Come analizzare i dati dei sondaggi in 6 semplici passaggi

I sondaggi permettono di conoscere meglio i clienti e gli utenti. La quantità di dati da analizzare che si ottiene, però, persino dal più breve e semplice dei questionari, fa venire il mal di testa solo al pensiero.

E allora come fare a trovare il proverbiale ago nel pagliaio? Continua a leggere questo capitolo della guida per scoprire un metodo passo passo che ti accompagna lungo l'intero processo di analisi dei dati del sondaggio, dalla definizione degli obiettivi, passando per i diversi metodi di analisi dei dati del sondaggio, fino alla presentazione dei risultati al team e all'implementazione delle azioni necessarie.

1. Stabilire gli obiettivi dell'analisi

Analizzare i dati dopo aver creato un sondaggio e averlo condiviso con il mondo, può sembrare un'impresa complicata. La chiave per riuscire nell'analisi dei dati è la pianificazione.

Per ottenere insights di valore dai dati occorre innanzitutto stabilire quali sono gli obiettivi che si vogliono raggiungere con il sondaggio.

Ecco le domande da porti:

• Qual è il problema principale che vorrei risolvere o la domanda per cui ho bisogno di una risposta?

• Quali sono i segmenti di clienti da cui posso ottenere questa informazione?

• Dove e quando porre le domande per il sondaggio NPS?

• Qual è il tipo di sondaggio più efficace per raggiungere questo obiettivo?

Stabilire quali sono le domande di ricerca fondamentali a cui vuoi rispondere con i dati del sondaggio ti permette di capire quali punti dati analizzare e in quale sequenza.

2. Organizzare i risultati

Una volta raccolte le risposte del sondaggio, è il momento di suddividere i dati grezzi in categorie che raggruppano le risposte per tipologia o argomento, a prescindere dalle esatte parole usate dal partecipante. In teoria, è possibile analizzare una a una tutte le risposte per individuare le categorie da usare, ma ti consigliamo di trovare le parole che appaiono più frequentemente nelle risposte tramite uno strumento di analisi del testo.

Se il tuo sondaggio contiene più di una domanda, è possibile che alcuni dei partecipanti saltino delle domande o lascino vuoti certi campi. Questo non rappresenta sempre un problema, ma se vuoi confrontare come differiscono le risposte dei partecipanti a più domande, le risposte incomplete potrebbero distorcere i risultati. In questi casi, è consigliabile rimuovere le risposte incomplete durante l'analisi.

Con Contentsquare puoi filtrare i dati dei sondaggi e condurre l'analisi del sentimento

Lo strumento di analisi dei testi di Contentsquare, basato sull'intelligenza artificiale, permette di categorizzare i dati e le risposte ai sondaggi attraverso l'analisi delle parole chiave e l'inserimento automatico dei tag. Questo tool usa algoritmi e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rivelare le tematiche generali e il sentiment degli utenti, ad esempio se le risposte ai sondaggi sono positive, neutre o negative e come queste cambiano nel tempo.

L'analisi del sentimento consente di esaminare il lessico dei clienti e d'interpretarne il comportamento per anticipare azioni future, ad esempio cosa li spinge a effettuare un acquisto.

Voice of Customer di Contentsquare consente di monitorare il sentimento degli utenti nel tempo

3. Analizzare i dati quantitativi del sondaggio

Le domande a risposta chiusa nel sondaggio forniscono dati quantitativi (o valori numerici) che è possibile poi analizzare tramite grafici, diagrammi e tabelle di confronto. I partecipanti devono rispondere in modo specifico, ad esempio con un sì o con no, valutando su una scala da 1 a 5 o selezionando tra risposte predefinite, in modo da rendere i risultati coerenti e più semplici da esaminare.

Questo significa che l'analisi dei dati quantitativi è relativamente semplice. Questi 3 metodi di analisi ti aiutano a ottenere insights utili dai dati quantitativi del sondaggio:

Effettuare semplici confronti per individuare le preferenze dei clienti

Le risposte a una domanda a scelta multipla ti permettono di individuare e confrontare le preferenze specifiche dei clienti, ad esempio durante i test per una nuova funzionalità di prodotto, un servizio o un design.

