调查分析：如何评价调查结果【真实案例】

调查分析是分析从我们之前进行的问卷中收集的客户数据/反馈的过程。

大多数用于创建调查的工具都提供了生成响应的选项，但仍然需要将更多的受访者和百分比整齐地放在表格中才能理解信息。

但不要不知所措； 在这篇博文中，我们为您提供了一个实际示例，说明如何组织、分析和使用可操作的见解来推动您的业务向前发展，并使所有业务的利益相关者感到高兴。

让我们潜入水中。

1. 设置您的调查表以便于收集数据

为了让整个数据分析过程更容易理解，我们将使用一个简单的餐厅模板示例。

这项在线调查主要包含多项选择题、封闭式问题，涉及客户用来找到我们的食物、员工、价格、年龄和社交媒体平台。

这些类型的问题更容易分析，并且可以给我们更高的响应率。

然而，该调查包括开放式问题，可以帮助我们从客户那里收集更多有见地的信息。

调查研究应该让我们更好地了解目标受众的需求。

但是，这篇博文中的用例示例应该让您了解从任何反馈调查（例如市场研究调查）中可能获得的数据使用情况。

2. 整理你的调查数据

数据收集过程完成后，第一步是将调查工具中的数据导出到 Google 表格、Excel 或任何其他统计分析应用程序中。

如果您已经准备好数据，则可以跳过这一部分，直接进入调查数据分析。

导出调查后，数据应如下所示：

接下来，我们应该将表格分成更一般的组，这样我们就不会迷失在问题列表中。

这是一个例子：

• 人口统计
• 市场营销：年龄 | 你是怎么知道我们的？
• 工作人员：您觉得工作人员热情友好吗？
• 食物：您如何评价我们餐厅的食物质量？ 食物是否准时到达？
• 菜单：有什么你认为应该在菜单上的吗？
• 价格：价格是否与您的整体体验质量相匹配？
• NPS（净推荐值） ：您向朋友推荐餐厅的可能性有多大？
• 返回: 你会再来拜访我们吗？

确定数字后，下一步是计算百分比以快速比较答案。

这是计算年龄组百分比的一个示例：

要确定哪个年龄段的人来我们餐厅最多，我们需要将每个年龄段的总人数除以调查答案的总数乘以 100。

为此，我们将选择 25-34 岁的年龄组。

• 25 位 25-34 岁的人回答了我们的调查
• 回答调查的总人数为 55 人。
• 25/55×100 = 46%
• 46% 到访我们餐厅的顾客属于 25-34 岁年龄段。

3. 使用调查数据分析方法

现在是时候为我们从调查中收集的定量数据和定性数据赋予一些意义了。

为此，我们将使用几种简单的方法，例如查看我们的主要研究问题、交叉制表和过滤结果，以及对调查结果进行基准测试。

以下是每一个的含义：

热门问题

热门调查问题应为我们提供有关我们最感兴趣的主题/主题的信息。

例如，如果我们有兴趣改进我们的营销和促销方法，我们的首要研究问题将是与营销部分相关的问题：

你是怎么知道我们的？

我们从受访者那里得到的数据是显而易见的。 63% 的受访者表示他们通过社交媒体听说过这家餐厅。 18% 的受访者表示他们在 Google 上找到了我们，电视广告和网红都为我们带来了 0 个客户。

因此，最重要的研究问题就是对特定问题给出特定答案的受访者的百分比。

交叉制表和过滤结果

交叉制表意味着比较来自调查的更多子组之间的结果（数据集）。

示例：我们想比较 18-24 岁和 25-34 岁之间的年龄组如何回答“您是如何听说我们的？”这个问题。

66% 的 18-24 岁顾客回答说他们从社交媒体上听说过我们，33% 的回答说他们在有人推荐餐厅后去过餐厅。

下一组是 25-34 岁的人。 80% 的人回答说他们通过社交媒体听说过这家餐厅，20% 的人回答说他们在 Google 上找到了我们。

我们可以得出结论，这两个年龄组大多“来自”社交媒体，但 25-34 岁的年龄组倾向于谷歌搜索餐厅，而不是 18-24 岁的年龄组。

过滤结果意味着我们一次只关注一个子组，而不是比较更多子组的答案。

例如，我们只能分析 25-34 岁年龄段，只探索他们对调查的回答。

基准调查数据

基准测试意味着建立一个基线，您可以从该基线将调查 A 的数据与您将通过调查 B 收集的数据进行比较。

这是一个例子：

我们可以从调查 A 中获取 NPS 分数数据（您将我们推荐给家人或朋友的可能性有多大） ，并将 NPS 分数与调查 B 中的数据进行比较。

我们第一次调查（调查 A）的分数是我们的基线。

如果调查 A 的数据显示 NPS 分数高于我们第二次调查调查 B 的数据，我们需要了解其原因。

我们现在在做什么导致人们不像以前那样推荐我们？

我们可以使用不同的方法进行数据可视化，例如条形图，以便于比较。

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到目前为止，我们已经收集了大量有价值的数据。 基于这些数据，我们可以得出结论，研究如何提高客户满意度并增加业务价值。

