20 نکته برای افزایش نرخ پاسخ نظرسنجی مشتریان و اطمینان از نتایج قابل سنجش و عملی
نظرسنجیهای مشتریان میتواند به شما ایده دهد که مشتریان و مشتریان بالقوه شما چه کسانی هستند. این می تواند به شما کمک کند تا تصویر برند خود را تطبیق دهید و آن را تنظیم کنید، و همچنین می تواند به شما در پیش بینی خواسته ها و نیازهای آینده آنها کمک کند. انجام نظرسنجی ها تا جایی که می توانید یک راه خوب برای جلوتر از منحنی در مورد روندها و ترجیحات مشتری شما است.
- تعیین اهداف روشن: هدف نظرسنجی و اطلاعاتی را که می خواهید جمع آوری کنید به وضوح بیان کنید. این به هدایت فرآیند طراحی کمک می کند و اطمینان حاصل می کند که سؤالات درست را می پرسید. ممکن است بخواهید یک نظرسنجی گستردهتر داشته باشید که همیشه در وبسایت شرکت شما در دسترس باشد تا میزان رضایت کلی مشتریان از محصولات یا خدمات شما را ارزیابی کنید. اما اگر به دنبال بازخورد خاص تری هستید که هدفش یک موضوع خاص باشد، باید آن نظرسنجی را جداگانه تبلیغ کنید.
- مقدار مناسب را هدف قرار دهید: درک حداقل مقدار مورد نیاز برای یک پاسخ آماری معتبر ضروری است. برای مثال، اگر نظرسنجی خود را از طریق ایمیل تبلیغ می کنید، باید به نرخ باز بودن، نرخ شروع نظرسنجی و نرخ تکمیل نظرسنجی خود توجه کنید. درک اینکه چه تعداد پاسخ تکمیلشده برای اطمینان از نتایج معتبر نیاز دارید، میتواند به عقب برگردد تا اطمینان حاصل شود که نظرسنجیهای کافی برای دریافت نتایج قابل اجرا ارسال میکنید.
- مخاطب مناسب را هدف قرار دهید: بالقوه، مشتریان، جمعیت شناسی یا جمعیت خاصی را که می خواهید نظرسنجی کنید، شناسایی کنید. برای به حداقل رساندن سوگیری ها و بهبود اعتبار نتایج، اطمینان حاصل کنید که نمونه نماینده جامعه هدف است. اگر این یک نظرسنجی مشتری خالص است، حتی ممکن است بخواهید گیرندگان شما تاریخچه خرید خود را تایید کنند که روی رسید چاپ شده است. به خاطر داشته باشید که مخاطبان شما احتمالاً در دستگاه تلفن همراه نیز خواهند بود. نظرسنجیهای پاسخگوی موبایل یا طراحی نظرسنجی بهینهسازی شده برای موبایل ضروری است!
- زمان مناسب را هدف گذاری کنید: آزمایش زمان های مختلف برای ارسال نظرسنجی برای میزان پاسخگویی و دقت نتایج بسیار مهم است. به عنوان مثال، اگر مکمل های غذایی می فروشید، پرسیدن اینکه مکمل ها یک روز پس از تحویل محصول چگونه عمل می کنند، منطقی نیست. زمان کافی برای دریافت پاسخ معتبر در نظر بگیرید.
- مختصر بنویسید: تعداد سوالات را محدود کنید و آنهایی را که برای اهداف شما ضروری هستند اولویت بندی کنید. پاسخ دهندگان به احتمال زیاد نظرسنجی های کوتاه تری را تکمیل می کنند. اگر بیش از 30 سوال برای پرسیدن دارید، یا اگر قالب سوالات بیش از 5 دقیقه طول می کشد تا پاسخ دهید، فهرست سوالات را به چند نظرسنجی تقسیم کنید. اگر نظرسنجی بیش از حد طولانی باشد یا برای تکمیل پرسشنامه نیاز به زمان زیادی داشته باشد، مشتریان اغلب آن را رها می کنند. پلتفرم های جدیدتر نظرسنجی مانند تایپ فرم چند راه منحصر به فرد برای افزایش تجربه نظرسنجی ارائه دهید.
