Analisi dei sondaggi: come valutare i risultati dei sondaggi [Esempio reale].

L'analisi del sondaggio è il processo di analisi dei dati/feedback dei clienti raccolti dai questionari precedentemente condotti. 

La maggior parte dei strumenti per la creazione di sondaggi forniscono opzioni per generare le risposte, ma per dare un senso alle informazioni ci vuole comunque qualcosa di più di un sottoinsieme di intervistati e di percentuali messe ordinatamente in una tabella.

Ma non lasciatevi sopraffare; in questo blog post vi forniamo un esempio pratico di come organizzare, analizzare e utilizzare gli insight utilizzabili per far progredire la vostra azienda e rendere felici tutti i suoi stakeholder. 

Immergiamoci in questa storia.

1. Impostare il modulo d'indagine per facilitare la raccolta dei dati

Per rendere più comprensibile l'intero processo di analisi dei dati, utilizzeremo un esempio di modello di ristorante semplice. 

Questo sondaggio online contiene principalmente domande a scelta multipla e a risposta chiusa sul cibo, il personale, il prezzo, l'età e le piattaforme di social media utilizzate dai clienti per trovarci.

Questo tipo di domande è più facile da analizzare e può garantire un tasso di risposta più elevato. 

Tuttavia, il sondaggio include domande aperte, che possono aiutarci a raccogliere informazioni più approfondite dai clienti. 

La ricerca dovrebbe fornirci una migliore comprensione delle esigenze del nostro pubblico di riferimento.

Tuttavia, gli esempi di casi d'uso riportati in questo blog post dovrebbero farvi capire il possibile utilizzo dei dati ottenuti da qualsiasi indagine di feedback, come ad esempio le indagini di ricerca di mercato. 

2. Organizzare i dati del sondaggio

Una volta terminato il processo di raccolta dei dati, il primo passo è esportare i dati dallo strumento di indagine in Google Sheets, Excel o qualsiasi altra applicazione di analisi statistica.

Se i dati sono già pronti, si può saltare questa parte e passare direttamente all'analisi dei dati del sondaggio. 

Dopo aver esportato l'indagine, i dati dovrebbero avere questo aspetto: 

Successivamente, dovremmo suddividere la tabella in gruppi più generali, in modo da non perderci nell'elenco delle domande. 

Ecco un esempio:

• Demograficos
• Marketing: Età | Come ha saputo di noi?
• Personale: Ha ritenuto che il personale fosse accogliente e cordiale?
• Cibo: Come giudica la qualità del cibo nel nostro ristorante? Il cibo è arrivato in tempo?
• Menu: C'è qualcosa che secondo lei dovrebbe essere presente nel menu?
• Prezzo: I prezzi sono stati all'altezza della qualità dell'esperienza complessiva?
• NPS (punteggio promozionale netto): Quanto è probabile che raccomandiate il ristorante ai vostri amici?
• Ritorno: Verrà a trovarci di nuovo?

Una volta che i numeri sono a posto, il passo successivo è calcolare la percentuale per confrontare rapidamente le risposte. 

Ecco un esempio di calcolo delle percentuali dei gruppi di età: 

Per determinare quale sia la fascia d'età più frequentata dal nostro ristorante, dobbiamo dividere il numero totale di persone in ciascuna fascia d'età per il numero totale di risposte al sondaggio moltiplicato per 100. 

A tal fine, prenderemo in considerazione la fascia d'età 25-34 anni.

• 25 persone di età compresa tra i 25 e i 34 anni hanno risposto al nostro sondaggio
• Il numero totale di persone che hanno risposto al sondaggio è di 55 persone.
• 25/55×100 = 46%
• 46% dei clienti che hanno visitato il nostro ristorante appartengono alla fascia di età 25-34 anni. 

3. Utilizzare i metodi di analisi dei dati dell'indagine

È giunto il momento di dare un significato ai dati quantitativi e qualitativi raccolti dall'indagine. 

Per farlo, utilizzeremo diversi metodi semplici, come l'esame delle principali domande di ricerca, la tabulazione incrociata e il filtraggio dei risultati e l'analisi comparativa dei risultati del sondaggio.

Ecco il significato di ciascuno di essi:

Domande principali

Le domande principali del sondaggio dovrebbero fornirci informazioni sull'argomento o sul tema che ci interessa di più. 

Ad esempio, se siamo interessati a migliorare i nostri metodi di marketing e di promozione, le nostre domande di ricerca principali saranno quelle che si riferiscono alla parte di marketing:

Come ha saputo di noi?

I dati ottenuti dagli intervistati sono evidenti. 63% degli intervistati hanno dichiarato di aver sentito parlare del ristorante attraverso i social media. 18% degli intervistati hanno dichiarato di averci trovato su Google, e sia gli spot televisivi che gli influencer ci hanno portato 0 clienti.

