Quantification des données qualitatives utilisées dans l'analyse client

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Les données qualitatives est souvent utile par lui-même pour expliquer la “ pourquoi ” derrière les faibles taux de satisfaction, la hausse des ventes, ou le taux de roulement de la clientèle élevés. Par exemple, si vous voyez clients se plaignent qu'ils ne savent pas ce que le prix total de leur ordre est en monnaie locale ou comment changer la monnaie dans un site Web panier, vous savez ce que vous pouvez fixer.

Commentaires fournissent un aperçu immédiat et potentiellement l'action (améliorer l'affichage de la monnaie à la caisse).

Il faut toujours prendre le temps de trier et compter les commentaires des clients. Tout simplement parce que l'information de la clientèle est qualitative ne signifie pas que vous ne pouvez pas utiliser des méthodes quantitatives pour interpréter les données qualitatives pour prendre de meilleures décisions. Si vous trouvez qu'une partie importante des commentaires tournent autour d'une question spécifique (disons 20% du centre de commentaires sur les questions de change), vous avez juste tourné vos données qualitatives en données quantitatives.

Quantifier la fréquence des commentaires de clients vous aide à comprendre quelle est la prévalence d'une certaine attitude peut être dans votre population entière de client. Quelques exemples de réponses ouvertes (souvent appelés réponses textuelles) Sont communs pour des choses telles que:

  • Raisons pour lesquelles les clients ne recommandent pas votre produit




  • Observations des clients utilisant un produit à leur lieu de travail

  • Plaintes du produit dans les appels de service à la clientèle

Voici trois étapes que vous pouvez suivre pour transformer les données qualitatives en données quantitatives pour estimer la prévalence des réponses:

  1. Groupe des observations et des comportements similaires.

    Les clients pourront utiliser leurs propres mots pour décrire comment ils se sentent. Groupe expressions similaires, des comportements ou des concepts ensemble. Certains commentaires seront pratiquement identiques et regroupés facilement. D'autres seront différents et nécessitent des couches supplémentaires de regroupement.

    Il peut y avoir une grande quantité de la variabilité entre les personnes groupant. Si possible, envisager d'avoir plusieurs personnes classent indépendamment commentaires.

  2. Comptez la fréquence.

    Comptez le nombre qui apparaissent dans une catégorie et le nombre total. Si les commentaires 5 sur 50 sont liés au prix, par exemple, alors une estimation de la fréquence de prix est une préoccupation est de 10% (5/50).

  3. Estimer la fréquence.

    Vous pouvez estimer combien commune est un problème avec l'ensemble de la clientèle en utilisant un intervalle de confiance.

La collecte de données à partir d'un échantillon de clients coûte beaucoup moins cher et prend beaucoup moins de temps que la mesure de chaque client. Le niveau de précision que vous obtenez de même un petit échantillon est généralement suffisante pour prendre des décisions à partir des données.

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