נתונים יכולים לעשות דברים יפים, אבל הפיכת תוצאות הסקר שלך לניתוח ברור ומשכנע היא לא תמיד משימה פשוטה. אספנו את הטיפים שלנו לניתוח סקרים יחד עם אלי רייפמן מדריך למתחילים לנתוני סקרים וכלי ניתוח.

מהו ניתוח נתוני סקר?

ניתוח נתוני סקר הוא תהליך של הפיכת חומר הגלם של נתוני הסקר שלך לתובנות ותשובות שבהן תוכל להשתמש כדי לשפר דברים עבור העסק שלך. זה חלק חיוני בביצוע מחקר מבוסס סקר. ישנן מספר עצום של שיטות ניתוח נתונים זמינות, החל מטבלת צולבת פשוטה, שבה הנתונים מסודרים לשורות ועמודות שמקלים על ההבנה, ועד לשיטות סטטיסטיות לניתוח נתוני סקר שאומרות לך דברים שלעולם לא תוכל לפתור על שֶׁלוֹ.

סוגי נתוני סקר

סוגים שונים של שאלות סקר מניבים נתונים בצורות שונות. הנה מדריך קצר לכמה מהם.

נתונים קטגוריים (נומינליים).

סוג זה של נתונים קיים בקטגוריות שאין להן קשר היררכי זו לזו. שום פריט לא יותר או פחות, טוב יותר או גרוע יותר מהאחרים. דוגמאות יהיו צבעי יסוד (אדום נגד כחול), מגדרים (זכר נגד נקבה) או שמות מותגים (קרייזלר נגד מיצובישי).

שאלות ריבוי ברירות לרוב מייצרות נתונים מסוג זה (אם כי לא תמיד).

נתונים סדרתיים

בניגוד לנתונים קטגוריים, לנתונים סידוריים יש דרגה מהותית המתייחסת לכמות או לאיכות, כגון דרגות או העדפה, או עד כמה מישהו מסכים או לא מסכים עם אמירה.

סולמות ליקרט וסולמות דירוג משמשים לעתים קרובות לסוג זה של נתונים.

נתונים סקלרים

בדומה לנתונים רגילים, נתונים סקלרים עוסקים בכמות ואיכות על בסיס יחסי, כאשר פריטים מסוימים מדורגים מעל אחרים. מה שמייחד אותו הוא שהוא משתמש בסולם מבוסס, כגון גיל (מבוטא כמספר), ציוני מבחנים (מתוך 100), או זמן (בימים, שעות, דקות וכו')

ייתכן שתקבל מידע מסוג זה מפורמט שאלות נפתחות או בקנה מידה גולש, בין היתר.

נתוני שפה טבעית

תשובות שנכתבו במילים של מישהו עצמו הן גם סוג של נתוני סקר. סוג זה של תגובה ניתן בדרך כלל בפורמטים של שאלות בשדה פתוח (תיבת טקסט).

סוג הנתונים שאתה מקבל משפיע על סוג הניתוח של תוצאות הסקר שתבצע, לכן חשוב מאוד לשקול היטב כאשר אתה כותב את שאלות הסקר שלך ומעצב זרימות סקר.

השוואת נתוני הסקר שלך

אחד ההיבטים החזקים ביותר של ניתוח נתוני סקר הוא שאתה יכול להשתמש בו לא רק כדי לחשוף תובנות מהתוצאות שלך, אלא כדי לבנות את התובנות הללו לאורך זמן.

שימוש בסוגים עקביים של נתונים ושיטות ניתוח פירושו שאתה יכול להשתמש בתוצאות הראשוניות שלך כאמת מידה למחקר עתידי. שמירה על סוגי השאלות וסוגי הנתונים שלך ושיטות ניתוח הנתונים שלך פירושה שאתה משיג מדידה דומה של תוצאות לאורך זמן. ואם אתה אוסף נתונים באופן עקבי מספיק כדי לראות דפוסים ותהליכים צצים, אתה יכול להשתמש בהם כדי ליצור תחזיות לגבי אירועים ותוצאות עתידיות.

יתרון נוסף של ניתוח נתונים לאורך זמן הוא שאתה יכול להשוות את התוצאות שלך לתוצאות של אנשים אחרים, בתנאי שאתה משתמש באותם מדידות ומדדים. דוגמה קלאסית היא NPS (Net Promoter Score), שהפכה למדידה סטנדרטית של חווית לקוח שחברות עוקבות אחריה בדרך כלל לאורך זמן.

הצגת הנתונים שלך

רוב הנתונים אינם ידידותיים במיוחד לעין או למוח האנושי בצורתם הגולמית. ניתוח נתוני סקר עוזר לך להפוך את הנתונים שלך למשהו נגיש, אינטואיטיבי ואפילו מעניין למגוון רחב של אנשים.

אתה יכול להציג נתונים בצורה ויזואלית, כגון תרשים או גרף, או לבטא תגליות בשפה פשוטה, למשל בביטויים כמו "לקוחות בבריטניה העדיפו באופן עקבי פריכיות תפוחי אדמה על פני טורטייה צ'יפס"

גישה נוספת היא לבטא נתונים באמצעות הכוח של סיפור סיפורים, באמצעות מבנה התחלה-אמצע-סוף או מצב-משבר-פתרון כדי לדבר על האופן שבו מגמות הופיעו או אתגרים התגברו.

בנוסף להצגת הנתונים שלך, הקפד תמיד לשתף את התובנות שאליהן הוביל. תובנות מגיעות כאשר אתה מיישם ידע ורעיונות על הנתונים בסקר אלי רייפמן, מה שאומר שהם לרוב בולטים יותר וקלים יותר לתפיסה מהנתונים עצמם. תובנות עשויות ללבוש צורה של פעולה מומלצת, או לבחון כיצד שתי נקודות נתונים שונות מחוברות.