วิธีวิเคราะห์ผลการสำรวจและข้อมูล : 6 วิธีง่ายๆ ในการหาคำตอบ

คุณอาจจะถามคำถามที่ถูกต้องทั้งหมด แต่ถ้าคุณไม่รู้วิธีฟังคำตอบ ก็ไม่มีประโยชน์

หนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของการทำแบบสำรวจ? การวิเคราะห์ผลลัพธ์ การตีความสิ่งที่ผู้บริโภคพยายามบอกคุณคือสิ่งที่จะแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาด การส่งข้อความ และผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ๆ ซึ่งอาจเป็นไปได้ในอีกหลายปีข้างหน้า ดังนั้นสิ่งสำคัญคือคุณต้องทำให้ถูกต้อง

บ่อยครั้ง การวิเคราะห์ข้อมูลจากแบบสำรวจของคุณเป็นทักษะที่ประเมินค่าต่ำไป เครื่องมือสำรวจบางตัวสร้างกราฟที่มีชีวิตชีวาบนแดชบอร์ดที่ฉูดฉาด แต่หากไม่มีตัวกรองและความรู้ที่ถูกต้อง และการคิดเชิงวิพากษ์ที่ดีต่อสุขภาพ คุณอาจดูความจริงเวอร์ชัน อื่น (อ่าน: ไม่ถูกต้อง )

ในการค้นหาข้อมูลที่ถูกต้องและนำไปใช้ได้จริง คุณต้องมองให้ลึกขึ้น ค้นหาการเชื่อมต่อ และขจัดข้อสันนิษฐานและการเบี่ยงเบน

ในบทความนี้ เราจะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ผลการสำรวจ การตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลดีเริ่มต้นที่นี่!

นี่คือเคล็ดลับยอดนิยมของเรา:

1. ดูผลการสำรวจของคุณโดยรวม
2. ดูข้อมูลประชากรของผู้ที่ตอบกลับ
3. เปรียบเทียบคำตอบของคำถามต่างๆ เพื่อค้นหาความเบี่ยงเบน
4. ค้นหาการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูลเฉพาะกับข้อมูลแบบเลเยอร์
5. เปรียบเทียบข้อมูลใหม่กับข้อมูลในอดีต
6. เป็นคนวิพากษ์วิจารณ์เสมอ

ทำไมต้องทำการวิเคราะห์แบบสำรวจในเชิงลึก?

เมื่อทำแบบสำรวจเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึก คุณกำลังให้ความไว้วางใจลูกค้าหรือผู้บริโภคโดยทั่วไปเป็นอย่างมาก แน่นอนว่า คุณจะต้องแน่ใจว่าคุณถามคำถามที่ถูกต้อง แต่ท้ายที่สุดแล้ว พวกเขาจะเป็นผู้ให้คำตอบและกำหนดกลยุทธ์ของคุณในด้านการตลาด ผลิตภัณฑ์ การขาย ฯลฯ

การสำรวจใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย คุณสามารถพัฒนาสายผลิตภัณฑ์ใหม่และหันไปหาลูกค้าของคุณเพื่อป้อนข้อมูลเกี่ยวกับคุณลักษณะที่พวกเขาให้ความสำคัญ หรือคุณกำลังพยายามขยายไปสู่ตลาดใหม่และต้องการทราบเกี่ยวกับพฤติกรรมการจับจ่ายของผู้คน

คำถามที่ชัดเจนและโครงสร้างแบบสำรวจเชิงตรรกะจะช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงการรวบรวมข้อมูลที่ ไม่ถูกต้อง หรือสับสนคำตอบที่คลุมเครือจากผู้ตอบแบบสอบถาม แต่ยิ่งไปกว่านั้น คุณต้องเรียนรู้วิธีตีความข้อมูลที่คุณได้รับอย่างถูกต้อง

กำลังมองหาคำแนะนำในการสร้างแบบสำรวจของคุณหรือไม่? เราได้รวบรวมเคล็ดลับสำคัญในการสร้างแบบสำรวจเพื่อรับประกันผลลัพธ์คุณภาพสูงสุด

การทำผิดอาจส่งผลร้ายต่อธุรกิจของคุณ คุณสามารถเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่ไม่ถูกต้อง เผยแพร่โฆษณาที่ไม่เหมาะสม หรือกำหนดเป้าหมายไปยังผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่ไม่ถูกต้อง ทั้งหมดนี้เป็นเพราะคุณพยายามอ่านระหว่างบรรทัดไม่สำเร็จ

