Quantificar dados qualitativos utilizados na análise de clientes
Video: Tabulação de dados no Excel com a função "cont.se"
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Os dados qualitativos é frequentemente útil por si só para explicar o “porquê” por trás de baixas taxas de satisfação, as vendas mais elevadas, ou altas taxas de rotatividade de clientes. Por exemplo, se você ver os clientes reclamando que eles não sabem o que o preço total de sua ordem é em moeda local ou como mudar a moeda em um carrinho de compras website, você sabe o que você pode corrigir.
Video: Gerando Tabelas de Frequência com dados qualitativos no Action
Comentários fornecer uma visão imediata e potencialmente acção (melhorar a exibição de moeda no check-out).
Sempre tomar o tempo para classificar e contar comentários de clientes. Só porque a informação do cliente é qualitativa não significa que você não pode usar métodos quantitativos para interpretar dados qualitativos para tomar melhores decisões. Se você achar que uma parcela significativa dos comentários giram em torno de um tema específico (digamos 20% do centro da comentários em torno de questões cambiais), que você acabou de completar seus dados qualitativos em dados quantitativos.
Video: Análise de Agrupamentos: SPSS
Quantificar a freqüência de comentários de clientes ajuda a entender como prevalente uma certa atitude pode estar em todo o seu universo de clientes. Alguns exemplos de respostas abertas (muitas vezes chamado respostas literais) São comuns para coisas como:
Razões pelas quais os clientes não estão recomendando seu produto
Observações de clientes usando um produto em seu local de trabalho
queixas produtos em chamadas de serviço ao cliente
Aqui estão três passos que você pode seguir para transformar dados qualitativos em dados quantitativos para estimar a prevalência de respostas:
Grupo comentários e comportamentos semelhantes.
Os clientes irão usar suas próprias palavras para descrever como se sentem. Frases grupo similar, comportamentos ou conceitos juntos. Alguns comentários será praticamente idêntica e agrupados facilmente. Outros serão diferentes e necessitam de camadas adicionais de agrupamento.
Não pode haver uma grande quantidade de variabilidade entre as pessoas, agrupando. Se possível, considere ter várias pessoas categorizar independentemente comentários.
Contagem da freqüência.
Contar o número que aparecer em uma categoria e o número total. Se 5 de 50 comentários estão relacionados ao preço, por exemplo, então uma estimativa de quantas vezes o preço é uma preocupação é de 10% (5/50).
Estimar a frequência.
Você pode estimar quão comum um problema é com toda a base de clientes usando um intervalo de confiança.
A coleta de dados a partir de uma amostra de clientes custa muito menos e leva muito menos tempo do que medir cada cliente. O nível de precisão que você começa de mesmo uma pequena amostra é geralmente suficiente para tomar decisões a partir dos dados.