értékelési skála: felmérési kérdések és példák

ebben a cikkben áttekintjük a minősítési skálákat — mik azok, hogyan használhatja őket, valamint néhány előnyüket és hátrányukat az ügyfélfelmérések során.

a minősítési skála típusai

a minősítési skálákat nagyjából két kategóriába oszthatja: ordinal scale és interval scale.

Ordinal Scale

a ordinal scale egy változó mérési skála, amely a válaszokat rendezett módon mutatja be. A skála természetes sorrendben jelenik meg, de a skála közötti intervallumok nincsenek rögzítve.

világos hierarchiát követ; azonban a haladó és a köztes, vagy a kezdő és a nulla közötti különbség nem rögzített mérték.

az az idő, amely az egyénnek a Középhaladótól a haladóig tart, valószínűleg nem egyenlő azzal az idővel, amely az egyénnek a nulláról a kezdőre való áttéréshez szükséges. Ezért azt mondhatjuk, hogy ezek nem rögzített vagy pontos intervallumok.

intervallum skála

az intervallum skála hasonlít egy sorszám skálához. A kérdés válaszai szintén veleszületett sorrendet követnek, de egyenlő és értelmes értéket tartalmaznak az intervallumok között.

itt a kissé elégedett és a nagyon elégedett közötti különbséget a kissé elégedetlen és a nagyon elégedetlen közötti intervallumok tükrözik. Ezek az intervallumok egyenlőek, ami megkülönbözteti a fenti sorszámtól.

népszerű típusú minősítési skálák

felmérés során négyféle minősítési skálát lehet hatékonyan használni:

• grafikus minősítési skála
• numerikus minősítési skála
• leíró minősítési skála
• összehasonlító minősítési skála

grafikus minősítési skála

a Likert-skála a grafikus minősítési skála ismert példája.

általában táblázatban vagy mátrixban ábrázolva a válaszadó kiválaszthat egy számot (például 1-3, 1-5) vagy egy megfogalmazott választ (nagyon elégedett – nagyon elégedetlen) a mátrix vagy táblázat tetején, amely megfelel a feltett elemek listájának.

például egy étterem szolgáltatásával kapcsolatos kérdésben ezt a rácsot látjuk, ahol a kérdéses elem a bal oldalon látható, vagyis a válaszadó kiválaszthatja a megfelelő hangulatot a megfelelő mezőben.

numerikus minősítési skála

a numerikus minősítési skála szavak helyett számokat használ. Ez az egyik legegyszerűbb és leggyakoribb minősítési skála, amelyet numerikus fájdalomértékelési skálaként használnak, amely 0-10 — et mér-0-val, mint fájdalom nélkül, és 10-vel, mint az elképzelhető legrosszabb fájdalommal.

leíró minősítési skála

a leíró minősítési skála nem igényel számokat, ehelyett a válaszadóknak lehetőséget kínál a leíró állítások kiválasztására.

például a “mennyire voltál elégedett a szolgáltatásunkkal?”válaszolhat boldogtalan, semleges vagy boldog.

összehasonlító értékelési skála

összehasonlító értékelési skálát használnak, amikor egy kutató összehasonlítási pontot alkalmaz, mint például a McDonald ‘ s, összehasonlítani egy másik gyorsétteremmel, mint például a Burger King.

például: értékelje a Burger King-et a McDonald ‘ s-hoz képest.

• kiváló
• nagyon jó
• jó
• mindkettő ugyanaz
• szegény
• nagyon gyenge

az összehasonlító minősítési skála lehetővé teszi a kutató számára, hogy a kapott adatokat egy másik vállalattal vagy termékkel kapcsolatban értelmezze.

a minősítési skálák használata az ügyfélélmény mérésekor

Net Promoter Score

a Net Promoter Score-t (NPS) gyakran használják az ügyfél üzleti, termék vagy szolgáltatás iránti lojalitásának ábrázolására. A márkahűség felmérésére is használják, ez a skála úgy néz ki, hogy megtalálja azoknak az ügyfeleknek a nettó százalékát, akik valószínűleg elősegítik vagy részt vesznek egy szolgáltatásban.

a legfontosabb az egyszerűségében rejlik, csak egyetlen kérdést használva, amely megkérdezi az ügyfelet:

“mennyire valószínű, hogy 0-10 skálán ajánlja < insert company> barátainak, családjának vagy munkatársainak?”

az ügyfelek ezután a pontszámuk alapján kategóriát kapnak; a 0-6 pontszám Rontók, 7-8 semleges, 9-10 pedig promóterek.

az NPS kiszámításához a Detraktorok százalékos arányát levonják a promóterek százalékos arányából.

például: ha a válaszadók 70% – a 9-10, 10% pedig 0-6 között szerezte vállalkozását, akkor 70-10, ami 60 NPS-nek felel meg.