اولین نظرسنجی Typeform خود را راه اندازی کنید
- از زبان ساده استفاده کنید: با استفاده از زبان واضح و سرراست سؤالات را بنویسید. از اصطلاحات صنفی، نگاتیوهای دوگانه و عبارات پیچیده اجتناب کنید. سؤالات مبهم یا نامشخص این خطر را دارد که نتایج نظرسنجی شما را تغییر دهد. زمان شرکت کننده باید صرف تمرکز روی پاسخ باشد، نه اینکه سؤالات به چه معنا هستند. در شرایطی که سؤالات مبهم هستند، ممکن است شرکت کننده تمایل داشته باشد که به طور تصادفی پاسخی را انتخاب کند. و این می تواند یک الگوی گمراه کننده ایجاد کند. یک علم کامل وجود دارد طراحی پرسشنامه خوب.
- ترکیبی از انواع سوال را انتخاب کنید: از انواع فرمتهای سؤال، مانند پرسشهای چندگزینهای، مقیاس لیکرت و سؤالات باز، برای درگیر نگه داشتن پاسخدهندگان و گرفتن انواع مختلف اطلاعات استفاده کنید. در ادامه به این موضوع خواهیم پرداخت بخش.
- از سوالات پیشرو خودداری کنید: اطمینان حاصل کنید که سؤالات خنثی هستند و پاسخ دهندگان را به سمت پاسخ خاصی سوق نمی دهند. این به به حداقل رساندن سوگیری ها و بهبود کیفیت پاسخ ها کمک می کند. به خصوص که مردم تمایل دارند تجربیات منفی را بهتر به خاطر بسپارید از موارد مثبت.
- تست نظرسنجی: یک آزمایش آزمایشی با گروه کوچکی از افراد برای شناسایی هر گونه مشکل، مانند سؤالات نامشخص یا مشکلات فنی انجام دهید. نظرسنجی را بر اساس بازخوردهای دریافتی اصلاح کنید.
- نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را در میان بگذارید: اطمینان حاصل کنید که پاسخ دهندگان در به اشتراک گذاشتن نظرات صادقانه خود احساس راحتی می کنند و اطمینان حاصل کنید که پاسخ های آنها ناشناس و محرمانه است. نحوه استفاده و ذخیره داده ها را توضیح دهید.
- مشوق های پیشنهادی: برای تشویق مشارکت، مشوق هایی مانند تخفیف یا ورود به قرعه کشی جوایز را در نظر بگیرید. مراقب باشید، هر چند، به عنوان انتشار بررسی های پرداخت شده یا درخواست شده ممکن است شرایط خدمات پلت فرم مجموعه بررسی را نقض کند.
- بهینه سازی ترتیب سوالات: سؤالات شما نباید در مورد موضوعات به جلو و عقب بازگردند، و در عوض باید با سلسله مراتب طبیعی از یک سؤال عمومی به پاسخ در مورد موضوعات خاص در آن دسته حرکت کنند. ترتیب سوالات شما می تواند تاثیر قابل توجهی بر سرعت گرفتن یک نظرسنجی و همچنین تکمیل آن توسط کاربر داشته باشد. همچنین میتوانید یک سؤال را به روشهای مختلف بپرسید تا از تعصبات مبتنی بر کلمات و عبارات جلوگیری کنید.
- از افشای تدریجی استفاده کنید: وقت گیرنده خود را با پرسیدن سوالات اضافی که قابل اجرا نیستند تلف نکنید. افشای تدریجی روشی است که در آن می توانید از منطق برای ترتیب دادن و درج سوالات بعدی استفاده کنید. به عنوان مثال، پرسیدن مجموعه ای از سوالات در مورد پشتیبانی مشتری برای مشتری جدیدی که هرگز با پشتیبانی مشتری تماس نگرفته است، منطقی نیست. با این حال، پرسیدن اینکه آیا آنها با پشتیبانی مشتری تماس گرفتهاند یا خیر - سپس یک سری سؤال برای آن دسته از مشتریانی که این کار را انجام دادهاند، منطقی است.
- بهینه سازی توزیع: مناسب ترین روش را برای مخاطبان هدف خود انتخاب کنید، خواه ایمیل، رسانه های اجتماعی یا حضوری باشد. تاریخ های تکمیل درخواستی و یادآوری ها را برای افراد غیر پاسخگو ارسال کنید، اما از مداخله بیش از حد خودداری کنید.
- تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها: از تجزیه و تحلیل آماری و ابزار تجسم داده ها برای درک داده ها استفاده کنید. در مورد روش شناسی خود شفاف باشید و بر اساس یافته های خود نتیجه گیری کنید.
- نتایج را به اشتراک بگذارید و اقدام کنید: نتایج را با ذینفعان در میان بگذارید و از بینش ها برای اطلاع از تصمیم گیری و بهبود استفاده کنید. مشارکت پاسخ دهندگان را تأیید کنید و نشان دهید که چگونه از بازخورد آنها استفاده می شود.
- تنظیم انتظارات فرکانس: اگر میخواهید مرتباً از مخاطبان خود نظرسنجی کنید، حتماً انتظارات خود را در مورد تعداد دفعات نظرسنجی، چرایی ارزش دادهها و نحوه استفاده شرکت شما از دادهها برای بهبود محصولات، خدمات و تجربه ی مشتری (CX). گرایشها و ترجیحات با سرعتی باورنکردنی تغییر میکنند، بنابراین باید تا آنجا که میتوانید نظرسنجیها را انجام دهید بدون اینکه گیرندگان خود را خسته کنید.
- پاسخهای آزاد را مجاز کنید: پاسخهای تفصیلی میتوانند منبع بسیار ارزشمندتری نسبت به سؤالاتی باشند که امکان انتخاب بین چندین پاسخ را فراهم میکنند. تمام هدف نظرسنجی ها این است که چیزهایی را در مورد مشتریان خود بیابید که نمی دانستید. سوالات و پاسخهایی که توسط شما طراحی شدهاند، زمانی بهتر مورد استفاده قرار میگیرند که شما علاقه مند به یافتن چیزهای بسیار خاصی هستید، که اجازه نمیدهد تفاوتهای ظریف زیادی وجود داشته باشد. ناگفته نماند که هوش مصنوعی (الف) من موتورهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در تعیین احساسات و سازماندهی پاسخ ها در داده های عملی بسیار دقیق تر می شوند.
- پیشنهاد پیگیری: مشتریان یا مشتریان بالقوه شما ممکن است نظرسنجی را تکمیل کنند و همچنان بخواهند شخصاً برای ارائه اطلاعات بینش بیشتر با شما پیگیری کنند. در حالی که این اطلاعات ممکن است حکایتی باشد، ممکن است جواهری وجود داشته باشد که ظاهر شود... به خصوص با توجه به اینکه اینها مشتریان یا مشتریان بالقوه ای هستند که به اندازه کافی مشتاق هستند یا به برند، محصولات یا خدمات شما اهمیت می دهند.
- پیگیری: اگر پاسخ دهندگان نظرسنجی شما احساس نمی کنند که شما تغییر عملی را در نتایجی که دریافت کرده اید ایجاد می کنید، احتمال شرکت در نظرسنجی بعدی شما کمتر خواهد بود. این که آیا یک گیرنده سؤال کرده است یا نه، ارائه یک پیگیری که نتایج نظرسنجی و نحوه پاسخ سازمان به نتایج را نشان می دهد، اعتماد به شرکت را افزایش می دهد و گیرندگان شما را تشویق می کند تا در نظرسنجی بعدی شرکت کنند.
تمام هدف نظرسنجی ها این است که چیزهایی را در مورد مشتریان خود بیابید که نمی دانستید. سوالات و پاسخهایی که توسط شما طراحی شدهاند، زمانی بهتر مورد استفاده قرار میگیرند که شما علاقه مند به یافتن چیزهای بسیار خاصی هستید، که اجازه نمیدهد تفاوتهای ظریف زیادی وجود داشته باشد. نظرسنجی ها می توانند ابزار ارزشمندی برای ارزیابی سطح رضایت مشتری و پیش بینی روندهای آینده باشند. همچنین اعتماد مشتری شما را افزایش می دهد و به آنها ثابت می کند که شما واقعاً به آنها و ترجیحات و نظرات آنها علاقه مند هستید.
