В мире, где данные стали новой нефтью, их анализ является ключевым навыком для компаний, стремящихся к успеху. Представьте, что вы запускаете новый продукт, планируете ребрендинг или ищете точки роста для улучшения CX. Во всех этих случаях онлайн-опрос аудитории – ваш верный помощник.
Но провести опрос – это только начало, главное – правильно интерпретировать его результаты. В новом материале «Анкетолога» вместе разберемся, как извлечь максимум пользы из результатов опроса и превратить сухие цифры в инсайты для развития продукта.
Типы шкал измерения и их влияние на выбор процедур измерения
Прежде чем погрузиться в методы анализа, важно понять, с какими данными мы работаем. Тип шкалы измерения определяет, какие статистические процедуры мы можем применить к нашим данным. Разберем четыре основных типа шкал и их особенности.
1.1. Номинальная шкала
Самый простой тип шкалы, где каждой категории присваивается атрибут или числовой код. При этом атрибуты нельзя упорядочить или проранжировать, поскольку между ними нет отношений «больше-меньше» или «лучше-хуже».
Пример: Вы спрашиваете клиентов банка, какими услугами они пользуются чаще всего, и даете варианты ответов на выбор. Каждой категории (кредиты, вклады и т.д.) в произвольном порядке присваивается числовой код от 1 до 4.
- 1 – Кредиты
- 2 – Вклады
- 3 – Онлайн-банкинг
- 4 – Страхование
Что можно делать: подсчитывать частоту выбора каждой категории, моду, строить таблицы сопряженности.
Что нельзя: вычислять среднее, медиану или проводить арифметические операции с кодами.
1.2. Порядковая шкала
Здесь категории уже можно упорядочить, но интервалы между ними не обязательно равны. К примеру, разница между «Совсем НЕ удовлетворен» и «Скорее НЕ удовлетворен» может быть не такой же, как между «Скорее удовлетворен» и «Полностью удовлетворен».
Пример: Оценка удовлетворенности онлайн-банкингом:
- 1 – Совсем НЕ удовлетворен
- 2 – Скорее НЕ удовлетворен
- 3 – Нейтрально
- 4 – Скорее удовлетворен
- 5 – Полностью удовлетворен
Что можно делать: всё, что с номинальной шкалой, плюс находить медиану и моду.
Что нельзя: вычислять среднее арифметическое (на практике это часто делают, но нужно понимать ограничения такого подхода).
1.3. Интервальная шкала
Значения атрибутов упорядочены, имеют равные интервалы между собой и единицу измерения. При этом у интервальной шкалы нет истинного нуля. Нулевое значение определяется произвольно и не означает, что объект не имеет измеряемого признака.
Поскольку признак имеет единицы измерения, его значения можно складывать и вычитать. Однако операции умножения и деления не имеют смысла из-за отсутствия истинного нуля, обозначающего отсутствие признака.
Пример: Измерение лояльности клиентов банка по шкале от «-5» до «+5».
Что можно делать: всё, что с предыдущими шкалами, а также вычислять среднее арифметическое и стандартное отклонение.
Что нельзя: говорить, что значение «-1» в два раза больше, чем «+1».
1.4. Шкала отношений
Самая информативная шкала. Обладает характеристиками всех предыдущих шкал и имеет абсолютный ноль.
Пример: Количество транзакций по карте, сумма трат в рублях в месяц.
Что можно делать: все арифметические операции, включая деление (можно сказать, что клиент А тратит в 2 раза больше, чем клиент Б).
Правильный выбор шкалы измерения на этапе разработки опроса – залог получения содержательных выводов. Подумайте, какой тип данных вам нужен для принятия решений, и выбирайте соответствующую шкалу. Помните, что чем информативнее шкала, тем больше возможностей для анализа она предоставляет.
Описательная статистика: ключ к пониманию данных
Описательная статистика – это набор методов, которые помогают нам упорядочить и сжать информацию, полученную из опросов. Это первый шаг в анализе данных, который дает нам общее представление о результатах.
2.1. Частотный анализ
Частотный анализ – это простой, но мощный инструмент. Он показывает, как часто встречается каждый вариант ответа.
Пример: Допустим, вы – телеком-оператор и спрашиваете клиентов об их о факторах выбора тарифа. Результаты могут выглядеть так:
- Безлимитный интернет: 45%
- Большой пакет минут: 30%
- Выгодные звонки за границу: 15%
- Семейный тариф: 10%
Что это нам дает? Мы видим, что почти половина клиентов предпочитает безлимитный интернет. Это может стать отправной точкой для разработки новых тарифов или корректировки маркетинговой стратегии.