ใช้ความระมัดระวังเป็นพิเศษเมื่อคุณเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจ การวิเคราะห์ทางสถิติไม่ใช่เกมการเดา

มาดูกันว่าคุณจะสรุปผลอย่างมั่นใจได้อย่างไรเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจ

ประเภทของข้อมูลการสำรวจ

เริ่มต้นด้วยการจัดประเภทการตอบแบบสำรวจและข้อมูลที่คุณจะดู การรู้ว่าคุณกำลังรับมือกับอะไรจะช่วยให้คุณเชื่อมโยงจุดต่างๆ ค้นพบรูปแบบ และดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

ข้อมูลประชากร

คำถามที่ครอบคลุมแง่มุมทางประชากรศาสตร์ช่วยให้คุณเรียนรู้เพิ่มเติมว่าใครเป็นผู้ตอบแบบสำรวจของคุณ และมีความแตกต่างระหว่างกลุ่มประชากรบางกลุ่มอย่างไร ระดับการศึกษา อายุ หรือแม้แต่สถานที่บางแห่งอาจมีคำตอบที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณควรรู้อย่างแน่นอน

ข้อมูลเชิงปริมาณ

ถ้านับได้ก็เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ ลองนึกถึงอายุ จำนวนเงินที่ใช้จ่าย ความถี่ที่คนซื้อของบางอย่าง หรือพวกเขาจะให้คะแนนคุณภาพของผลิตภัณฑ์อย่างไร

ข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพนั้นตีความได้ยากกว่า แต่สิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือการให้ความหมายกับตัวเลข เป็นคำพูด ความหมาย คำอธิบาย และความรู้สึก

ต้องการดำน้ำลึกอีกเล็กน้อยหรือไม่? ดูด้านล่างเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างการวิจัยเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ

วิธีวิเคราะห์ผลการสำรวจ

ถึงเวลาเรียนรู้วิธีวิเคราะห์ผลการสำรวจของคุณหลังจากที่คุณได้ส่งแบบสำรวจที่สวยงามและข้อมูลเริ่มเข้ามาแล้ว หากการวิเคราะห์แบบสำรวจทำให้คุณรู้สึกเหมือนอยู่ใน The Matrix ให้อ่านต่อ...

คุณควรพิจารณาอะไร 'นัยสำคัญทางสถิติ' และ 'การจัดทำตารางข้าม' ทั้งหมดเกี่ยวกับอะไร คุณควรคิดอย่างไรเกี่ยวกับข้อมูลประเภทต่างๆ ที่รวบรวมจากแบบสำรวจประเภทต่างๆ

คำถามที่ยอดเยี่ยมทั้งหมด ซึ่งเราหวังว่าคุณจะมีคำตอบที่ดีในตอนท้ายของคู่มือนี้

ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น...

ถามคำถามในแบบสำรวจที่เหมาะสม ค้นหาผู้ตอบแบบสำรวจที่เหมาะสม และเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

เราไม่สามารถเพิกเฉยต่อความสำคัญของการส่งแบบสำรวจของคุณไปยังผู้ที่เหมาะสม เนื่องจากแม้แต่นักคิดเชิงวิเคราะห์ที่เก่งที่สุดก็ไม่สามารถรับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่เกี่ยวข้องได้หากงานวิจัยถูกส่งไปยังคนที่ไม่ถูกต้องและเขียนในทางที่ผิด

ใช้เวลาสร้างแบบสำรวจที่เข้าถึงหัวใจของการวิจัยที่คุณกำลังดำเนินการอยู่จริงๆ แม้ว่าคุณจะต้องการให้กระบวนการวิจัยของคุณมีประสิทธิภาพมากที่สุด แต่ก็ช่วยให้ได้รับความคิดเห็นจากเพื่อนร่วมงานเกี่ยวกับคำถามการวิจัยของคุณ อย่ากลัวที่จะปรับแต่งมันเพื่อให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์แบบสำรวจของคุณจะเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สุด

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: ^ นี่คือสิ่งที่ทีมวิจัยลูกค้าของ Attest ทำในแต่ละวัน พวกเขาพร้อมให้ความช่วยเหลือแบรนด์ต่างๆ ในการสร้างแบบสำรวจผู้บริโภคและลูกค้าที่เป็นหัวใจของความต้องการในการวิจัยของคุณ

