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Analysieren von Umfragedaten

Market research 04 12
Sehen Sie anhand einer Beispielumfrage, welche Fragetypen möglich sind!
Table of Contents

Nach der Durchführung von Umfragen bleibt als letzter Schritt die Analyse der gesammelten Daten. Ihre statistischen Umfragedaten haben keine Bedeutung, wenn sie nicht analysiert werden. Sie müssen die Daten analysieren, um sinnvolle und nützliche Ergebnisse zu erhalten. Die Schlussfolgerungen, die Sie ziehen, werden Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen, um Änderungen für ein erfolgreiches Unternehmen umzusetzen.

Für die Analyse von Umfragedaten sind Kenntnisse über die Arten von Umfragedaten und die vier Messstufen erforderlich.

Arten von Umfragedaten: Abgeschlossene Fragen und offene FragenVier Ebenen der Messung: Nominalskala, Ordinalskala, Intervallskala und Verhältnisskala

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Schritte zur Analyse von Umfragedaten

Analyzing Survey Data1

Ihre wichtigste Forschungsfrage:

Wenn Sie mit dem Entwurf Ihrer Umfrage beginnen, müssen Sie eine Hauptforschungsfrage festlegen. Dies ist die Forschungsfrage, die Sie zu lösen versuchen. Sie sammeln die Daten, um die endgültige Schlussfolgerung für diese Forschungsfrage zu ziehen.

Wenn sich Ihre Umfrage auf Ihr Markenimage konzentriert, sollte Ihre Hauptforschungsfrage lauten: „Wie bewerten unsere Kunden unsere Marke?“

Suchen Sie nun in Ihrer Umfrage nach den Fragen, die die Hauptforschungsfrage beantworten. Zum Beispiel: „Würden Sie unsere Marke Ihren Kollegen empfehlen?“

Nun können Sie die Antworten auf diese Frage sammeln und analysieren, um den Prozentsatz der Personen zu ermitteln, die „ja“, „nein“ oder „nicht sicher“ gesagt haben. Sie können auch andere relevante Fragen segmentieren, die mit dem Ziel der Umfrage übereinstimmen.

Kreuztabellierung der Ergebnisse:

Bei der Entwicklung Ihres Analyseplans müssen Sie festgelegt haben, mit welchen Untergruppen Sie die Ergebnisse vergleichen wollen. Vielleicht wollten Sie zum Beispiel herausfinden, wie verschiedene Staaten auf die Umfrage reagieren würden. Sie können die Umfragedaten verschiedener Staaten mit Hilfe von Kreuztabellen analysieren und vergleichen.

Die Kreuztabellierung ist ein statistisches Werkzeug, das für kategoriale Daten verwendet wird. Sie liefert umfassende Informationen über die Beziehung zwischen den Variablen. Mithilfe der Kreuztabellierung können Sie Umfragedaten auf bestimmte Gruppen eingrenzen. Sie können analysieren, wie Ihre Zielgruppe im Vergleich zu anderen Gruppen auf Ihre Umfrage reagiert.

Benchmarking und Vergleich mit früheren Ergebnissen:

Sind Sie mit Ihrem Umfrageergebnis zufrieden? Um diese Frage zu beantworten, müssen Sie Ihr aktuelles Ergebnis mit den Ergebnissen einer früheren Umfrage vergleichen, die dasselbe Ziel hatte. Auf diese Weise können Sie durch den Vergleich Ihrer Umfrageergebnisse einen Trendvergleich anstellen.

Durch den Vergleich können Sie herausfinden, wie sehr Sie sich verbessert haben. Hat sich das Ergebnis der Kundenbefragung verbessert oder verschlechtert? Setzen Sie das Ergebnis, das Sie als Ihr bestes ansehen, als Benchmark fest und vergleichen Sie das neue Ergebnis damit.

Wenn es sich um Ihre erste Umfrage handelt, sollten Sie das Umfrageergebnis dieses Jahres als Benchmark verwenden. Durch das Benchmarking Ihrer Umfragedaten legen Sie eine Basiszahl fest. Auf diese Weise können Sie feststellen, ob sich die Ergebnisse ändern.

Analysieren Sie die quantitativen Umfragedaten:

Wenn Sie Skalen verwenden, können Sie einfach und statistisch messen, wie die Kunden Ihre Produkte und Dienstleistungen bewerten. Die Skalenmethode ist die beste Methode zur Untersuchung der Kundenzufriedenheit und -erfahrung.

Sie können ein Balkendiagramm erstellen, um Ihre Daten zu analysieren. Mit dem Balkendiagramm lässt sich die Häufigkeit der Antworten leicht darstellen. Sie können entweder den Modus oder den Mittelwert der Umfragedaten berechnen. Durch die Berechnung des Modus können Sie die häufigste Beantwortung in den Umfragedaten ermitteln.

Das bedeutet, dass Sie feststellen können, wie sich die Beantwortung derselben Frage durch die Kunden im Laufe der Zeit verändert. Sie können den Mittelwert der Umfragedaten berechnen, indem Sie alle Bewertungen addieren und die Summe durch die Anzahl der erfassten Beantwortungen teilen.

Sehen Sie, was unsere Kunden über Voxco sagen

Sehen Sie anhand einer Beispielumfrage, welche Fragetypen möglich sind!

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Analyzing Survey Data2

Tipps zum Analysieren von Umfragedaten

Statistische Signifikanz

Es ist wichtig, daran zu denken, dass Sie eine große Stichprobengröße benötigen, um genaue Ergebnisse aus Ihrer Umfrage zu erhalten. Je größer die Stichprobe ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Ergebnisse die Grundgesamtheit repräsentieren. Dadurch wird auch sichergestellt, dass Ihre Umfragedaten zuverlässig sind und Sie keine Annahmen treffen.