2.2. Меры центральной тенденции
Эти показатели помогают нам найти «типичное» значение в наших данных.
Среднее арифметическое
Самая известная, но не всегда самая информативная мера. Рассчитывается как сумма всех значений, деленная на их количество.
Не всегда объективно отражает структуру данных, так как на него очень легко повлиять с помощью выбросов (нетипично маленьких или нетипично больших значений).
Пример: Средний возраст клиентов банка – 42 года. Это дает нам общее представление об аудитории, но не показывает разнообразия клиентской базы.
Пример: В небольшой компании работают 5 сотрудников с зарплатами в $3,000, $3,200, $3,400, $3,600 и $3,800. Средняя зарплата составляет $3,400. В компанию устроился новый сотрудник с зарплатой в $20,000. Теперь средняя зарплата выросла до $6,167. Однако это новое значение не отражает реальное положение большинства сотрудников, так как только один из них имеет зарплату, значительно отличающуюся от других.
Медиана
Значение, которое делит ряд данных, упорядоченных по возрастанию, пополам. Половина значений меньше медианы, половина – больше. Если набор данных содержит четное количество значений, то медиана рассчитывается как среднее арифметическое двух соседних значений в центре ряда. В отличие от среднего медиана менее чувствительна к выбросам.
Пример: Медианный доход клиентов фармацевтической компании – 60 000 рублей. Это значит, что у половины клиентов доход ниже этой суммы, у половины – выше.
Пример: Вернемся к нашему примеру с небольшой компанией. До прихода нового сотрудника медиана составляла $3,400, после – $3,500. Мы видим, что медиана остается гораздо более представительным значением для основной части данных и показывает, что большинство сотрудников зарабатывают примерно $3,500 долларов, несмотря на появление нового нетипичного значения (выброса).
Мода
Наиболее часто встречающееся значение.
Пример: Мода в оценках удовлетворенности онлайн-магазином составляет 4 из 5 баллов. Это говорит нам о том, что большинство клиентов довольны сервисом, но есть куда расти.
2.3. Меры разброса
Эти показатели помогают понять, насколько наши данные «разбросаны» вокруг центральной тенденции.
Размах
Разница между максимальным и минимальным значением.
Пример: Женщины тратят от 3 до 30 тыс. руб. в месяц на одежду, обувь и аксессуары. Размах составляет 27 тыс. руб. Это дает общее представление о тратах, но не показывает, как они распределены внутри этого диапазона.
Стандартное отклонение
Способ измерения степени разброса в наборе данных. Другими словами: среднее расстояние от среднего значения. Важный статистический показатель, который анализируют вместе со средним и медианой. Потому как, например, средняя зарплата может не отражать реального положения дел в компании, если разброс окладов очень велик.
Пример: Средний чек в ресторане – 2000 рублей, стандартное отклонение – 500 рублей. Это говорит нам, что большинство чеков находится в диапазоне от 1500 до 2500 рублей.
Описательная статистика – это только начало анализа. Она дает нам общую картину, но для более глубокого понимания данных и принятия решений нужно идти дальше. В следующих разделах мы разберем более продвинутые методы анализа, которые помогут вам извлечь максимум пользы из полученных данных.
Корреляционный анализ: сила и направление связей
Когда изменения одной величины сопутствуют изменениям другой, говорят о корреляции двух признаков. При этом важно иметь в виду, что корреляция не означает причинно-следственную связь.
Кода изменения одной величины прямо пропорциональны изменениям другой, говорят о наличии линейной корреляции.
Линейная корреляция может быть:
- положительной (обе величины растут или падают);
- отрицательной (одна величина растёт, другая – падает);
- сильной (коэффициент корреляции больше 0,7);
- слабой (коэффициент корреляции меньше 0,5).
Пример: Чем больше времени клиенты проводят в вашем онлайн-магазине, тем больше денег они тратят. Между двумя переменными есть положительная корреляция.
Пример: Чем выше цена на товар, тем ниже объем продаж. Между двумя переменными есть отрицательная корреляция.
Значение коэффициента корреляции варьируется от -1 до +1. Коэффициент корреляции равный нулю означает, что обе переменные линейно независимы.
Виды силы связи:
- очень слабая (коэффициент корреляции < 0,2);
- слабая (коэффициент корреляции < 0,5);
- средняя (коэффициент корреляции < 0,7);
- высокая (коэффициент корреляции < 0,9);
- очень высокая (коэффициент корреляции > 0,9).
