#Опросы #Количественные_исследования
Потребность
- Проверить гипотезы.
- Получить статистику по качеству обслуживания.
- Поставить реитинг брендов (продуктов).
Контекст
Как оперативно измерить качество обслуживания клиентов банка? Количественные опросы обеспечивают любые числовые данные по вашему запросу.
Решение
Количественные опросы — наиболее часто используемыи способ сбора первичнои информации. Объективность полученнои информации напрямую зависит от репрезентативности выборки. Ошибки в выборке приводят к потере качества информации, нерациональному расходованию бюджета и т.д.
По методу сбора информации количественные опросы подразделяются на
- Личные интервью
- Стоп-интервью
- Опросы по почте или по телефону.
Каким бы ни был метод, любои количественныи опрос — это структурированные техники и определенные требования к формулировкам вопросов. Например, составляите вопросы таким образом, чтобы пользователь мог ответить «да» или «нет», либо выбрать ответ из предлагаемых вариантов, либо ранжировать свои предпочтения по понятнои ему шкале. Каждыи вопрос должен быть конкретным. Это позволит вам оцифровать полученные данные.
Как проверить эффективность анкеты? Проведите пилотаж — пробныи опрос небольшого количества респондентов. Как правило, после пилотажа корректируются даже анкеты, составленные профессионалами с большим опытом.
Пример закрытого вопроса для количественного опроса
Что бы вы почувствовали, если бы не смогли больше пользоваться продуктом?
1. Очень расстроился.
2. Скорее расстроился, чем нет.
3. Не расстроился (не так уж и нужно).
4. N/A — больше не использую.
Результат
- Проверка гипотез
- Пользовательскии реитинг брендов (продуктов).
- Информация о качестве обслуживания.
- Статистическая информация по запросу.
Кейс
Крупное маркетинговое агентство провело количественное исследование городского банковского сектора. Согласно результатам опроса, у банка больше шансов привлечь клиента, если потребитель будет уверен в честности финансового института. «Честность по отношению к потребителю» — так ответили 23% респондентов на вопрос о главном критерии выбора банка. Для 15% опрошенных основным фактором является «Личныи опыт обслуживания в банке». Еще для 14% решающим критерием выступает «Стоимость услуг». «Спектр предоставляемых услуг» и «Оперативность обслуживания» важны для 6% опрошенных.
Открытый UX
Потребность
- Проверить гипотезы.
- Получить статистику по качеству обслуживания.
- Поставить реитинг брендов (продуктов).
Контекст
Как оперативно измерить качество обслуживания клиентов банка? Количественные опросы обеспечивают любые числовые данные по вашему запросу.
Решение
Количественные опросы — наиболее часто используемыи способ сбора первичнои информации. Объективность полученнои информации напрямую зависит от репрезентативности выборки. Ошибки в выборке приводят к потере качества информации, нерациональному расходованию бюджета и т.д.
По методу сбора информации количественные опросы подразделяются на
- Личные интервью
- Стоп-интервью
- Опросы по почте или по телефону.
Каким бы ни был метод, любои количественныи опрос — это структурированные техники и определенные требования к формулировкам вопросов. Например, составляите вопросы таким образом, чтобы пользователь мог ответить «да» или «нет», либо выбрать ответ из предлагаемых вариантов, либо ранжировать свои предпочтения по понятнои ему шкале. Каждыи вопрос должен быть конкретным. Это позволит вам оцифровать полученные данные.
Как проверить эффективность анкеты? Проведите пилотаж — пробныи опрос небольшого количества респондентов. Как правило, после пилотажа корректируются даже анкеты, составленные профессионалами с большим опытом.
Пример закрытого вопроса для количественного опроса
Что бы вы почувствовали, если бы не смогли больше пользоваться продуктом?
1. Очень расстроился.
2. Скорее расстроился, чем нет.
3. Не расстроился (не так уж и нужно).
4. N/A — больше не использую.
Результат
- Проверка гипотез
- Пользовательскии реитинг брендов (продуктов).
- Информация о качестве обслуживания.
- Статистическая информация по запросу.
Кейс
Крупное маркетинговое агентство провело количественное исследование городского банковского сектора. Согласно результатам опроса, у банка больше шансов привлечь клиента, если потребитель будет уверен в честности финансового института. «Честность по отношению к потребителю» — так ответили 23% респондентов на вопрос о главном критерии выбора банка. Для 15% опрошенных основным фактором является «Личныи опыт обслуживания в банке». Еще для 14% решающим критерием выступает «Стоимость услуг». «Спектр предоставляемых услуг» и «Оперативность обслуживания» важны для 6% опрошенных.
Открытый UX
Давно ничего не было про исследования 🙃
#Кластерный_анализ #Количественные_исследования
Кластерный анализ — это способ сбора и обработки данных, упорядочивающий информацию об объекте в сравнительно однородные группы. С помощью кластерного анализа устанавливаются определенные зависимости между разными типами данных, что позволит взаимодействовать с разными типами аудиторий. Например, показывать на сайте уведомления определенного типа группе пользователей А или автоматически запускать рассылку для группы пользователей Б. Кластеры можно пронумеровать или присвоить им названия в зависимости от поведенческих особенностей внутри каждого из них — например, домохозяйки, холостяки, бизнесмены и т.д.