Per esaminare un dataset di dati comparativi, aggiungi il totale delle risposte per ognuna delle opzioni delle domande a scelta multipla. A questo punto, crea un grafico di confronto per visualizzare il numero di risposte o le percentuali per ciascuna risposta, come mostrato qui di seguito.

Un grafico di confronto dei dati

Usare tabelle a doppia entrata e grafici per confrontare i risultati tra i diversi segmenti di pubblico

Se tra le domande al sondaggio ne aggiungi qualcuna che permette di suddividere i partecipanti con dati demografici, hai l'opportunità di osservare come i diversi segmenti di pubblico rispondono alla stessa domanda, ad esempio come le risposte cambiano a seconda dell’età o del settore professionale.

Per analizzare le risposte, puoi usare una tabella di contingenza per confrontare le risposte di ciascun segmento:

Un tabella di contingenza che suddivide le risposte in sottogruppi

Analizzare i dati della scala di valutazione con moda, media e grafici a barre

Fare ai clienti una domanda su una scala di valutazione che ne misuri l'opinione in merito a specifici argomenti, funzioni del prodotto e servizi offerti è un ottimo metodo per capire e migliorare la customer satisfaction e la customer experience.

Ci sono tre semplici metodi per analizzare i dati basati su una scala di valutazione:

1. Calcolare la moda, ovvero il valore che ricorre con maggiore frequenza in un insieme di dati e fornisce una rapida istantanea di qual è la valutazione più usata nella scala. La moda è semplicemente il valore o la risposta che compare più spesso.

2. Calcolare la media, intesa come "media aritmetica". Questa si calcola sommando tutti i punteggi e dividendo poi il totale per il numero di risposte, per ottenere una cifra che rappresenti la risposta più frequente, utile se si vuole confrontare come le risposte dei clienti alla stessa domanda cambiano con il tempo.

3. Creare un grafico a barre per visualizzare la percentuale di partecipazione. In questo modo, si ottiene una rapida istantanea di quale valore nella scala è stato scelto più frequentemente.

Ad esempio, puoi usare la media per calcolare i risultati del sondaggio Net Promoter Score® (NPS®), che misura la fedeltà e la soddisfazione dei clienti.

Non c'è però nessun bisogno di calcolare manualmente l'NPS®: VoC Surveys di Contentsquare calcola automaticamente il tuo punteggio Net Promoter Score® e ne fornisce una rappresentazione grafica nel tab dedicato alle risposte ai sondaggi.

Contentsquare raccoglie i dati sull'evoluzione del NPS® nel tempo

Con Contentsquare puoi costantemente raccogliere dati di VoC

Gli strumenti di Voice of Customer di Contentsquare consentono di raccogliere rapidamente dati qualitativi con domande brevi e descrittive e risposte in formato testuale o con emoticon 🙂/ 😐/ 🙁.

Ad esempio, puoi aggiungere un discreto pulsante di feedback al tuo sito e usare i dati in tempo reale, così da capire:

• Cosa provoca frustrazione nei clienti

• Come identificare e ottimizzare le pagine

• Come ottimizzare il lancio dei prodotti

• Come risolvere i problemi in modo proattivo

• Come migliorare l'esperienza utente

Un sondaggio di Contentsquare che richiede agli utenti di valutare la loro esperienza su una scala descrittiva con emoji

4. Analizzare i dati qualitativi del sondaggio

Le domande a risposta aperta sono ottime per ottenere un feedback autentico, visto che permettono all'utente di descrivere la propria esperienza a parole sue. Analizzare le domande qualitative di un sondaggio rappresenta un'eccellente occasione per comprendere il pubblico, raccogliere insights di grande valore e prendere le decisioni giuste.

Ti starai probabilmente domandando come si fa ad analizzare in modo efficiente centinaia se non migliaia di risposte.

Ecco 3 semplici metodi per analizzare gli insight dai sondaggi che forniscono dati qualitativi:

Creare rappresentazioni grafiche dei dati del sondaggio

I dati qualitativi ricavati dai sondaggi comportano spesso centinaia o migliaia di risposte diverse e farne l'analisi non è un'impresa da sottovalutare. Un metodo efficace per gestire le informazioni e prendere decisioni rapide è quello di presentare i dati graficamente.