استراتژی های سوال نظرسنجی
چندین نوع استراتژی سوال نظرسنجی فراتر از مقیاس لیکرت وجود دارد که هر کدام هدف و کاربرد منحصر به فرد خود را دارند. برخی از موارد رایج عبارتند از:
- سوالات چند گزینه ای: این پرسشها فهرستی از پاسخهای از پیش تعیینشده را در اختیار پاسخدهندگان قرار میدهد و آنها باید یک یا چند گزینه را انتخاب کنند که به بهترین نحو بیانگر نظر یا ترجیح آنها باشد. تجزیه و تحلیل سوالات چند گزینه ای آسان است و می تواند موضوعات مختلفی را پوشش دهد، اما ممکن است انعطاف پذیری برای گرفتن پاسخ های ظریف را ارائه ندهد.
- مقیاس های رتبه بندی: مقیاسهای رتبهبندی از پاسخدهندگان میخواهند که یک آیتم، خدمات یا مفهوم خاص را در مقیاس عددی، مانند 1 تا 5 یا 1 تا 10، رتبهبندی کنند. این قالب اغلب برای اندازهگیری رضایت، عملکرد یا اهمیت استفاده میشود و امکان مقایسه و مقایسه آسان را فراهم میکند. تحلیل و بررسی.
- سوالات رتبه بندی: در این سؤالات، از پاسخ دهندگان خواسته می شود تا فهرستی از آیتم ها، ویژگی ها یا ترجیحات را به ترتیب خاصی رتبه بندی کنند. این نوع سؤال میتواند به شناسایی اولویتها یا اولویتها در میان مجموعهای از گزینهها کمک کند، اما ممکن است پاسخدهی به آنها چالشبرانگیزتر باشد.
- سوالات مقیاس لیکرت: مقیاس لیکرت نوعی سوال پیمایشی است که نگرش ها، نظرات یا ادراک پاسخ دهندگان را با درخواست از آنها برای نشان دادن سطح موافقت یا مخالفت خود با مجموعه ای از گزاره ها اندازه گیری می کند. این روش توسط روانشناس رنسیس لیکرت در سال 1932 توسعه یافت و از آن زمان به روشی گسترده برای جمع آوری داده ها در علوم اجتماعی، تحقیقات بازار و سایر زمینه ها تبدیل شده است. یک مقیاس لیکرت معمولی از 5 یا 7 گزینه پاسخ تشکیل شده است به شدت مخالف به کاملا موافقم، با یک گزینه خنثی یا بلاتکلیف در وسط، مانند "نه موافق و نه مخالف". به گزینههای پاسخ اغلب مقادیر عددی اختصاص داده میشود که به محققان اجازه میدهد پاسخها را کمّی کنند و تحلیلهای آماری را انجام دهند.
- سوالات باز: سؤالات باز به پاسخ دهندگان این امکان را می دهد که بدون هیچ گزینه پاسخ از پیش تعریف شده، پاسخ ها را به زبان خودشان ارائه دهند. این قالب میتواند بینشهای عمیقتر و ظریفتری ارائه دهد، اما تحلیل آن زمانبر است.
- سوالات دوگانه: این سوالات پاسخ دهندگان را ملزم به انتخاب بین دو گزینه می کند، مانند آره یا نه, درست یا غلطو موافق یا مخالف. آنها ساده و سرراست هستند و پاسخ و تحلیل آنها را آسان می کند، اما ممکن است پیچیدگی برخی از نظرات را درک نکنند.
- مقیاس تفاضلی معنایی: این نوع سؤال از یک سری جفت صفت دوقطبی استفاده می کند (مثلاً خوب در مقابل بد or قوی در مقابل ضعیف) با یک مقیاس شماره گذاری شده بین آنها. از پاسخ دهندگان خواسته می شود که موقعیت خود را بر روی ترازو مشخص کنند و نظر یا نگرش خود را در مورد یک مورد یا مفهوم خاص منعکس کنند.
- مقیاس آنالوگ بصری: مقیاس آنالوگ بصری (VAS) یک خط یا نوار لغزنده ممتد را ارائه می دهد، معمولاً با نقاط لنگر در هر انتها که مقادیر شدید را نشان می دهد (به عنوان مثال، اصلا و خیلی). پاسخ دهندگان سطح موافقت، رضایت یا ترجیح خود را با گذاشتن یک علامت یا حرکت دادن یک نوار لغزنده در امتداد مقیاس نشان می دهند.
