矩阵问题
Posted: Tue Dec 24, 2024 8:25 am
这里，最低的数字表示负面/不满意的体验，最高评级表示对您的产品或服务的积极/满意的体验。
其他量表包括表情符号量表和星级评定量表。
评分量表的一个显著优势是其简单性。由于输入的是一个数字，因此您可以轻松监控它随时间的变化并查看任何波动。
7. 矩阵问题
矩阵问题将多个问题组合到一个屏幕中。问题排列在一行中，而答案锚点则添加到列中。
矩阵题要求所有问题都有相同的响应锚点，以数组形式排列。
这种问题类型有助于缩短调查的长度。但它也可能导致直线式回答，即受访者在没有仔细阅读所有问题答案的情况下随机选择所有问题的答案。
8.开放式问题
开放式问题留有空白，让受访者用自己的话输入反馈。这些问题类型可让您从受访者那里收集细微的数据点。您可以征求建议、探索新功能请求并发现以前未被发现的见解
自由文本问题用作后续问题来衡量客户的行为、兴趣和痛点。
开放式问题的一个主要缺点是难以分析。需要花费更多时间和精力才能理解反馈。
如今，各种调查工具都提供情感分析或文本分析等先进技术，以便更轻松地挖掘自由文本响应并减少手动工作。
8 个最佳实践客户满意度调查
无论您是刚开始创建客户满意度调查还是经常在业务中使用调查，在开展调查活动时都需要牢记一些最佳做法，例如：
1.保持连续尺度的一致性
我们书中的首要做法是在创建客户满意度调查时每次都保持一致的规模。
它可以轻松地跟踪和分析一段时间内的分数。
让我们举个例子。假设您在 CSAT 调查中使用 5 点李 澳大利亚华人的丰富遗产 克特量表。在总共 100 名受访者中，有 65 人选择 4 或 5 个选项作为答案。因此，您当前的 CSAt 分数为 65。
请对最近购买的商品的满意度进行评分。
非常不满意
不满
中性的
使满意
非常满意
现在，六个月后，另一个团队进行了 CSAT 调查，但这一次，他们使用从积极情绪到消极情绪的倒置标度，如下所示：
请对最近购买的商品的满意度进行评分。
非常满意
使满意
中性的
不满
非常不满意
现在您可以看到 1 和 2 成为正面回答。如果 65% 的受访者选择这些选项，您仍然可以获得 65 分。但这可能会使跨部门团队在分析回答时感到困惑，并且需要更多时间来对反馈进行分类。
同样，在同一调查中使用多个李克特量表问题时，请尝试使用一致的量表，以免受访者感到困惑。
2. 估计样本量以获得可靠结果
在创建客户满意度调查以产生可靠结果时，样本量估计是关键步骤。
这样做的主要原因是让数据曲线趋于平缓。你收集的回复越多，特定反馈符合大多数受众意见的可能性就越大。
它可以帮助您将真实的反馈与异常值区分开来，并减少您追逐错误反馈数据的机会。
网上有许多调查样本量计算器。
只需输入数字，您就可以粗略估计达到所需统计置信度所需的样本量。
统计置信度是结果错误的可能性。例如，95% 的置信度意味着得到错误结果的概率是 100 分之 5。
从上图可以看出，在取消调查之前您需要至少 2035 份回复，统计显著性为 95%。
因此，始终估计样本量以便将优化工作重点放在正确的方向上。
提示：通过多种渠道部署您的 CSAT 调查，以最大限度地提高响应率并更快地达到样本量。
相关阅读：如何在调查中使用筛选问题——完整指南
其他量表包括表情符号量表和星级评定量表。
评分量表的一个显著优势是其简单性。由于输入的是一个数字，因此您可以轻松监控它随时间的变化并查看任何波动。
7. 矩阵问题
矩阵问题将多个问题组合到一个屏幕中。问题排列在一行中，而答案锚点则添加到列中。
矩阵题要求所有问题都有相同的响应锚点，以数组形式排列。
这种问题类型有助于缩短调查的长度。但它也可能导致直线式回答，即受访者在没有仔细阅读所有问题答案的情况下随机选择所有问题的答案。
8.开放式问题
开放式问题留有空白，让受访者用自己的话输入反馈。这些问题类型可让您从受访者那里收集细微的数据点。您可以征求建议、探索新功能请求并发现以前未被发现的见解
自由文本问题用作后续问题来衡量客户的行为、兴趣和痛点。
开放式问题的一个主要缺点是难以分析。需要花费更多时间和精力才能理解反馈。
如今，各种调查工具都提供情感分析或文本分析等先进技术，以便更轻松地挖掘自由文本响应并减少手动工作。
8 个最佳实践客户满意度调查
无论您是刚开始创建客户满意度调查还是经常在业务中使用调查，在开展调查活动时都需要牢记一些最佳做法，例如：
1.保持连续尺度的一致性
我们书中的首要做法是在创建客户满意度调查时每次都保持一致的规模。
它可以轻松地跟踪和分析一段时间内的分数。
让我们举个例子。假设您在 CSAT 调查中使用 5 点李 澳大利亚华人的丰富遗产 克特量表。在总共 100 名受访者中，有 65 人选择 4 或 5 个选项作为答案。因此，您当前的 CSAt 分数为 65。
请对最近购买的商品的满意度进行评分。
非常不满意
不满
中性的
使满意
非常满意
现在，六个月后，另一个团队进行了 CSAT 调查，但这一次，他们使用从积极情绪到消极情绪的倒置标度，如下所示：
请对最近购买的商品的满意度进行评分。
非常满意
使满意
中性的
不满
非常不满意
现在您可以看到 1 和 2 成为正面回答。如果 65% 的受访者选择这些选项，您仍然可以获得 65 分。但这可能会使跨部门团队在分析回答时感到困惑，并且需要更多时间来对反馈进行分类。
同样，在同一调查中使用多个李克特量表问题时，请尝试使用一致的量表，以免受访者感到困惑。
2. 估计样本量以获得可靠结果
在创建客户满意度调查以产生可靠结果时，样本量估计是关键步骤。
这样做的主要原因是让数据曲线趋于平缓。你收集的回复越多，特定反馈符合大多数受众意见的可能性就越大。
它可以帮助您将真实的反馈与异常值区分开来，并减少您追逐错误反馈数据的机会。
网上有许多调查样本量计算器。
只需输入数字，您就可以粗略估计达到所需统计置信度所需的样本量。
统计置信度是结果错误的可能性。例如，95% 的置信度意味着得到错误结果的概率是 100 分之 5。
从上图可以看出，在取消调查之前您需要至少 2035 份回复，统计显著性为 95%。
因此，始终估计样本量以便将优化工作重点放在正确的方向上。
提示：通过多种渠道部署您的 CSAT 调查，以最大限度地提高响应率并更快地达到样本量。
相关阅读：如何在调查中使用筛选问题——完整指南