Ad esempio, potresti generare una word cloud dei termini che ricorrono più frequentemente nelle risposte oppure un’infografica che sintetizzi i dati demografici e i comportamenti dei partecipanti (come user personas). Anche se le rappresentazioni grafiche non offrono necessariamente una risposta definitiva alla domanda posta, sono decisamente un ottimo spunto di riflessione per iniziare.

Analizzare le risposte individuali per scoprire insights che non appaiono a prima vista e migliorare il prodotto e lo stile di comunicazione.

L'analisi qualitativa dei dati non è sempre finalizzata a individuare dei trend: spesso si vuole anche scoprire le motivazioni, le obiezioni e i desideri che il pubblico non vuole (o non può) comunicare in maniera diretta.

Sarah Doody, autrice di "UX Notebook", ha sfruttato i dati qualitativi per definire lo stile di comunicazione da usare durante i corsi di formazione sull'esperienza utente (UX) da lei offerti:

"Mi piace chiedere agli utenti quali fossero le maggiori difficoltà che avevano dovuto affrontare, prima di partecipare al corso e cosa li frenava.'"

Quando si fanno domande di questo tipo, è molto probabile che si ricevano tante risposte diverse. A prima vista potrebbe sembrare una cosa difficile da gestire, ma dedicare tempo alla lettura delle risposte aperte permette di capire più a fondo cosa il pubblico sta davvero cercando nel prodotto, offrendo insights di grande valore.

Trasformare gli insights qualitativi in dati quantitativi

Se hai a disposizione un numero sufficiente di dati qualitativi, suddividi le risposte in categorie, usandole per creare grafici, tabelle e diagrammi.

Ecco i cinque passaggi da seguire durante l'analisi delle risposte aperte

1. Inserisci le risposte in un foglio di calcolo

2. Metti a punto una strategia per categorizzare le singole risposte

3. Assegna ogni risposta a una categoria

4. Suddividi i dati del sondaggio in diverse categorie

5. Crea rappresentazioni visive dei dati per individuare le categorie più frequenti

Come usare i dati qualitativi a supporto dei dati quantitativi

I dati qualitativi risultano particolarmente utili se usati per integrare e chiarire i dati quantitativi. Combinando dati quantitativi e qualitativi raccolti con i sondaggi, puoi ottenere un quadro d'insieme di cosa accade e di cosa i clienti vogliono realizzare con il prodotto.

Se l'analisi dei dati quantitativi rivela spesso trend e preferenze del pubblico, l'analisi dei dati qualitativi rivela il perché.

Vediamo come applicare questo concetto a un'azienda SaaS che vorrebbe capire perché gli utenti in prova gratuita non si convertono in utenti paganti:

Supponiamo che, con una domanda a risposta chiusa, abbiamo individuato che il 70% degli utenti che testano il prodotto lo trovano utile, il che indica che il problema non è probabilmente il prodotto stesso.

Facendo anche una domanda a risposta aperta, ad esempio "Cosa ti impedisce di registrarti al nostro piano a pagamento?", potresti poi analizzare le risposte e scoprire che gli utenti che hanno usato la prova gratuita sollevano obiezioni sui prezzi.

Grazie a Contentsquare AI puoi analizzare i dati in maniera semplice

Analizzare i dati qualitativi ora è più facile: per farti risparmiare il tempo che passeresti a filtrare manualmente le risposte alle domande aperte, l'assistente AI di Contentsquare analizza per te le risposte qualitative del sondaggio e ne fa una sintesi in un report che include i risultati più importanti, le citazioni e prossime azioni da intraprendere.

Voice of Customer di Contentsquare, un tool basato sull'intelligenza artificiale, genera sondaggi al posto tuo

5. Trarre conclusioni utili

Dopo aver organizzato e analizzato i dati quantitativi e qualitativi del sondaggio, è il momento di trarre conclusioni che portino ad azioni concrete e soluzioni, individuando i trend, calcolando la significatività statistica dei dati e confrontandoli con i risultati precedenti.