هر استراتژی سوال نظرسنجی مزایا و محدودیتهای خود را دارد و انتخاب قالب به اهداف تحقیق، مخاطبان هدف و نوع دادههایی که میخواهید جمعآوری کنید بستگی دارد. در بسیاری از موارد، استفاده از ترکیبی از انواع سوال می تواند کیفیت و غنای داده هایی را که جمع آوری می کنید افزایش دهد.
چگونه هوش مصنوعی بر نظرسنجی مشتریان تأثیر می گذارد؟
هوش مصنوعی به طور فزایندهای بر پاسخ و تحلیل نظرسنجی از طرق مختلف تأثیر میگذارد و منجر به جمعآوری و بینش کارآمدتر و دقیقتر دادهها میشود. برخی از حوزههای کلیدی که هوش مصنوعی در آنها تأثیر دارد عبارتند از:
- طراحی نظرسنجی: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند با پیشنهاد سؤالات مرتبط بر اساس اهداف نظرسنجی و ارائه بازخورد در زمان واقعی در مورد کیفیت سؤال، به محققان کمک کنند تا نظرسنجیهای بهتری ایجاد کنند. همچنین میتوان از NLP برای اطمینان از واضح بودن، مختصر بودن و عاری از هرگونه سوگیری استفاده کرد.
- شخصی: هوش مصنوعی میتواند برای تنظیم نظرسنجیها برای پاسخدهندگان فردی مورد استفاده قرار گیرد، و بر اساس اطلاعات جمعیتشناختی یا پاسخهای قبلی، سوالات مرتبط و جذاب را به آنها ارائه دهد. این می تواند منجر به نرخ پاسخ بالاتر و داده های دقیق تر شود.
- پاکسازی و پیش پردازش داده ها: الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند بهطور خودکار خطاهای موجود در دادهها، مانند پاسخهای تکراری یا مقادیر از دست رفته را شناسایی و تصحیح کنند، که منجر به دادههای تمیزتر و مطمئنتر برای تجزیه و تحلیل میشود.
- تجزیه و تحلیل پاسخ های باز: تکنیک های NLP را می توان برای تجزیه و تحلیل پاسخ های باز، شناسایی خودکار مضامین، احساسات و الگوهای متن استفاده کرد. این می تواند به محققان کمک کند تا بینش هایی را از داده های کیفی سریعتر و کارآمدتر از کدنویسی دستی به دست آورند.
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: فراگیری ماشین (ML) الگوریتم ها را می توان برای بررسی داده ها به کار برد تا الگوها را شناسایی کرده و در مورد روندهای آینده، رفتار مشتری یا تحولات بازار پیش بینی کند. این میتواند به سازمانها کمک کند تا تصمیمات آگاهانهتری بگیرند و به فرصتها یا چالشهای نوظهور واکنش فعال نشان دهند.
- تجسم و گزارش دهی داده ها: هوش مصنوعی میتواند تجسمها و گزارشهای تعاملی ایجاد کند که به محققان این امکان را میدهد تا یافتههای خود را به طور مؤثرتری کاوش کرده و ارتباط برقرار کنند. این می تواند شامل شناسایی بینش های کلیدی، برجسته کردن تفاوت های قابل توجه بین گروه ها و نشان دادن روندها در طول زمان باشد.
- مشارکت پاسخگو: رباتهای گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند برای مدیریت نظرسنجیها در قالب مکالمه استفاده شوند و این فرآیند را برای پاسخدهندگان جذابتر و کاربرپسندتر میکند. چت بات ها همچنین می توانند پاسخ دهندگان را پیگیری کنند، یادآوری ارسال کنند و به سؤالات مربوط به نظرسنجی پاسخ دهند.
با استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در پاسخ و تجزیه و تحلیل نظرسنجی، محققان میتوانند نظرسنجیهای بهتری طراحی کنند، دادههای با کیفیت بالاتری به دست آورند و بینشهای ارزشمندتری به دست آورند که در نهایت منجر به تصمیمگیری بهتر و نتایج بهتر میشود.