Quindi, la domanda di ricerca principale è proprio questa, una percentuale degli intervistati che hanno dato una risposta specifica a una domanda specifica. 

Tabulazione incrociata e filtraggio dei risultati

Tabulazione incrociata significa confrontare i risultati (set di dati) tra più sottogruppi dell'indagine. 

Esempio: Vogliamo confrontare il modo in cui le fasce d'età tra i 18-24 e i 25-34 anni hanno risposto alla domanda "Come ha saputo di noi?".

66% dei clienti di età compresa tra i 18 e i 24 anni hanno risposto di aver sentito parlare di noi dai social media, 33% hanno risposto di aver visitato il ristorante dopo che qualcuno lo aveva consigliato. 

Il gruppo successivo è quello dei 25-34enni. 80% hanno risposto di aver sentito parlare del ristorante attraverso i social media e 20% hanno risposto di averci trovato su Google. 

Possiamo concludere che entrambe le fasce d'età sono "arrivate" principalmente dai social media, ma la fascia d'età compresa tra i 25 e i 34 anni ha la tendenza a cercare i ristoranti su Google rispetto alla fascia d'età compresa tra i 18 e i 24 anni.

Filtrare i risultati significa concentrarsi solo su un sottogruppo alla volta invece di confrontare le risposte di più sottogruppi. 

Ad esempio, possiamo analizzare solo il gruppo di età 25-34 anni ed esplorare solo le loro risposte al sondaggio.

Dati dell'indagine di benchmark

Fare benchmarking significa stabilire una linea di base da cui confrontare i dati del sondaggio A con quelli che si raccoglieranno con il sondaggio B.

Ecco un esempio:

Possiamo prendere i dati del punteggio NPS dal sondaggio A (Quanto è probabile che ci raccomandi a una famiglia o a un amico?) e confrontare il punteggio NPS con i dati dell'indagine B. 

Il punteggio della prima indagine (indagine A) è la nostra base di riferimento. 

Se i dati del sondaggio A mostrano che il punteggio NPS è più alto rispetto ai dati del nostro secondo sondaggio, il sondaggio B, dobbiamo capirne la causa. 

Cosa stiamo facendo ora che fa sì che le persone non ci raccomandino più come prima? 

Possiamo utilizzare diversi metodi di visualizzazione dei dati, come i grafici a barre, per facilitare il confronto. 

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Finora abbiamo raccolto una grande quantità di dati preziosi. Sulla base di questi dati, possiamo trarre conclusioni, esaminare come migliorare la soddisfazione dei clienti e aumentare il valore dell'azienda.

Seguite il resto dei passi sotto riportati per verificare un esempio reale di casi d'uso dei dati di indagine: ?

4. Definire una persona d'acquisto

1. Età
2. Reddito 
3. Interessi 
4. Posizione
5. Motivazioni d'acquisto

Esempio:

James è uno studente di master di 27 anni. È anche impiegato in un'azienda di informatica. 

Viene ogni venerdì sera con i suoi amici. Non è sposato né ha figli. È molto attivo sui social media. Vive vicino al ristorante e guadagna $94.700 all'anno. 

Gli piace la fotografia, viaggiare e assaggiare diversi tipi di cibo.

Il suo social media preferito è Instagram, dove condivide regolarmente storie di cibo. 

Esempio di persona

5. Creare contenuti basati sui dati 

Secondo le risposte al sondaggio, i nostri clienti sono per lo più Millennials e Generazione Z, il che significa che la strategia dei contenuti (quando, perché e cosa postare) deve corrispondere alle abitudini di consumo e ai tratti della personalità delle persone che appartengono a questi gruppi di età. 

Possiamo utilizzare i dati del sondaggio per determinare l'argomento, l'angolazione e l'obiettivo per creare contenuti più relazionabili e coinvolgenti. 

Ecco alcuni esempi di caratteristiche dei consumatori che meglio descrivono i clienti di età compresa tra i 18 e i 34 anni.

Ricerca prima dell'acquisto 

La generazione dei millennial è notoriamente difficile da accontentare e, mentre molti ristoranti fanno del loro meglio per attirare questa fascia demografica con costose ristrutturazioni o nuove proposte di menu, il modo più semplice per rendere un ristorante appetibile per i millennial potrebbe essere quello di generare recensioni. Riportare le storie sui profili dei social media o sul sito web dovrebbe essere una parte della vostra strategia di marketing. 

Inoltre, se torniamo ai risultati del nostro sondaggio, possiamo vedere che 33% delle persone di età compresa tra i 18 e i 24 anni hanno risposto che qualcuno ha raccomandato il vostro ristorante. 