Ecco 3 metodi per ottenere insights utili dall'analisi dei dati:

Cercare i trend nei dati

Comincia dall'esame dei dati dell'indagine che sembrano più pertinenti agli obiettivi di analisi definiti nel primo passaggio.

Riprendiamo l’esempio del SaaS: per capire perché ci sono diversi utenti che non si registrano al piano a pagamento dopo aver completato la prova gratuita, potresti chiedere agli utenti che hanno testato il prodotto gratuitamente di valutare quanto lo trovano utile.

Supponiamo che i dati del sondaggio mostrino che il 70% degli utenti che hanno testato il prodotto lo considerano utile. Questo ti permette di concludere che il prodotto non è la ragione per cui gli utenti che hanno fatto la prova gratuita decidono di non proseguire.

Individuare i trend in questo modo consente di ragionare sul problema andando per esclusione.

Valutare la significatività statistica dei risultati

Riuscire a ricavare conclusioni concrete dai dati di un sondaggio può essere complicato. I dati sono spesso affetti da quello che in statistica è noto come "rumore", dovuto al fatto che in alcune occasioni le persone commettono errori durante l'inserimento delle risposte.

Se il numero di risposte a tua disposizione è limitato, questo "rumore" comporta un margine di errore che ha un impatto ancora maggiore sui risultati del sondaggio. Meno dati si hanno, minore sarà la probabilità che le informazioni ottenute abbiano rilevanza statistica.

Puoi usare un calcolatore della dimensione del campione per verificare se i dati a disposizione siano abbastanza da poter considerare validi gli insights ottenuti. È importante non trarre conclusioni affrettate presupponendo che la correlazione implichi causalità.

Consiglio dell'esperto: per non confondere la correlazione con la causalità durante l’analisi dei dati, valuta ogni possibile fattore che può influenzare i trend. Usa anche strumenti di behavior analytics per approfondire e capire cosa succede sul tuo sito web, così da evitare di tirare a indovinare e individuare la vera causa dei problemi, ad esempio un calo nelle conversioni o nella soddisfazione del cliente.

Confrontare i dati con i precedenti benchmark

Se possibile, tenta di individuare un quadro di riferimento da usare per l'interpretazione dei dati. Analizza inoltre i dati storici per trovare una spiegazione ai trend individuati.

Torniamo all'esempio dell'azienda SaaS che vuole capire perché gli utenti della prova gratuita non si registrano al piano a pagamento.

L'azienda potrebbe confrontare i risultati ottenuti con i benchmark di un simile sondaggio svolto l'anno precedente.

Immaginiamo ora che gli utenti in prova trovino il prodotto più utile quest'anno rispetto all'anno scorso, ma che comunque non si è registrato un aumento degli account a pagamento. Questo potrebbe indicare che è necessario concentrarsi sull'ottimizzazione di altri fattori, come la customer experience (CX) o le pagine dei prezzi, invece di continuare a sviluppare il prodotto.

Con gli strumenti di Contentsquare migliori gli insights ottenuti con i sondaggi

Per informazioni più approfondite, i risultati del sondaggio possono essere integrati con questi altri strumenti di experience analytics di Contentsquare:

• Conduci interviste degli utenti della tua community oppure trova in tutta semplicità i partecipanti nell'enorme pool che mettiamo a tua disposizione. Affina la selezione in base ai dati demografici o alle domande di screening. Per ottenere il massimo dalle interviste, questo strumento ti permette di automatizzare la pianificazione, oltre a registrare e trascrivere le interviste.

• Con Heatmaps puoi osservare con i tuoi occhi in che punto gli utenti cliccano e fino a dove scorrono sulla pagina web.

• Puoi fare un'analisi del percorso per contestualizzare i dati del sondaggio e sapere dove (e come) migliorare la customer experience

• Puoi visionare le riproduzioni delle sessioni dei singoli utenti mentre navigano sul sito o interagiscono con il prodotto per scoprire le ragioni per cui hanno lasciato un feedback negativo, ad esempio per un link non funzionante che ha rimandato i clienti sulla landing page

Le dashboard personalizzabili di Contentsquare forniscono una panoramica visiva degli insights provenienti dalle sessioni chiave, ad esempio le inversioni e i rage click, oltre ai dati comportamentali.

