調査結果をさらに深く掘り下げる:クロスタブとフィルター分析

クロス集計とsurveymonkeyの結果のフィルタリング
猫が好きで私の猫の香水製品に興味を持っている人の75%は女性です。

私はソーシャルメディアマーケティングを行っています SurveyMonkey、 ですから、私はオンライン調査を使用して顧客に連絡し、より良い、より戦略的なビジネス上の意思決定を行うことを大いに支持しています。 簡単な調査から多くの洞察を得ることができます。特に、調査の作成と分析についてXNUMXつかXNUMXつのことを知っている場合はそうです。 明らかに、優れた調査を作成して設計することはこのプロセスの重要な部分ですが、その方法がわからない場合、フロントエンドでの作業はほとんど意味がありません。 結果を分析する.

SurveyMonkeyでは、日付をスライス、ダイス、および理解するのに役立つツールを多数提供しています。 最も便利なXNUMXつは クロスタブ とフィルター。 それぞれの概要と使用例を簡単に説明するので、ニーズに合わせてそれらを実装する方法を知っています。

クロス集計とは何ですか?

クロス集計は、XNUMXつ以上の調査質問を並べて比較できる便利な分析ツールです。 クロス集計フィルターを適用すると、セグメント化する回答を選択して、それらのセグメントが調査の各質問にどのように回答したかを確認できます。

したがって、たとえば、さまざまな性別の人々がさまざまな調査の質問にどのように回答したかを知りたい場合は、回答者の性別について尋ねる調査の質問を含めます。 次に、クロス集計を適用すると、女性と比較して男性がどのように反応したかを簡単に確認できます。

SurveyMonkeyクロス集計

女性は男性よりも猫への関心が高いと報告しているため、猫製品を販売している場合は、女性をターゲットにすることをお勧めします。

これは、マーケティング戦略に非常に役立ちます。クロス集計のガイダンスは、アイデアや製品に興味を持っている可能性のある人について多くのことを教えてくれます。年齢層、性別、色の好みによって、提案に好意的に反応した人をセグメント化できます。 —調査の質問として含めるカテゴリは、クロス集計を使用して回答をさらに分類するために使用できます。

フィルタリングとは何ですか?

結果にフィルターを適用して、回答者の一部が他の回答者から削除されていることを確認します。 回答、カスタム基準、またはプロパティ(日付、完了した回答と部分的に完了した回答、メールアドレス、名前、IPアドレス、カスタム値)でフィルタリングして、結果を絞り込むことができるため、興味があります。

したがって、たとえば猫愛好家に製品を販売していて、調査の質問のXNUMXつで、回答者が猫が好きかどうかを尋ねる場合、その質問に「いいえ」と答えた人の回答はおそらくあまり関心がありません。 「はい」または「たぶん」と答えた人だけを選択するフィルターを適用すると(それがオプションだった場合)、潜在的な顧客の結果だけを見ることができます。

SurveyMonkeyフィルターの結果

猫の人をフィルタリングすると、ほとんどの回答者はまだ猫の香水に興味がないことがわかります。 新製品への投資を検討しています。

 より良い調査分析のためにフィルターとクロスタブを組み合わせる

それで、あなたは疑問に思うかもしれません、あなたはフィルターとクロス集計を同時に適用することができますか? 答えはイエスです! これは、ノイズを削減し、応答を理解するための便利な戦略です。

まず、フィルターを適用します。 したがって、前の例に基づいて、潜在的な顧客である人々。 次に、クロス集計を適用して、潜在的な顧客のさまざまなグループがどのように感じているかを調べます。 したがって、猫好きの例に戻ると、最初にフィルターを適用して、製品に興味を持っている可能性のある人々からの応答を見ているだけです。

次に、クロス集計を適用して、年齢(性別、収入レベル、場所もここで興味深い要素になる可能性があります)と出来上がりを把握します。 年齢、性別、または好きなものごとに分類できる潜在的な顧客の包括的なビューが残されます。

クロス集計とsurveymonkeyの結果のフィルタリング

猫が好きで私の猫の香水製品に興味を持っている人の75%は女性です。

分析で興味深い要素について事前に考えることを忘れないでください。そうすれば、調査の設計でそれらの要素を計画できます。 元の調査で要求しない限り、収入レベルをクロス集計する方法はありません。

このクロス集計とフィルター分析の概要がお役に立てば幸いです。 まだ調査分析の質問がありますか? クロスタブまたはフィルター機能を使用して得た洞察の例はどうですか? 下記のコメント欄で教えてください。 ありがとう!

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