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提高客户调查响应率并确保可量化、可操作的结果的 20 个技巧

客户调查可以让您了解您的客户和潜在客户是谁。 这可以帮助您适应和调整您的品牌形象,还可以帮助您预测他们未来的需求。 尽可能多地进行调查是在趋势和客户偏好方面保持领先地位的好方法。

  1. 定义明确的目标: 清楚地阐明调查的目的和您想要收集的信息。 这将有助于指导设计过程并确保您提出正确的问题。 您可能希望在贵公司的网站上始终提供更广泛的调查,以评估客户对您的产品或服务的总体满意度。 但是,如果您正在寻找针对某个特定主题的更具体的反馈,那么您应该单独为该调查做广告。

调查类型

  1. 瞄准正确的数量: 理解 统计有效响应所需的最小数量 是必不可少的。 例如,如果您通过电子邮件宣传您的调查,您需要关注您的打开率、调查开始率和调查完成率。 了解您需要完成多少回复才能确保有效结果可以回溯,以确保您发送足够多的人员调查以获得可操作的结果。

计算你的样本量

  1. 瞄准正确的受众: 确定您要调查的潜在客户、客户、人口统计数据或特定人群。 确保样本代表目标人群,以最大程度地减少偏差并提高结果的有效性。 如果是纯粹的客户调查,您甚至可能想要 您的收件人验证他们的购买历史 打印在收据上。 请记住,您的受众也可能使用移动设备。 移动响应调查或移动优化调查设计是必须的!
  2. 瞄准正确的时间: 测试发送调查的不同时间对于响应率和结果的准确性至关重要。 例如,如果您销售膳食补充剂,询问补充剂在产品交付后一天的表现如何就没有任何意义。 提供足够的时间以获得有效的响应。
  3. 保持简洁: 限制问题的数量并优先考虑对您的目标至关重要的问题。 受访者更有可能完成较短的调查。 如果您有超过 30 个问题要问,或者如果问题的格式需要超过 5 分钟的时间来回答,请考虑将问题列表分解为多个调查。 如果调查太长或需要太多时间来完成问卷,客户通常会放弃调查。 较新的调查平台,如 TYPEFORM 提供一些增强调查体验的独特方法。

启动您的第一个 Typeform 调查

  1. 使用简单的语言: 使用清晰直接的语言写问题。 避免行话、双重否定和复杂的措辞。 含糊或不明确的问题可能会歪曲您的调查结果。 参与者的时间应该花在关注答案上,而不是问题的含义上。 在问题模棱两可的情况下,参与者可能倾向于随机选择一个答案。 这会产生误导性模式。 有一门完整的科学 设计好的问卷.
  2. 选择混合的问题类型: 使用多种问题格式,例如多项选择、李克特量表和开放式问题,以保持受访者的参与度并获取不同类型的信息。 我们将在下面讨论这个 部分.
  3. 避免引导性问题: 确保问题是中性的,不会引导受访者做出特定的回答。 这将有助于最大程度地减少偏差并提高响应质量。 特别是因为人们倾向于 更好地记住负面经历 比积极的。
  4. 测试调查: 与一小群人一起进行试点测试,以确定任何问题,例如不清楚的问题或技术问题。 根据收到的反馈修改调查。
  5. 传达隐私问题: 通过确保受访者的回答是匿名和保密的,确保受访者愿意分享他们的诚实意见。 解释数据将如何使用和存储。
  6. 提供奖励: 考虑提供激励措施,例如折扣或参加抽奖,以鼓励参与。 不过要小心,因为 发表付费或征求评论 可能违反评论收集平台的服务条款。
  7. 优化问题顺序: 你的问题不应该在主题上来回跳动,而是应该按照自然的层次结构从一般问题向下延伸到对该类别中特定主题的回答。 问题的顺序会显着影响用户进行调查和完成调查的速度。 您还可以通过多种方式提出同一个问题,以避免基于单词和措辞的偏见。
  8. 利用渐进式披露: 不要通过询问不适用的其他问题来浪费收件人的时间。 渐进式披露是一种方法,您可以利用逻辑来排序和插入后续问题。 例如,向从未联系过客户支持的新客户询问有关客户支持的一系列问题是没有意义的。 然而,询问他们是否确实联系了客户支持——然后为那些联系过的客户插入一系列问题是绝对有意义的。
  9. 优化分布: 为您的目标受众选择最合适的方法,无论是电子邮件、社交媒体还是面对面。 向未答复者发送要求的完成日期和提醒,但要避免过度打扰。
  10. 分析和解释数据: 使用统计分析和数据可视化工具来理解数据。 对您的方法保持透明,并根据您的发现得出结论。
  11. 分享结果并采取行动: 与利益相关者交流结果,并利用洞察力为决策制定和改进提供信息。 承认受访者的贡献并展示他们的反馈是如何被使用的。
  12. 设置频率预期: 如果您要定期调查您的受众,请务必就您调查的频率、数据的价值以及您的公司如何利用这些数据改进产品、服务和客户体验(CX). 趋势和偏好以极快的速度变化,因此您应该尽可能频繁地进行调查,而不会让您的收件人感到疲劳。
  13. 允许自由格式的回复: 与在多个答案之间提供选择的问题相比,详细的回答可能是更有价值的资源。 调查的全部意义在于找出您对客户不了解的事情。 当您有兴趣找出非常具体的事情时,最好使用您设计的问题和答案,这些事情不允许有太多细微差别。 更不用说人工智能(A)我 自然语言处理引擎(NLP) 在确定情绪和将响应组织成可操作数据方面变得更加准确。
  14. 提供后续行动: 您参与度最高的潜在客户或客户可能会完成调查,但仍希望亲自跟进您以提供更多见解。 虽然这些信息可能是轶事,但可能会有一些宝贵的经验……特别是考虑到这些客户或潜在客户对您的品牌、产品或服务充满热情或关心。
  15. 跟进: 如果您的调查回复者认为您没有对收到的结果做出可行的更改,他们就不太可能参加您的下一次调查。 无论收件人是否询问,提供显示调查结果的后续行动以及组织如何回应结果将增加对公司的信任并鼓励您的收件人参加下一次调查。