สำหรับผลการวิจัยที่คุณเชื่อถือได้ สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงขนาดกลุ่มตัวอย่างของคุณ: จำนวนผู้ตอบที่คุณส่งงานวิจัยของคุณไป และตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาเป็นตัวแทนของกลุ่มเป้าหมายของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าขนาดตัวอย่างของคุณใหญ่เพียงพอ ซึ่งทำได้ง่ายด้วย Attest ด้วยกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถามคุณภาพสูง 125 ล้านคนใน 58 ประเทศ

คุณต้องการตัวอย่างขนาดใด

หาขนาดตัวอย่างที่คุณต้องการสำหรับการวิจัยของคุณ? เราได้สร้างเครื่องคำนวณขนาดตัวอย่างเพื่อให้คุณได้จำนวนผู้ตอบแบบสำรวจในอุดมคติของคุณ

เปิดเครื่องคำนวณขนาดตัวอย่าง

ตอนนี้ มาดูขั้นตอนเฉพาะเมื่อคุณเริ่มการวิเคราะห์แบบสำรวจ

1. ดูผลการสำรวจของคุณโดยรวม

ก่อนที่คุณจะวิเคราะห์การตอบแบบสำรวจของคุณ ทำความคุ้นเคยกับข้อมูลการสำรวจทั้งหมด วางความคาดหวังของคุณและเรียนรู้ว่ามีอะไรอยู่ในนั้นก่อนที่จะเจาะจงเกินไป

ดูผลลัพธ์และดูว่าสิ่งใดโดดเด่นสำหรับคุณในแวบแรก คุณคาดหวังที่จะเห็นหรืออยากรู้อะไรมากที่สุด? ไม่เป็นไรที่จะมีสมมติฐาน: เพียงทำให้ชัดเจนกับตัวเองก่อนเปิดตัวแบบสำรวจ แล้วดูว่ามีการหักล้างหรือยืนยันหรือไม่

คุณยังสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการสำรวจหรือการศึกษาที่คล้ายกันเพื่อดูว่าสอดคล้องกับสิ่งที่ค้นพบหรือไม่

เมื่อคุณคุ้นเคยกับข้อมูลทั้งหมดแล้ว ก็ถึงเวลาขยายดูว่าผลลัพธ์ใดที่บอกได้มากที่สุด เคล็ดลับต่อไปนี้จะช่วยคุณค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญในข้อมูลการสำรวจของคุณ

เราพบรายละเอียดเพิ่มเติมที่น่าสนใจ เช่น ผู้ที่ชื่นชอบเกมกระดานมักจะสนับสนุนบางอย่างใน Kickstarter และซื้อจากร้านค้าอิสระเล็กๆ บางแห่ง

Becky McKinlay หัวหน้าฝ่ายการตลาดที่ Big Potato Games

ทั้งหมดอยู่ในรายละเอียดข้อมูลของคุณ ค้นหาว่า Big Potato Games ชนะรางวัลใหญ่ด้วยการวิเคราะห์แบบสำรวจได้อย่างไร

2. เจาะลึกข้อมูลประชากร

จะเป็นอย่างไรถ้าคุณไม่ดูแบบสำรวจโดยรวม แต่กรองคำตอบแบบสำรวจตามปัจจัยด้านประชากรศาสตร์เฉพาะ หรือตัวแปรอื่นๆ

เมื่อใช้ตารางไขว้ คุณจะพบความสัมพันธ์ที่น่าสนใจระหว่างตัวแปรต่างๆ คุณเปรียบเทียบข้อมูลสองชุดภายในแผนภูมิเดียวเพื่อดูว่ามีการเชื่อมต่อหรือไม่

ลองใช้ข้อมูลการสำรวจของคุณและดูว่าข้อมูลจะเจาะจงได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น ผู้หญิงโดยรวมอาจพอใจกับผลิตภัณฑ์ของคุณ แต่เมื่อคุณขยายความในรุ่นน้อง พวกเขาอาจทำให้ค่าเฉลี่ยลดลง นั่นอาจเป็นสิ่งที่ต้องเน้นเพิ่มเติม

3. เปรียบเทียบคำตอบของคำถามต่างๆ เพื่อค้นหาความเบี่ยงเบน

สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบความเบี่ยงเบนก่อนที่จะสรุปผล และอาจลบคำตอบของผู้ที่ไม่สอดคล้องกับคำตอบของพวกเขา