按照以下其余步骤检查调查数据用例的真实示例：

4. 定义购买角色

1. 年龄
2. 收入
3. 兴趣
4. 地点
5. 购买动机

例子：

詹姆斯是一名 27 岁的硕士研究生。 他还受雇于一家 IT 公司。

他每周五晚上都会和他的朋友一起来。 他没有结婚，也没有孩子。 他在社交媒体上非常活跃。 他住在餐厅附近，年收入 94,700 美元。

他喜欢摄影、旅行和品尝不同类型的食物。

他最喜欢的社交媒体是 Instagram，他定期分享美食故事。

示例角色示例

5. 创建数据驱动的内容

根据调查回复，我们的客户主要是千禧一代和 Z 一代，这意味着内容策略（何时、为什么以及发布什么内容）应与属于这些年龄段的人的消费习惯和个性特征相匹配。

我们可以使用调查数据来确定主题、角度和目的，以创建更具相关性和吸引力的内容。

以下是一些最能描述 18-34 岁客户的消费者特征示例。

购买前先研究

千禧一代是出了名的难以取悦，虽然许多餐厅都在尽最大努力通过昂贵的装修或新菜单项目来吸引这一人群，但让餐厅吸引千禧一代的最简单方法可能就像生成评论一样简单。 在您的社交媒体资料或网站上重新发布故事应该是您营销策略的一部分。

此外，如果我们回到我们的调查结果，我们可以看到 33% 的 18-24 岁的人回答有人推荐了您的餐厅。

这意味着餐厅做得很好，并向我们展示了口耳相传是人们光顾您餐厅的动力。

怕错过

区分这些年龄段买家的另一个特征是害怕错过。

您可以使用评论和推荐、带有倒数计时器的折扣或错过的机会副本。

视觉消费者

发布视频、图片、GIFS 和 MEME，甚至是互动内容都应该是您内容营销的一部分。

多设备消费者。

您将作为内容制作的所有内容都需要针对多种屏幕设备进行优化。

语言表达

我们写的副本应该是给大众的，每个人都可以理解的。

说话的语气

友好而随意的语言

广告素材

大多数客户是年轻人，这意味着营销人员还应该设计与客户相关的创意（图像）。

6. 确定最佳分销渠道

根据调查结果，63% 的受访者从社交媒体上听说过这家餐厅。 18% 的人在谷歌上搜索我们，18% 的人因为某人的推荐而光顾了这家餐厅，电视广告和影响者为我们带来了 0 人。

我们可以得出结论，社交媒体和谷歌应该是我们推广餐厅的主要重点，应该放弃电视和网红。

7.确定社交媒体营销策略

我们收集的调查数据也适用于我们的付费社交媒体营销策略，以实现更准确的受众定位。

以下是一些关于如何使用数据的示例：

• 我们可以使用电子邮件地址重新定位受众并根据客户列表创建相似的受众。
• 调整广告的年龄范围，以便我们可以定位正确的受众，并根据人口统计数据节省测试时间和金钱。
• 我们可以使用客户列表来通知客户菜单上的新项目。
• 我们可以通过对纯素食品的兴趣来定位冷酷的受众。 （根据开放式问题的定性数据，大多数受访者会喜欢菜单上的纯素披萨）
• 通过了解我们理想的客户角色，我们可以适当地调整我们在 Instagram 或 Facebook 上的预算。
• 使用评分问题来增加广告文案的相关性。

8. 根据反馈进行改进

调查结果显示，素食比萨、鸡翅和希腊沙拉是菜单中缺少的食物。

数据告诉我们，许多游客都是素食主义者，餐厅需要为顾客考虑素食选择，比如素食披萨。

81% 的客户表示员工很友好，9% 的客户表示不友好，10% 的客户没有注意到。 这意味着团队在为客人服务时大部分时间都做得很好。

9. 预测未来行为

54%的受访者表示会回来，27%的人表示不知道，19%的人表示不会回来。

大多数顾客说他们会回来，这很棒，但是让我们调查一下为什么顾客不确定使用交叉表的方法返回餐厅。

27% 的人回答说他们不知道他们是否会回到餐厅。

合乎逻辑的做法是将这些答案与有关价格、食品质量或员工友好程度的答案进行比较，因为它们可能会影响客户体验。

所以这就是我们所拥有的：️

回答“我不知道”的人中有 60% 还表示价格与餐厅的质量不符。 所以这可能是为什么有人在来餐厅之前会三思而后行的原因。

话虽如此，我们可以使用这些信息来预测为什么以及是否有人会或不会回来。

结论

当您的客户乐于提供反馈时，就有无限可能改善您的业务。 通过分析客户反馈，公司可以更好地服务于他们的目的，并做出更合适的以客户为中心的决策。

学习如何分析和提取有价值的见解并不是一个容易的过程。 但是，一旦掌握，可以显着受益于业务的各个方面。