Пример данных, с которыми работает кластерный анализ:
- Профиль клиента;
- Стоимость покупок;
- Средняя стоимость чека;
- Детали чека;
Результаты анализа:
- Разделение клиентов на кластеры;
- Иерархия продуктов;
- Сегментирование компаний на рынке.
Кейс:
При помощи кластерного анализа банк понимает, как эффективно распределить маркетинговые инвестиции на конкретные целевые группы. Кластерный анализ позволяет определить долю кластера в обороте, иерархию продуктов в каждом кластере, количество продуктов на одного клиента, количество повторных обращений и пр.
Открытый UX
#Кластерный_анализ #Количественные_исследования
Кластерный анализ — это способ сбора и обработки данных, упорядочивающий информацию об объекте в сравнительно однородные группы. С помощью кластерного анализа устанавливаются определенные зависимости между разными типами данных, что позволит взаимодействовать с разными типами аудиторий. Например, показывать на сайте уведомления определенного типа группе пользователей А или автоматически запускать рассылку для группы пользователей Б. Кластеры можно пронумеровать или присвоить им названия в зависимости от поведенческих особенностей внутри каждого из них — например, домохозяйки, холостяки, бизнесмены и т.д.
Пример данных, с которыми работает кластерный анализ:
- Профиль клиента;
- Стоимость покупок;
- Средняя стоимость чека;
- Детали чека;
Результаты анализа:
- Разделение клиентов на кластеры;
- Иерархия продуктов;
- Сегментирование компаний на рынке.
Кейс:
При помощи кластерного анализа банк понимает, как эффективно распределить маркетинговые инвестиции на конкретные целевые группы. Кластерный анализ позволяет определить долю кластера в обороте, иерархию продуктов в каждом кластере, количество продуктов на одного клиента, количество повторных обращений и пр.
Открытый UX
Growth hacking
#Количественные_исследования
Growth Hacking — это методология создания непрерывного процесса экспериментирования на основе данных с целью поиска точек и нестандартных механик роста. В основе Growth Hacking — тестирование большого количества разных гипотез, полученных на основе результатов, которые дали #качественные_исследования. Формат гипотезы: «Если мы сделаем конкретные действия, то это изменит конкретные метрики». Для приоритизации важно указывать, насколько изменится метрика в %.
Когда используется
Мало или нет идей для роста вашего продукта. Какую потребность/ценность пользователя решает ваш продукт? Какие метрики вашего продукта самые сильные? Или, наоборот, у вас большой бэклог продукта. Есть ли смысл делать все возможные изменения?
Потребность
- Приоритизировать бэклог.
- Найти идеи для кратного роста продукта.
- Увеличить скорость тестирования гипотез.
- Изменить майндсет команды.
Вопросы
- Какую потребность/ценность клиента закрывает или должен закрывать ваш продукт?
- Какое решение лучше всего подходит для этого?
Результат
- Кратный рост продукта.
- Настроенный поток тестирования гипотез.
- Выстроенный бэклог.
Кейс
Банки давно проверяют сотни гипотез роста каждую неделю. В числе рекордсменов — американский банк Capital One: проводит 80 000 экспериментов в год. С помощью A/B-теста банки тестируют лендинги, приложения, сайты, продукты. Правильные изменения в дизайне, расположении кнопок, стоимости и других элементах предложений, даже количестве текста и иллюстраций на странице, приводят к увеличению объема продаж с лендинга, увеличению заявок на карты из источника, на который «льется» трафик с контекстной рекламы, и т.д.
Открытый UX
#Количественные_исследования
Growth Hacking — это методология создания непрерывного процесса экспериментирования на основе данных с целью поиска точек и нестандартных механик роста. В основе Growth Hacking — тестирование большого количества разных гипотез, полученных на основе результатов, которые дали #качественные_исследования. Формат гипотезы: «Если мы сделаем конкретные действия, то это изменит конкретные метрики». Для приоритизации важно указывать, насколько изменится метрика в %.
Когда используется
Мало или нет идей для роста вашего продукта. Какую потребность/ценность пользователя решает ваш продукт? Какие метрики вашего продукта самые сильные? Или, наоборот, у вас большой бэклог продукта. Есть ли смысл делать все возможные изменения?
Потребность
- Приоритизировать бэклог.
- Найти идеи для кратного роста продукта.
- Увеличить скорость тестирования гипотез.
- Изменить майндсет команды.
Вопросы
- Какую потребность/ценность клиента закрывает или должен закрывать ваш продукт?
- Какое решение лучше всего подходит для этого?
Результат
- Кратный рост продукта.
- Настроенный поток тестирования гипотез.
- Выстроенный бэклог.
Кейс
Банки давно проверяют сотни гипотез роста каждую неделю. В числе рекордсменов — американский банк Capital One: проводит 80 000 экспериментов в год. С помощью A/B-теста банки тестируют лендинги, приложения, сайты, продукты. Правильные изменения в дизайне, расположении кнопок, стоимости и других элементах предложений, даже количестве текста и иллюстраций на странице, приводят к увеличению объема продаж с лендинга, увеличению заявок на карты из источника, на который «льется» трафик с контекстной рекламы, и т.д.
Открытый UX