ตัวอย่างเช่น บางคนอาจให้คะแนนคุณสูงในด้านคุณภาพผลิตภัณฑ์ แต่จากการสำรวจความคิดเห็นที่พวกเขาให้ความเห็นต่างออกไปในคำถามปลายเปิด เมื่อเปรียบเทียบข้อมูล พยายามระบุรูปแบบ—และอย่าเน้นที่คำตอบเชิงบวกที่สุดสำหรับคุณ

4. ค้นหาการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูลเฉพาะกับข้อมูลแบบเลเยอร์

มีหลายวิธีที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลได้ และการทำความเข้าใจประเภทการเชื่อมต่อเหล่านี้จะช่วยคุณในการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจของคุณ

ตัวอย่างเช่น สาเหตุและความสัมพันธ์เป็นสองวิธีที่แตกต่างกันในการเชื่อมต่อจุดข้อมูล และอาจเปลี่ยนมุมมองของคุณเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่จำเป็น อาจเป็นกรณีที่มีตัวแปรรบกวนที่เล่น

นี่คือความหมายทั้งหมด หากคุณเปิดตำราคณิตศาสตร์มาระยะหนึ่งแล้ว:

• สาเหตุ : เมื่อค่าของตัวแปรตัวหนึ่งเพิ่มขึ้นหรือลดลงอันเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอื่น ๆ เรียกว่ามีสาเหตุ
• ความสัมพันธ์: เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นในขณะที่อีกตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น สหสัมพันธ์จะเป็นค่าบวก เมื่ออันหนึ่งลดลงเมื่ออีกอันหนึ่งเพิ่มขึ้นก็เป็นลบ
• ปัจจัยที่ทำให้เกิดความสับสน: ตัวแปรทำให้เกิดความสับสนเป็นตัวแปรที่สามซึ่งมีอิทธิพลต่อทั้งตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม

5. เปรียบเทียบข้อมูลใหม่กับข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ ของคุณ

หากคุณมีข้อมูลในอดีตให้ใช้! ดูว่าบางสิ่งเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรและพยายามหาคำอธิบายสำหรับพวกเขา ความพึงพอใจของลูกค้าลดลงอย่างมาก แต่คุณยุ่งมากกว่าที่เคยหรือไม่? สิ่งเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น คุณกำลังขายได้มากขึ้น ส่งผลให้มีพนักงานไม่เพียงพอและรอนานขึ้น

การเปรียบเทียบข้อมูลดิบใหม่ของคุณกับข้อมูลเชิงลึกในอุตสาหกรรมที่ผ่านมายังช่วยให้คุณรวบรวมแนวคิดใหม่ๆ สำหรับอนาคตได้อีกด้วย Take Bloom & Wild ผู้ค้นพบว่ากุหลาบแดงสำหรับวาเลนไทน์เป็นเรื่องของอดีต:

เราพบว่าผู้คน 79% ต้องการรับของขวัญที่รอบคอบมากกว่าที่จะรับของกำนัลแบบดั้งเดิม เช่น ดอกกุหลาบสีแดง 58% ของผู้คนคิดว่าดอกกุหลาบแดงเป็นความคิดที่คิดโบราณ และที่จริงแล้วพวกเขากลายเป็นของขวัญที่คนโปรดปรานน้อยที่สุดในวันวาเลนไทน์ นั่นทำให้เรามั่นใจว่าเราสัมผัสได้ถึงความไม่เต็มใจที่เพิ่มขึ้นต่อความคิดโบราณในวันวาเลนไทน์เหล่านั้นอย่างถูกต้อง

Charlotte Langley ผู้อำนวยการแบรนด์และการสื่อสารของ Bloom & Wild

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Bloom & Wild ติดตามลางสังหรณ์ของพวกเขาด้วยการค้นคว้า และเห็นผลลัพธ์ที่ยิ่งใหญ่

6. วิจารณ์เสมอ

การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้คุณต้องสงสัย พึงตระหนักว่าข้อมูลนั้น 'จริง' เพียงใด

สามารถช่วยตรวจสอบว่าคุณมีข้อมูลเชิงลึกด้านการวิจัยที่มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติเปรียบเทียบสองกลุ่มและบอกคุณว่าการเปรียบเทียบข้อมูลเชิงลึกนั้นเป็นผลมาจากโอกาสหรือว่ามีความเชื่อมโยงเชิงสาเหตุมากกว่ากัน

เราได้สร้างคุณลักษณะในแพลตฟอร์ม Attest ซึ่งจะแจ้งให้คุณทราบเมื่อคุณมีข้อมูลเชิงลึกที่มีนัยสำคัญทางสถิติ

