio.

8. Faça melhorias com base no feedback

Os resultados da pesquisa nos mostram que pizza vegana, asas de frango e salada grega são alimentos que faltam no cardápio.

Os dados nos dizem que muitos visitantes são veganos, e o restaurante precisa considerar opções veganas como pizza vegana para seus clientes.

81% dos clientes disseram que a equipe era amigável, 9% que não era e 10% não perceberam. Isso significa que a equipe está fazendo um bom trabalho na maioria das vezes ao servir os convidados.

9. Previsão de comportamentos futuros

54% dos entrevistados disseram que voltariam, 27% que não sabem e 19% disseram que não voltariam.

A maioria dos clientes disse que voltaria, o que é fantástico, mas vamos investigar por que os clientes não têm certeza de voltar ao restaurante usando o método de tabulação cruzada.

27% responderam que não sabem se voltariam ao restaurante.

O lógico seria comparar essas respostas com as respostas sobre preço, qualidade da comida ou simpatia da equipe como possíveis coisas que podem influenciar a experiência do cliente.

Então, aqui está o que temos: ️

60% das pessoas que responderam “não sei” também disseram que o preço não condiz com a qualidade do restaurante. Então essa pode ser uma razão pela qual alguém pensaria duas vezes antes de vir ao restaurante.

Dito isto, podemos usar essas informações para prever por que e se alguém voltaria ou não.

Conclusão

Existem infinitas possibilidades para melhorar o seu negócio quando seus clientes estão felizes em fornecer feedback. Ao analisar o feedback do cliente, as empresas podem servir melhor ao seu propósito e tomar decisões mais adequadas centradas no cliente.

Aprender a analisar e extrair insights valiosos não é um processo fácil; no entanto, uma vez dominado pode beneficiar significativamente todos os aspectos do negócio.