El análisis de encuestas es el proceso de analizar los datos y opiniones de los clientes recogidos en los cuestionarios que hemos realizado previamente.
La mayoría de los herramientas para crear encuestas ofrecen opciones para generar las respuestas, pero para que la información tenga sentido hace falta algo más que un subconjunto de encuestados y porcentajes ordenados en una tabla.
Pero no se abrume; en esta entrada del blog, le damos un ejemplo práctico de cómo organizar, analizar y utilizar información procesable para impulsar su negocio y hacer felices a todas las partes interesadas de la empresa.
Vamos a sumergirnos.
9 pasos para analizar los resultados de una encuesta:
- Configurar el formulario de la encuesta para facilitar la recogida de datos
- Organizar los datos recogidos en la encuesta
- Utilizar el método de análisis de datos de encuestas
- Crear personas basadas en datos demográficos
- Crear contenidos basados en datos
- Determinar los mejores canales de distribución
- Determinar la estrategia de marketing en redes sociales
- Mejora de los productos
- Predecir el comportamiento futuro
1. Configure su formulario de encuesta para facilitar la recogida de datos
Para facilitar la comprensión de todo el proceso de análisis de datos, utilizaremos un ejemplo de plantilla de restaurante sencillo.
Esta encuesta en línea contiene principalmente preguntas cerradas de opción múltiple sobre la comida, el personal, el precio, la edad y las plataformas de medios sociales que los clientes utilizan para encontrarnos.
Este tipo de preguntas son más fáciles de analizar y pueden darnos un mayor índice de respuesta.
No obstante, la encuesta incluye preguntas abiertas, que pueden ayudarnos a obtener información más detallada de los clientes.
La encuesta debería permitirnos comprender mejor las necesidades de nuestro público objetivo.
Sin embargo, los ejemplos de casos de uso de esta entrada del blog deberían permitirle comprender el posible uso de los datos obtenidos de cualquier encuesta de opinión, como por ejemplo, las encuestas de investigación de mercado.
2. Organizar los datos de la encuesta
Una vez finalizado el proceso de recopilación de datos, el primer paso consiste en exportar los datos de la herramienta de encuesta a Google Sheets, Excel o cualquier otra aplicación de análisis estadístico.
Si ya dispone de los datos, puede saltarse esta parte y pasar directamente al análisis de los datos de la encuesta.
Después de exportar la encuesta, los datos deberían tener este aspecto:
A continuación, debemos desglosar la tabla en grupos más generales para no perdernos en la lista de preguntas.
He aquí un ejemplo:
- Demografías
- Marketing: Edad | ¿Cómo nos conoció?
- Personal: ¿Le pareció que el personal era acogedor y amable?
- Alimentación: ¿Cómo calificaría la calidad de la comida de nuestro restaurante? ¿Llegó la comida a tiempo?
- Menú: ¿Hay algo que crea que debería estar en el menú?
- Precio: ¿Se corresponden los precios con la calidad de su experiencia en general?
- NPS (puntuación neta del promotor): ¿Qué probabilidades hay de que recomiende el restaurante a sus amigos?
- Devolución: ¿Vendrás a visitarnos de nuevo?
Una vez que tenemos los números, el siguiente paso es calcular el porcentaje para comparar las respuestas rápidamente.
He aquí un ejemplo de cálculo del porcentaje de grupos de edad:
Para determinar qué grupo de edad acude más a nuestro restaurante, tenemos que dividir el número total de personas de cada grupo de edad por el número total de respuestas a la encuesta multiplicado por 100.
Para ello, tomaremos el grupo de edad de 25 a 34 años.
- 25 personas de 25 a 34 años han respondido a nuestra encuesta
- El número total de personas que respondieron a la encuesta es de 55.
- 25/55×100 = 46%
- 46% de los clientes que visitaron nuestro restaurante pertenecen al grupo de edad de 25 a 34 años.
3. Utilizar métodos de análisis de datos de encuestas
Ha llegado el momento de dar sentido a los datos cuantitativos y cualitativos que hemos recogido en la encuesta.
Para ello, utilizaremos varios métodos sencillos, como el análisis de las principales preguntas de investigación, la tabulación cruzada y el filtrado de los resultados, y la evaluación comparativa de los resultados de la encuesta.
He aquí lo que significa cada uno de ellos:
Preguntas más frecuentes
Las mejores preguntas de la encuesta deben darnos información sobre el tema que más nos interesa.
Por ejemplo, si estamos interesados en mejorar nuestros métodos de marketing y promoción, nuestras principales preguntas de investigación serían las referidas a la parte de marketing:
¿Cómo nos conoció?