ข้อผิดพลาดยอดนิยมที่ควรหลีกเลี่ยง

เป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องดำเนินการด้วยความระมัดระวัง ดังนั้น เราจะระบุข้อผิดพลาดบางประการที่ผู้คนจำนวนมากมองข้ามไปในการวิเคราะห์แบบสำรวจ

• การเปรียบเทียบแอปเปิ้ลกับส้ม: เมื่อคุณเริ่มเปรียบเทียบข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแปรทั้งสองมีความเกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น เมื่อดูข้อมูลที่ผ่านมา ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณตรงกับเดือน เพื่อแก้ไขอิทธิพลตามฤดูกาล
• พึ่งพา 'ค่าเฉลี่ย' มากเกินไป: หากคุณดูแค่ค่าเฉลี่ย คุณจะสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดโดยเฉลี่ยที่ไม่กระตุ้นลูกค้าของคุณ ดูตัวแปรที่คุณสามารถก้าวหน้าได้อย่างแท้จริง
• ไม่ติดตาม: การทำแบบสำรวจเพียงครั้งเดียวถือเป็นข้อผิดพลาดทั่วไป ติดตามผลในอีกไม่กี่เดือนถึงหนึ่งปีต่อมาเพื่อดูว่าการตัดสินใจของคุณส่งผลต่อผลลัพธ์หรือไม่
• ไม่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับเปอร์เซ็นต์: ง่ายที่จะอ้างอิงเปอร์เซ็นต์หรือแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ แต่ไม่มีบริบทใดๆ คุณอาจตีความผิดได้ง่าย อย่าลืมอธิบายสิ่งที่อยู่ข้างใต้

หาข้อสรุปที่มีความหมายจากข้อมูลการสำรวจของคุณ

เมื่อคุณต้องการเริ่มสรุปผล มีสองสิ่งสำคัญที่ต้องทำ: การจัดหมวดหมู่ผลลัพธ์ และการแสดงภาพ

การจัดหมวดหมู่จะช่วยให้คุณแยกแยะความแตกต่างระหว่างสิ่งที่เกี่ยวข้องและสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องได้อย่างชัดเจน

การแสดงภาพจะช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูลการสำรวจของคุณได้ดีขึ้น แต่ยังช่วยให้คุณสื่อสารการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจของคุณในวิธีที่มีประสิทธิภาพกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ผู้จัดการฝ่ายการตลาด และใครก็ตามที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก

เมื่อร่างแผนการตลาด ผลิตภัณฑ์ หรือกลยุทธ์การขาย หมวดหมู่และภาพเหล่านี้จะช่วยให้นักคิดเชิงกลยุทธ์ของคุณทดสอบว่าแนวคิดของพวกเขาสอดคล้องกับข้อมูลที่สำรวจบอกพวกเขาหรือไม่

โดยพื้นฐานแล้ว ทุกการตัดสินใจที่พวกเขาทำ พวกเขามีสิ่งที่ต้องย้อนกลับไปและถามตัวเองว่า: สิ่งนี้สมเหตุสมผลหรือไม่จากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ

นำเสนอข้อมูลและผลการสำรวจ

ได้เวลาจัดระเบียบข้อมูลของคุณและเตรียมพร้อมสำหรับการนำเสนอของคุณ นี่คือวิธีที่คุณทำในลักษณะที่จะช่วยให้ทุกคนได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจของคุณ โดยไม่ต้องรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก

เลือกข้อมูลที่จะแบ่งปัน (และเก็บไว้กับตัวเอง!)

ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารายงานการสำรวจของคุณสมบูรณ์แต่กระชับ: ทิ้งข้อมูลใดๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป สิ่งสำคัญคือต้องเก็บไว้เป็นข้อมูลสำรองเพื่อให้ผู้คนสามารถอ้างอิงกลับมาได้ในกรณีที่เกิดความสับสน แต่พยายามหลีกเลี่ยงการระบุสิ่งที่ชัดเจน

เลือกรูปแบบกราฟที่เหมาะสม

บาร์ เส้น หรือพาย? หากคุณต้องการช่วยเพื่อนร่วมงานตีความผลลัพธ์อย่างถูกต้อง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือกรูปแบบที่ถูกต้อง นี่คือแผ่นโกงเล็ก ๆ น้อย ๆ :