CSAT

a Customer Satisfaction Score (Customer Satisfaction Score, csat) egy egyszerű darab ügyfél-elégedettségi módszer. Méri az ügyfelek boldogságát egy szolgáltatással, termékkel vagy tapasztalattal, egy közvetlen kérdés felhasználásával, például:

“mennyire voltál elégedett a szolgáltatásunkkal?”

ezt ezután a legrosszabbtól a legjobbig terjedő skálához rendelik, például 1-5 vagy 1-10.

CES

a CES (Customer erőkifejtési pontszám) egy egyelemes mutató, amely annak értékelésére szolgál, hogy az ügyfél mennyi erőfeszítést fordít egy vállalattal való kapcsolattartás során. Ez kapcsolódhat vitarendezéshez, cikkek vásárlásához vagy visszaküldéséhez, valamint kérésekhez vagy kérdésekhez.

a CES-kérdés a “nagyon nehéz” és a “nagyon könnyű” skálát használhatja, így például a kutatók képet kaphatnak a problémás területekről, amelyekkel foglalkozni kell.

5 csillagos értékelés

az 5 csillagos besorolás a legtöbb számára ismerős lesz, mivel mindenütt jelen van a Netflix, az Amazon, az iTunes, az Uber stb. Újra, ezek úgy vannak elrendezve, hogy az 1 csillag a legrosszabb, az 5 csillag a legjobb.

az 5 csillagos értékelés egyik megjegyzett problémája az a tendencia, hogy a felhasználók válaszai 1 vagy 5 körül csoportosulnak. Ezek az ünnepi vagy éhínségi eloszlások általában nem képviselik megbízhatóan az ügyfelek hangulatát. Így kiegészítve azt egy megjegyzés mezőbe, amely lehetővé teszi a nyílt végű visszajelzést általában több hasznos és reprezentatív adatokat.

Likert skála

a Likert skála egy másik típusú felmérési skála. Az elégedettség mérésére való alkalmassága miatt gyakran elégedettségi skálának nevezik, ezek a mérlegek olyan kérdést tesznek fel, mint “mennyire voltál elégedett szolgáltatásunkkal?”és kínáljon egy skálát a “nagyon boldog” – tól a “nagyon boldogtalan” – ig, három, öt vagy hét pont skálával.

a legtöbbet hozza ki a minősítési skálákból

ezen módszerek mindegyikének megvannak a maga előnyei és hátrányai. A skála egyszerűsége nagyobb mennyiségű vevői választ válthat ki, de bizonyos mértékű figyelmet kell fordítani az összegyűjtött visszajelzések minőségére. Az egyszerű zárt kérdések kihagyott lehetőséget jelenthetnek arra, hogy valóban meghallgassák ügyfeleiket.

egy megjegyzésdoboz hozzáadása, amely lehetővé teszi az ügyfelek számára a nyílt végű visszajelzéseik közlését, nagyszerű esély arra, hogy megtudja, mit gondolnak rólad az ügyfelek, saját szavaikkal, és nem csak a rájuk kivetett skála mesterséges korlátozásain belül. Ezek a felismerések képesek sokkal többet elmondani arról, hogy mi működik vagy nem működik számukra, azon kijelentéseken kívül, hogy “nagyon elégedettek” vagy “nagyon elégedetlenek”.”

sokan azonban gyakran nem tudják, hogyan kezeljék ezeket a kategorizálhatatlan adatokat egy megjegyzésdobozból. A számok tiszták és rendben vannak, és könnyen méretezhetők. A szavak nem. Mindenki akarja a betekintést, de nem mindenki hajlandó eltölteni azokat a napokat vagy heteket, amelyekre ezeknek a megjegyzéseknek az átírása vagy kiszervezése szükséges. Az egyik különösen 21. századi megoldás a mesterséges intelligencia.

különösen az AI-alapú szövegelemző szoftver, amely az ügyfélélmény-menedzsment felé irányul. Ezek a szövegelemzések át tudják szűrni ezeket az adatokat, és kiválaszthatják azokat a trendeket és kritikus pontokat, amelyek azonnali figyelmet igényelnek, függetlenül a felmérés méretétől.

összefoglaló

a minősítési skálák gyors és egyszerű módja annak, hogy az ügyfeleket felmérésekkel vonják be. Intuitívak és könnyen navigálhatók, ha időnként hiányzik a valódi mélység. Az adatgazdagság kompromisszumát egy egyszerű, nyílt végű visszajelzéssel lehet ellensúlyozni, amely felszabadítja az ügyfelek visszajelzéseinek világát, amely felhasználható a növekedés, a változás és a fejlesztés támogatására.

Ha többet szeretne megtudni a felmérések létrehozásáról, kijelentkezés: hogyan lehet jobb felméréseket létrehozni: vállalkozása attól függ