Los datos que obtenemos de los encuestados son evidentes. 63% de los encuestados dijeron que habían oído hablar del restaurante a través de las redes sociales. 18% de los encuestados dijeron que nos habían encontrado en Google, y tanto los anuncios de televisión como los Influencers nos han traído, 0 clientes.
Así pues, la pregunta principal de investigación es precisamente eso, un porcentaje de los encuestados que dieron una respuesta específica a una pregunta concreta.
Tabulación cruzada y filtrado de resultados
La tabulación cruzada consiste en comparar los resultados (conjuntos de datos) entre más subgrupos de la encuesta.
Ejemplo: Queremos comparar cómo respondieron a la pregunta "¿Cómo nos conoció?" los grupos de edad entre 18-24 y 25-34 años.
66% de los clientes de entre 18 y 24 años respondieron que habían oído hablar de nosotros a través de las redes sociales, 33% respondieron que habían visitado el restaurante después de que alguien se lo recomendara.
El siguiente grupo es el de 25-34 años. 80% respondieron que habían oído hablar del restaurante a través de las redes sociales, y 20% respondieron que nos habían encontrado en Google.
Podemos concluir que ambos grupos de edad "vinieron" principalmente de las redes sociales, pero el grupo de 25-34 años tiene tendencia a buscar restaurantes en Google, a diferencia del grupo de 18-24 años.
Filtrar los resultados significa que nos centramos sólo en un subgrupo cada vez, en lugar de comparar las respuestas de más subgrupos.
Por ejemplo, sólo podemos analizar el grupo de edad de 25 a 34 años y explorar únicamente sus respuestas a la encuesta.
Datos de la encuesta de referencia
La evaluación comparativa significa establecer una línea de base a partir de la cual se pueden comparar los datos de la encuesta A con los datos que se recopilarán con la encuesta B.
He aquí un ejemplo:
Podemos tomar los datos de puntuación NPS de la encuesta A (¿Qué probabilidades hay de que nos recomiende a un familiar o amigo?) y comparar la puntuación NPS con los datos de la encuesta B.
La puntuación de nuestra primera encuesta (encuesta A) es nuestra referencia.
Si los datos de la encuesta A muestran que la puntuación NPS es superior a los datos de nuestra segunda encuesta, la encuesta B, tenemos que entender la causa de ello.
¿Qué estamos haciendo ahora para que la gente no nos recomiende tanto como antes?
Podemos utilizar diferentes métodos de visualización de datos, como los gráficos de barras, para facilitar la comparación.
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Hasta ahora, hemos recopilado una gran cantidad de datos valiosos. A partir de estos datos, podemos sacar conclusiones, examinar cómo mejorar la satisfacción del cliente y aumentar el valor para la empresa.
Siga el resto de los pasos siguientes para comprobar un ejemplo real de casos de uso de datos de encuestas: ?
4. Definir una persona compradora
- Edad
- Ingresos
- Intereses
- Ubicación
- Motivaciones de compra
Por ejemplo:
James es un estudiante de máster de 27 años. También trabaja en una empresa de informática.
Viene todos los viernes por la noche con sus amigos. No está casado ni tiene hijos. Es muy activo en las redes sociales. Vive cerca del restaurante y gana $94.700 al año.
Le gusta la fotografía, viajar y probar diferentes tipos de comida.
Su red social favorita es Instagram, donde comparte historias gastronómicas con regularidad.
Ejemplo de persona
5. Crear contenidos basados en datos
Según las respuestas de la encuesta, nuestros clientes son en su mayoría Millennials y de la Generación Z, lo que significa que la estrategia de contenidos (cuándo, por qué y qué publicar) debe coincidir con los hábitos de consumo y los rasgos de personalidad de las personas que pertenecen a esos grupos de edad.
Podemos utilizar los datos de la encuesta para determinar el tema, el ángulo y el propósito de crear contenidos más afines y atractivos.
He aquí algunos ejemplos de los rasgos de consumo que mejor describen a los clientes de entre 18 y 34 años.
Investigar antes de comprar
La generación del milenio es muy difícil de complacer, y aunque muchos restaurantes hacen todo lo posible por atraer a este grupo demográfico con costosas renovaciones o nuevos platos, la forma más fácil de hacer que un restaurante sea atractivo para los millennials puede ser tan simple como generar reseñas. Volver a publicar reseñas en sus perfiles de redes sociales o en su sitio web debería formar parte de su estrategia de marketing.