💡 Consiglio dell'esperto: consulta il capitolo sui software e strumenti per i sondaggi per scoprire quali piattaforme utilizzare per creare e analizzare i tuoi sondaggi.

Come HARTING ha usato Contentsquare per incrementare del 38% i download

Il team di HARTING Technology Group, fornitore globale di tecnologia industriale, sapeva già che la customer experience del loro e-commerce ruota intorno alle pagine dei dettagli del prodotto (PDP), con le PDP che rappresentano circa il 27% delle visualizzazioni di pagina del sito web dell'azienda e con il 33% dei visitatori che iniziano il percorso da una pagina di prodotto.

Alla luce di questo, HARTING ha usato sia Journeys che Heatmaps di Contentsquare con i feedback dei clienti per capire le ragioni dietro un'esperienza negativa degli utenti e perché hanno abbandonato il sito.

Per affrontare il problema, il team ha riprogettato i PDP, apportando modifiche per l'ottimizzazione basate sugli insights ottenuti con gli strumenti di VoC ed experience, ad esempio ridurre il sovraccarico di informazioni, snellire la struttura della pagina e facilitare la ricerca dei prodotti.

Dopo l’implementazione di tali modifiche, HARTING ha usato Contentsquare per analizzare la performance delle pagine appena progettate. Hanno così rilevato che il numero di download delle PDP è aumentato del 38%.

6. Presentare i risultati al team e stabilire le fasi successive

Una volta ricavati dal sondaggio (e dall'experience analytics) gli insights che ti servivano, è il momento di condividere i risultati con il team.

Se i dati vanno condivisi durante un meeting, non dimenticare che per le persone non è sempre facile assimilare in maniera rapida tutta una serie di numeri grezzi. In questi casi è preferibile presentare i dati in modo sintetico con grafici, diagrammi e infografiche.

Un diagramma a nastri creato con Contentsquare

Tuttavia, se devi preparare un report con maggiori dettagli, che i colleghi possano consultare quando vogliono, è possibile includere un'analisi approfondita dei dati numerici.

Una volta condivise tutte le informazioni con il team, inizia a elaborare una strategia per affrontare i risultati emersi. Sfrutta gli insights più rilevanti per intraprendere azioni mirate, ad esempio migliorare l’user experience, aumentare la fidelizzazione o rafforzare la brand loyalty.

Con le integrazioni di Contentsquare puoi condividere gli insights ricavati dalle analisi con il team

Condividi in tutta semplicità la voce dei clienti con il team e tieni informati gli stakeholder grazie alle integrazioni di Contentsquare con Slack e Microsoft Teams. Le integrazioni inviano automaticamente avvisi al team sui nuovi dati dei sondaggi e sui cambiamenti nelle metriche della digital experience, in modo da agire tempestivamente.

Contentsquare si integra con le app di messaggistica come Slack per condividere con il team gli insights sugli utenti e agire più rapidamente

Inizia subito ad analizzare i dati dei tuoi sondaggi

L'analisi dei dati dei sondaggi ti permette di capire meglio il comportamento dei clienti e monitorare le performance aziendali, ma gestire un’enorme mole di dati può risultare piuttosto impegnativo.

Mantieni tutto il più semplice possibile e non dimenticare di:

• Progettare i sondaggi fin dall’inizio con obiettivi chiari e semplici.

• Usare i dati quantitativi per identificare i trend iniziali, per poi approfondire usando i dati qualitativi per comprenderne meglio le cause.

• Verificare la validità delle conclusioni confrontandole con i benchmark, accertandosi che la dimensione del campione sia adeguata e distinguendo tra correlazione e causalità.

E non dimenticare che i dati dei sondaggi non sono l’unica fonte da prendere in considerazione: per capire il comportamento degli utenti, scava più a fondo confrontando i risultati dei sondaggi con gli insights ricavati da interviste, riproduzioni delle sessioni e heatmap.

Domande frequenti sull'analisi dei dati dei sondaggi