Questo significa che il ristorante sta facendo un buon lavoro e ci dimostra che il passaparola è uno stimolo per le persone a venire al vostro ristorante. 

Paura di perdere qualcosa 

Un'altra caratteristica che contraddistingue gli acquirenti di queste fasce d'età è la paura di perdersi. 

Si possono utilizzare recensioni e testimonianze, sconti con conto alla rovescia o copie delle occasioni perse. 

Consumatori visivi 

La pubblicazione di video, immagini, GIF e MEME, o anche di contenuti interattivi, dovrebbe far parte del vostro content marketing.

Consumatori multidispositivo. 

Tutto ciò che producete come contenuto deve essere ottimizzato per i dispositivi a schermo multiplo. 

Espressioni linguistiche 

Le copie che scriviamo devono essere destinate al grande pubblico e comprensibili per tutti. 

Tono di voce 

Linguaggio amichevole e disinvolto

Creativi

La maggior parte dei clienti sono giovani, il che significa che i marketer devono progettare anche le creazioni (immagini) in modo che siano in relazione con i loro clienti. 

6. Determinare i migliori canali di distribuzione

Secondo i risultati del sondaggio, 63% dei partecipanti al sondaggio hanno sentito parlare del ristorante dai social media. 18% ci hanno cercato su Google, 18% hanno visitato il ristorante grazie alla raccomandazione di qualcuno, mentre gli spot televisivi e gli influencer ci hanno portato 0 persone.

Possiamo concludere che i social media e Google dovrebbero essere il nostro obiettivo principale per la promozione del ristorante e dovremmo rinunciare alla TV e agli influencer.

7. Determinare la strategia di social media marketing

I dati del sondaggio raccolti possono essere utilizzati anche per le nostre indagini a pagamento. marketing sui social media per un targeting più accurato del pubblico.

Ecco alcuni esempi di utilizzo dei dati:

• Possiamo utilizzare gli indirizzi e-mail per il retargeting del pubblico e per la creazione di pubblici simili basati su elenchi di clienti. 
• Regolare la fascia d'età degli annunci, in modo da poter indirizzare il pubblico giusto e risparmiare tempo e denaro per i test basati sui dati demografici.
• Possiamo utilizzare l'elenco dei clienti per notificare loro le nuove voci del menu.
• Possiamo indirizzare un pubblico freddo in base all'interesse per il cibo vegano (in base ai dati qualitativi delle domande aperte, la maggior parte degli intervistati vorrebbe la pizza vegana nel menu).
• Conoscendo il nostro cliente ideale, possiamo adeguare il nostro budget su Instagram o Facebook. 
• Utilizzate le domande di valutazione per aumentare la rilevanza delle copie degli annunci.

8. Apportare miglioramenti in base al feedback

I risultati del sondaggio ci mostrano che la pizza vegana, le ali di pollo e l'insalata greca sono alimenti che mancano dal menu. 

I dati ci dicono che molti visitatori sono vegani e che il ristorante deve prendere in considerazione opzioni vegane come la pizza vegana per i suoi clienti.

81% dei clienti hanno dichiarato che il personale era cordiale, 9% che non lo era e 10% non l'hanno notato. Ciò significa che il team fa un buon lavoro nella maggior parte dei casi quando serve i clienti. 

9. Prevedere i comportamenti futuri

54% dei partecipanti al sondaggio hanno dichiarato che torneranno, 27% che non lo sanno e 19% che non torneranno. 

La maggior parte dei clienti ha dichiarato che tornerà, il che è fantastico, ma analizziamo il motivo per cui i clienti non sono sicuri di tornare al ristorante utilizzando il metodo della tabulazione incrociata. 

27% ha risposto che non sa se tornerà al ristorante.

La cosa più logica sarebbe confrontare queste risposte con quelle relative al prezzo, alla qualità del cibo o alla cordialità del personale come possibili elementi che possono influenzare l'esperienza del cliente. 

Ecco cosa abbiamo: ⬇️

60% delle persone che hanno risposto "non so" hanno anche detto che il prezzo non corrisponde alla qualità del ristorante. Questo potrebbe essere un motivo per cui qualcuno ci penserebbe due volte prima di venire al ristorante. 

Detto questo, possiamo usare queste informazioni per prevedere perché e se qualcuno tornerà o meno. 

Conclusione

Quando i clienti sono felici di fornire un feedback, le possibilità di migliorare la propria attività sono infinite. Analizzando feedback dei clientiLe aziende possono servire meglio il loro scopo e prendere decisioni più centrate sul cliente. 

Imparare ad analizzare ed estrarre informazioni preziose non è un processo facile; tuttavia, una volta acquisita la padronanza, può portare benefici significativi a tutti gli aspetti dell'azienda.