Además, si volvemos a los resultados de nuestra encuesta, podemos ver que el 33% de las personas de entre 18 y 24 años respondieron que alguien les había recomendado su restaurante.
Esto significa que el restaurante está haciendo un buen trabajo y nos demuestra que el boca a boca es un estímulo para que la gente vaya a tu restaurante.
Miedo a perderse algo
Otra característica que distingue a los compradores de estos grupos de edad es el miedo a perderse algo.
Puede utilizar reseñas y testimonios, descuentos con cuenta atrás o copias de oportunidades perdidas.
Consumidores visuales
Publicar vídeos, imágenes, GIFS y MEMEs, o incluso contenidos interactivos, debería formar parte de su marketing de contenidos.
Consumidores multidispositivo.
Todo lo que produzca como contenido debe estar optimizado para dispositivos de múltiples pantallas.
Expresiones lingüísticas
Los ejemplares que escribimos deben ser para el gran público y comprensibles para todos.
Tono de voz
Lenguaje amistoso y desenfadado
Creativos
La mayoría de los clientes son jóvenes, lo que significa que los profesionales del marketing también deben diseñar las creatividades (imágenes) para que se relacionen con sus clientes.
6. Determinar los mejores canales de distribución
Según los resultados de la encuesta, 63% de los encuestados han oído hablar del restaurante a través de las redes sociales. 18% nos buscaron en Google, 18% visitaron el restaurante por recomendación de alguien, y los anuncios de televisión y los influencers nos han traído 0 personas.
Podemos concluir que las redes sociales y Google deberían ser nuestro principal objetivo para promocionar el restaurante y deberíamos renunciar a la televisión y a los influencers.
7. Determinar la estrategia de marketing en redes sociales
Los datos de las encuestas que hemos recopilado también pueden aplicarse en nuestros programas de pago. marketing en redes sociales para una segmentación más precisa de la audiencia.
He aquí algunos ejemplos de cómo puede utilizar los datos:
- Podemos utilizar direcciones de correo electrónico para reorientar audiencias y crear audiencias similares basadas en listas de clientes.
- Ajustar el rango de edad de los anuncios, de modo que podamos dirigirnos al público adecuado y ahorrar tiempo y dinero en pruebas basadas en los datos demográficos.
- Podemos utilizar la lista de clientes para notificar a los clientes los nuevos elementos del menú.
- Podemos dirigirnos a públicos fríos en función de su interés por la comida vegana. ( Según los datos cualitativos de las preguntas abiertas, a la mayoría de los encuestados les encantaría tener pizza vegana en el menú.)
- Si conocemos a nuestro cliente ideal, podremos ajustar adecuadamente nuestro presupuesto en Instagram o Facebook.
- Utilice preguntas de valoración para aumentar la relevancia de los anuncios.
8. Introducir mejoras basadas en la información recibida
Los resultados de la encuesta nos muestran que la pizza vegana, las alitas de pollo y la ensalada griega son alimentos que faltan en el menú.
Los datos nos dicen que muchos visitantes son veganos, y el restaurante tiene que considerar opciones veganas como la pizza vegana para sus clientes.
81% de los clientes dijeron que el personal era amable, 9% que no lo era y 10% no se dieron cuenta. Esto significa que el equipo hace un buen trabajo la mayor parte del tiempo cuando atiende a los clientes.
9. Predecir comportamientos futuros
54% de los encuestados dijeron que volverían, 27% que no lo saben y 19% dijeron que no volverían.
La mayoría de los clientes dijeron que volverían, lo cual es fantástico, pero investiguemos por qué los clientes no están seguros de volver al restaurante utilizando el método de tabulación cruzada.
27% respondió que no saben si volverían al restaurante.
Lo lógico sería comparar estas respuestas con las relativas al precio, la calidad de la comida o la amabilidad del personal como posibles aspectos que pueden influir en la experiencia del cliente.
Esto es lo que tenemos: ⬇️
60% de las personas que respondieron "no lo sé" también dijeron que el precio no se correspondía con la calidad del restaurante. Así que esa puede ser una razón para que alguien se lo piense dos veces antes de venir al restaurante.
Dicho esto, podemos utilizar esta información para predecir por qué y si alguien volvería o no.
Conclusión
Existen infinitas posibilidades de mejorar su negocio cuando sus clientes están dispuestos a dar su opinión. Analizando comentarios de los clientesLas empresas pueden servir mejor a sus objetivos y tomar decisiones más centradas en el cliente.
Aprender a analizar y extraer información valiosa no es un proceso fácil; sin embargo, una vez dominado, puede beneficiar significativamente a todos los aspectos de la empresa.