调查的全部意义在于找出您对客户不了解的事情。 当您有兴趣找出非常具体的事情时,最好使用您设计的问题和答案,这些事情不允许有太多细微差别。 在评估客户满意度和预测未来趋势时,调查可能是一种非常宝贵的工具。 它还可以提高客户的信任度,并向他们证明您真正对他们感兴趣,以及他们的偏好和意见。

调查问题策略

有几种超出李克特量表的调查问题策略,每种都有其独特的目的和应用。 一些常见的包括:

  1. 多项选择题: 这些问题为受访者提供了一份预先确定的答案选择列表,他们必须选择一个或多个最能代表他们的意见或偏好的选项。 多项选择题很容易分析,可以涵盖各种主题,但它们可能无法灵活地捕捉细微的反应。
  2. 评分量表: 评分量表要求受访者在数字量表上对特定项目、服务或概念进行评分,例如 1 到 5 或 1 到 10。这种格式通常用于衡量满意度、绩效或重要性,它允许轻松比较和分析。
  3. 排名问题: 在这些问题中,要求受访者按特定顺序对项目、属性或偏好列表进行排名。 此类问题可以帮助确定一组选项中的优先级或偏好,但对于受访者来说可能更难完成。
  4. 李克特量表问题: 李克特量表是一种调查问题,通过要求受访者表明他们对一系列陈述的同意或不同意程度来衡量受访者的态度、意见或看法。 它由心理学家 Rensis Likert 于 1932 年提出,此后成为社会科学、市场研究等领域广泛使用的数据收集方法。 典型的李克特量表包含 5 或 7 个响应选项,范围从 坚决不同意非常同意,中间有一个中立或未决定的选项,例如“既不同意也不反对”。 响应选项通常分配有数值,允许研究人员量化响应并执行统计分析。
  5. 开放式问题: 开放式问题允许受访者用自己的话提供答案,没有任何预定义的回答选项。 这种格式可以产生更深入、更细致的见解,但分析起来可能很耗时。
  6. 二分法问题: 这些问题要求受访者在两个选项之间进行选择,例如 是还是不是, 对或错同意还是不同意. 它们简单明了,易于回答和分析,但可能无法捕捉到某些观点的复杂性。
  7. 语义差异尺度: 这种类型的问题使用一系列双极性形容词对(例如, 好与坏 or 强与弱) 之间有编号的比例。 要求受访者在量表上标记他们的位置,反映他们对特定项目或概念的意见或态度。
  8. 视觉模拟量表: 视觉模拟量表(你是) 呈现一条连续的线或滑块,通常在每一端都有代表极值的锚点(例如, 一点也不非常). 受访者通过在量表上放置标记或移动滑块来表明他们的同意程度、满意度或偏好。

每个调查问题策略都有其优点和局限性,格式的选择取决于您的研究目标、目标受众和您希望收集的数据类型。 在许多情况下,混合使用问题类型可以提高您收集的数据的质量和丰富性。

人工智能如何影响客户调查?

人工智能正以多种方式对调查响应和分析产生越来越大的影响,从而导致更高效、更准确的数据收集和洞察力。 人工智能产生影响的一些关键领域包括:

  • 调查设计: 人工智能工具可以根据调查目标提出相关问题并提供问题质量的实时反馈,从而帮助研究人员开发更好的调查。 NLP 还可用于确保问题清晰、简洁且没有偏见。
  • 个性化: 人工智能可用于为个别受访者量身定制调查,根据他们的人口统计信息或以前的回答向他们提出相关且引人入胜的问题。 这可以导致更高的响应率和更准确的数据。
  • 数据清洗和预处理: 人工智能算法可以自动检测和纠正数据中的错误,例如重复响应或缺失值,从而为分析提供更清晰、更可靠的数据。
  • 开放式回答分析: NLP 技术可用于分析开放式响应,自动识别文本中的主题、情感和模式。 这可以帮助研究人员比手动编码更快、更有效地从定性数据中获得见解。
  • 预测分析: 机器学习(ML) 算法可应用于调查数据以识别模式并对未来趋势、客户行为或市场发展做出预测。 这可以帮助组织做出更明智的决策,并主动应对新出现的机遇或挑战。
  • 数据可视化和报告: 人工智能可以生成交互式可视化和报告,使研究人员能够更有效地探索和交流他们的发现。 这可以包括确定关键见解、突出显示组之间的显着差异以及说明随时间变化的趋势。
  • 受访者参与度: AI 支持的聊天机器人可用于以对话形式管理调查,使该过程对受访者而言更具吸引力和用户友好性。 聊天机器人还可以跟进受访者、发送提醒并回答有关调查的问题。

通过在调查响应和分析中利用 AI 技术,研究人员可以设计更好的调查,获得更高质量的数据,并获得更有价值的见解,最终导致更好的决策和改进的结果。

Douglas Karr

Douglas Karr 首席营销官是 开放洞察 和创始人 Martech Zone。 道格拉斯帮助了数十家成功的 MarTech 初创公司,协助进行了超过 5 亿美元的 MarTech 收购和投资尽职调查,并继续协助公司实施和自动化其销售和营销策略。 道格拉斯是国际公认的数字化转型和 MarTech 专家和演讲者。 道格拉斯还是一本傻瓜指南和一本商业领导力书籍的出版作者。

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