Quantificar qualitativa de dados Utilizado em análise de clientes
Os dados qualitativos é frequentemente útil por si só, para explicar a # 147 porque # 148- atrás 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 alterar a moeda em um carrinho de compras website, você sabe o que você pode corrigir.
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 as informações dos clientes 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 (por exemplo, 20% do centro da comentários em torno de questões cambiais), que você acabou de completar seus dados qualitativos em dados quantitativos.
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 as coisas, tais como:
Razões pelas quais os clientes não estão recomendando seu produto
Observações de clientes usando um produto em seu local de trabalho
reclamações de produtos em chamadas de serviço ao cliente
Aqui estão três passos que você pode seguir para transformar os dados qualitativos em dados quantitativos para estimar a prevalência de respostas:
Grupo comentários e comportamentos semelhantes.
Os clientes irão usar as suas próprias palavras para descrever como se sentem. Frases grupo similar, comportamentos ou conceitos juntos. Alguns comentários será praticamente idêntica e agrupados facilmente. Outros irão diferir e requerem 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 a frequência.
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 recolha 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.