Чтобы точно установить наличие или отсутствие связи между признаками, в зависимости от типа переменных используют различные статистические критерии:
- критерий Хи-квадрат;
- коэффициент сопряженности;
- критерий лямбда;
- коэффициент R Спирмена;
- критерий корреляции Пирсона.
Пример: Фармацевтическая компания обнаружила сильную положительную корреляцию (r = 0,75) между возрастом клиентов и количеством покупаемых витаминных комплексов. Это позволило им адаптировать маркетинговые стратегии для разных возрастных групп, что привело к росту продаж на 22%.
Корреляционный анализ – мощный инструмент, но он лишь часть аналитического процесса. В следующем разделе мы рассмотрим многомерный анализ данных, который позволит нам изучить сложные взаимосвязи между множеством переменных одновременно.
Многомерный анализ данных: глубокое погружение
Многомерный анализ позволяет одновременно исследовать связь двух и более переменных и проверять гипотезы о наличии причинной связи между ними. Это особенно ценно в сложных маркетинговых и социологических исследованиях. Рассмотрим два ключевых метода: факторный и кластерный анализ.
Факторный анализ
Факторный анализ помогает выявить скрытые структуры в данных. Основная идея метода состоит в том, чтобы свести большое количество известных переменных к меньшему количеству факторов, которые определяют различия между измеряемыми переменными.
Основные этапы факторного анализа:
- выявляем корреляции между переменными;
- группируем сильно коррелирующие переменные в факторы;
- интерпретируем полученные факторы.
К примеру, вам нужно изучить бренд работодателя. Для этого вы просите респондентов оценить компанию по более чем 10 критериям. Затем, используя процедуру факторного анализа, вы группируете критерии в несколько ключевых факторов, например, «оплата труда», «условия труда» и «корпоративная культура».
Кластерный анализ
Основная задача кластерного анализа – сгруппировать объекты в небольшое количество кластеров. При этом объекты внутри одного кластера должны быть максимально схожи между собой, между кластерами – максимально различны.
Общая схема кластерного анализа:
- выбираем переменные для формирования кластеров;
- рассчитываем меры сходства и различия ответов;
- выбираем метод кластеризации (правила группировки объектов);
- определяем оптимальное количество кластеров;
- запускаем процедуру кластерного анализа;
- на основе полученных данных составляем портрет представителя каждого кластера.
Пример: Онлайн-ритейлер использовал кластерный анализ для сегментации клиентской базы. На основе данных о покупках, демографии и поведении на сайте были выделены 5 кластеров:
- «Охотники за скидками» (часто покупают товары по акции)
- «Премиум-клиенты» (предпочитают дорогие брендовые товары)
- «Семейные покупатели» (часто покупают товары для детей и дома)
- «Технофилы» (в основном покупают электронику)
- «Случайные посетители» (редкие покупки разных категорий)
Это позволило ритейлеру разработать таргетированные маркетинговые кампании для каждого сегмента, что привело к росту конверсии на 30% и увеличению среднего чека на 15%.
Многомерный анализ – мощный инструмент, который позволяет извлечь максимум информации из ваших данных. Однако он требует определенных навыков и опыта для правильной интерпретации результатов.
Что важно запомнить
Прежде чем переходить к анализу данных для каждого вопроса нужно определить тип шкалы измерения. Поскольку от этого зависит, какие статистические процедуры мы можем применять к нашим данным.
Выбор правильной шкалы измерения на этапе разработки опроса критически важен для получения содержательных выводов. Чем информативнее шкала, тем больше возможностей для анализа она предоставляет.
Описательная статистика – первый шаг в анализе данных, дающий общее представление о результатах опроса. Частоты, меры центральной тенденции (среднее, медиана, мода) и разброса (размах, стандартное отклонение) упорядочивают и агрегируют данные.
Корреляционный анализ позволяет определить силу и направление связи между переменными. При этом важно помнить, что корреляция не означает причинность.
Многомерный анализ данных позволяет исследовать сложные взаимосвязи сразу между множеством переменных. Факторный анализ помогает выявить скрытые структуры в данных, а кластерный группирует объекты в небольшое количество кластеров.
Правильное применение методов анализа данных позволяет извлечь максимум пользы из результатов опроса и превратить сухие цифры в инсайты для развития продукта, адаптации маркетинговых стратегий и улучшения клиентского опыта.
Если вы хотите получить профессиональный анализ результатов опроса и практические рекомендации по их применению, обратитесь к специалистам онлайн-сервиса опросов «Анкетолог». Наша команда экспертов-социологов поможет вам извлечь максимум пользы из данных и принять верные решения, основанные на фактах.