• กราฟแท่ง: ใช้ได้กับข้อมูลเชิงปริมาณ แต่ยังสามารถแสดงข้อมูลการวิจัยเชิงคุณภาพได้ เช่น โดยการนับความรู้สึก
• กราฟเส้น: ข้อมูลเชิงปริมาณมีวิวัฒนาการอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไปโดยการติดตามขึ้นและลงของข้อมูล
• แผนภูมิวงกลม: แสดงการแตกข้อมูลทั้งหมดเป็นหมวดหมู่
• แผนภาพเวนน์: วงกลมที่ทับซ้อนกันแสดงความสัมพันธ์เชิงตรรกะระหว่างชุดของรายการตั้งแต่สองชุดขึ้นไป

การสร้างรายงานภายใน

การส่งสเปรดชีตที่มีข้อมูลแบบสำรวจทั้งหมดอาจไม่ใช่วิธีจัดการกับข้อมูลที่มีประสิทธิภาพที่สุดในเวลานี้

ใช้เวลาของคุณเพื่อสร้างรายงานที่บอกเล่าเรื่องราว เพื่อช่วยผู้ที่จำเป็นต้องตัดสินใจตามข้อมูลให้เข้าใจบริบทของแบบสำรวจ

ลองคิดแบบนี้: ถ้ามีคนจ้างแต่ไม่ได้อยู่ใกล้ๆ ตอนที่ทำแบบสำรวจ คุณยังคงต้องการให้พวกเขาเข้าใจว่าการตัดสินใจในท้ายที่สุดเป็นอย่างไร ดังนั้น ลงทุนในการสร้างรายงานที่ทันสมัยซึ่งครอบคลุมเส้นทางการสำรวจทั้งหมด และที่สำคัญที่สุดคือผลลัพธ์ของมัน

ทำให้ข้อมูลอ่านง่ายขึ้นโดยใช้อินโฟกราฟิก

การอ่านตัวเลขอาจทำให้เหนื่อยและสับสน ผู้คนมีช่วงความสนใจสั้นตามที่เป็นอยู่ และหลายคนเป็นนักคิดด้วยภาพที่ดีกว่า

ดังนั้น หากคุณต้องการทำให้รายงานของคุณดียิ่งขึ้นไปอีก ให้กำหนดข้อมูลของคุณให้เป็นอินโฟกราฟิกที่ง่ายต่อการแบ่งปันและสื่อสาร

วิธีนี้จะช่วยให้สมองของเพื่อนร่วมงานที่สร้างสรรค์ของคุณ และสามารถแชร์ผลลัพธ์ได้ทั่วทั้งบริษัท ในรูปแบบที่น่าดึงดูดและเข้าใจได้

ใช้การเล่าเรื่อง

การเปลี่ยนข้อมูลเป็นเรื่องราวเป็นไปได้อย่างแน่นอน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ข้อมูลประชากรเป้าหมายเฉพาะและทำให้เป็นจริงมากขึ้นโดยการสร้างรายละเอียดบุคคลที่มีชื่อและเผชิญหน้ากัน

ปล่อยให้พวกเขาเป็นผู้พูด: เขียนคำตอบแบบสำรวจออกมาราวกับว่าเป็นการสัมภาษณ์ เพื่อช่วยให้ทุกคนเข้าใจมากขึ้นว่าเกิดอะไรขึ้นในใจของลูกค้า

สร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล

การรู้วิธีตีความและนำเสนอผลการสำรวจช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ถูกต้องโดยตรงจากผู้บริโภค มันไม่ได้ดีไปกว่านี้อีกแล้ว

หากคุณต้องการเครื่องมือที่ช่วยคุณสร้างและวิเคราะห์แบบสำรวจอย่างมีประสิทธิภาพ ก็ถึงเวลาที่คุณจะได้พบกับ Attest แล้ว

เมื่อข้อมูลเริ่มเข้ามา คุณมีทุกสิ่งที่คุณต้องการในแดชบอร์ดเพื่อกรองและวิเคราะห์

และคุณไม่จำเป็นต้องทำคนเดียว หากคุณต้องการแน่ใจว่าคุณวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจได้ถูกต้อง ให้ค้นหาว่าเราสามารถช่วยคุณได้อย่างไรบ้าง

ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคพร้อมการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ

เทคโนโลยีที่ใช้งานง่าย ผสานกับความเชี่ยวชาญด้านการวิจัยของมนุษย์ในทุกขั้นตอน นั่นคือสิ่งที่คุณได้รับจาก Attest เริ่มรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพวันนี้!

รับสำเนาของคุณตอนนี้!

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