Ihre Befragten sollten ein genaues Abbild des Zielmarktes sein. Wenn Ihre Zielkunden beispielsweise in die Altersgruppe der 20- bis 35-Jährigen fallen, Sie aber die meisten Antworten von Altersgruppen jenseits der 35 erhalten, deutet dies darauf hin, dass Ihre Umfragedaten statistisch nicht signifikant sind.

Entfernen Sie unvollständige Beantwortungen

Es kann vorkommen, dass Ihre Befragten einige Fragen auslassen und sie leer lassen. Unvollständige Beantwortungen können Ihre Umfragedaten verfälschen. Bevor Sie die Beantwortungen analysieren, sollten Sie die unvollständigen Antworten entfernen.

Qualitative Daten verwenden, um die quantitativen Daten zu verstehen

Qualitative Daten helfen Ihnen, das „Warum“ hinter den Gedanken oder dem Entscheidungsprozess eines Kunden zu verstehen. Quantitative Daten helfen, die Trends und Vorlieben der Kunden zu verstehen.

Sie haben beispielsweise Ihre Kunden befragt, warum sie nicht zu zahlenden Kunden werden, obwohl sie das Produkt während einer kostenlosen Testphase genutzt haben.

Durch die Befragung mit geschlossenen Fragen erhalten Sie die quantitativen Daten, dass 65 % der Nutzer angeben, dass sie mit dem Produkt zufrieden sind. Die Daten sagen jedoch nichts darüber aus, warum sie immer noch nicht konvertieren, wenn sie das Produkt zufriedenstellend finden. Um dies herauszufinden, können Sie offene Fragen stellen, z. B. „Was hält Sie davon ab, unser zahlendes Mitglied zu werden?“

Dies wird Ihnen helfen, Ihre quantitativen Daten zu überdenken und den Grund für die mangelnde Bereitschaft zu verstehen, sich als zahlender Kunde anzumelden.

Stichprobengröße

Denken Sie immer daran, dass die Stichprobengröße wichtig ist. Ein großer Stichprobenumfang gewährleistet, dass Ihre Daten zuverlässig sind und die Zielpopulation genau repräsentieren. Sie verringert die Verzerrungen und die Fehlermarge.

Verwechseln Sie nicht Korrelation mit Kausalität

Marketingexperten verwechseln häufig Korrelation mit Kausalität, wenn sie versuchen, aus den Umfragedaten Schlussfolgerungen zu ziehen. Der häufigste Fehler, den man machen kann, besteht darin, dass man vorschnell zu dem Schluss kommt, dass nur weil zwei Daten korreliert sind, die eine Ursache für die andere ist.

Um diese Art von Fehler zu vermeiden, sollten Sie alle Faktoren berücksichtigen, die für das Ergebnis verantwortlich sein könnten. Verwenden Sie qualitative Daten, um die Umfragedaten zu verstehen.

Ein Beispiel: Sie führen eine Umfrage zur Produktzufriedenheit durch, nachdem Sie in diesem Jahr Ihre Produktmerkmale aktualisiert haben.

  • Sie vergleichen Ihr aktuelles Ergebnis mit dem früheren Ergebnis, als Sie das Produkt auf den Markt brachten, und stellen fest, dass
  • Die Kundenzufriedenheit mit Ihrem Produkt ist im Vergleich zum Vorjahr um 5 % gestiegen.
  • Sie schließen daraus, dass die Kundenzufriedenheit nach der Aktualisierung des Produkts gestiegen ist.

Ihre Schlussfolgerung ist jedoch möglicherweise nicht ganz richtig. Die beiden Faktoren können in einem eindeutigen Zusammenhang stehen; das bedeutet nicht, dass die Kundenzufriedenheit mit der Produktentwicklung gestiegen ist. Es könnte auch sein, dass Ihr Kundenservice, die Leistung Ihrer Website/App usw. einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidungen Ihrer Kunden hatten. Andere Faktoren können der Grund für den Anstieg der Kundenzufriedenheit sein.

Zusammenfassen,

Sie müssen Ihre Umfragedaten analysieren, um zu verstehen, wie Ihr Unternehmen abschneidet und welche Erfahrungen Ihre Kunden machen. Verwenden Sie Umfragesoftware, um die große Menge an Daten zu verarbeiten und genaue Ergebnisse zu erhalten, die frei von menschlichen Fehlern sind.

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Why should you use Voxco Survey Software to analyze your Survey data?

Analyzing Survey Data3

Voxco’s Survey Analytics can help you convert your survey data into actionable insights. You can use cross-tabulation to analyze the data. Also, you can build visual stories with your collected data. 

Cross-tabulation feature: 

Voxco’s drag-and-drop function helps you to create cross-tabulation fast and easily. The feature includes automatic stat-testing which allows you to color-code cells where statistical significance is found. 

Visual Analytics:

 Voxco Analytics allows you to turn cross-tabulation into visual charts. The charts are always up-to-date because new data is added in real-time. 

Dashboard:

 You can see trends and relationships between survey data. Voxco’s dashboard includes crosstabs, charts, videos, images, and your own branding tools. 

Secure Portal: 

The analytics software includes a secure portal you can use to share important findings with your colleagues and clients. You can organize your folders. You have the control to decide what others see and do in their account.

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FAQs

Survey Data is the data that is collected from respondents who participated in a survey. The data includes comprehensive information. It is collected from a target market about a specific research topic.

For statistical analysis of survey data using survey software, it is used to analyze quantitative data. Quantitative data can be compared and counted on a numerical scale which helps in quantifying the research question.

Data collection and Analysis tools involve charts, maps, and diagrams. These help to collect, interpret and present the data.

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