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营销研究中开放式问题指南

《营销研究中开放式问题指南》

一个优秀的会话主义者知道,提出封闭式问题无法成为真正的朋友。

同样,在市场调查中,有很好的调查问题 ,也有不好的问题。

在调查中询问开放和封闭问题有很多价值。 然而,本文将深入研究在您的研究中询问和采取开放式问题的复杂性。

  • 《营销研究中开放式问题指南》
  • 免费的用户体验和可用性课程

    由卡尔吉利斯

    提出开放式问题可以为您的客户研究带来更深入的见解。 观看有关用户体验和可用性的免费课程,并学习如何充分利用您的定性研究。

  • 此字段用于验证目的,应保持不变。

调查设计中的封闭与开放式问题

封闭式问题是一个问题,答案仅限于一组结构性限制。 这可能是“是/否”,“真/假”或基于比例的问题,但所有封闭式问题的共同点是,您将收到的答案数量有限制。

以下是网站研究背景下封闭式问题的示例:

一个开放式问题与封闭式问题相反,旨在鼓励完全不受约束的全面而精细的回答。 它们非常适合在设计调查之前引出您可能没有想到的更深层次的联系,情感和见解。

以下是开放式转换研究问题的示例:

《营销研究中开放式问题指南》

基本上,不同之处在于,虽然任何调查问题都会引起态度反应,但封闭式问题会产生定量数据,而开放式问题本质上是定性的。 您可以对它们进行编码并在以后对其进行量化,但它的工作量更大,而且在原始形式中,它们是定性的。

通常情况下,封闭式和开放式问题是结合使用的。 回答是/否问题更容易,所以如果你带头,你通常会更多地参与后续定性问题(从我们所见到的)。

开放式问题提供更好的洞察力和连接

您不仅可以在调查设计和市场调研中使用开放式问题的强大功能来获得更深入的洞察力。

如果您正在进行客户访谈,那么您将获得最大价值的问题。 如果您正在进行销售,那么开放式问题%E4%BC%9A%E5%AF%BC%E8%87%B4%E6%9B%B4%E5%A4%A7%E7%9A%84%E8%81%94%E7%B3%BB“>

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虽然有些人在纸上看起来有点畏缩(Gosh“Target”),但我确信他们会比封闭式的人更能促进对话。

客户和客户访谈中的开放式问题

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  • 您目前的业务首要任务是什么?
  • 您做出的与____________有关的最佳决策是什么?
  • 您如何看待与_____________相关的现状?
  • 如果我们从今天开始五(10,20)年,那么您对与___________有关的情况感到满意会怎样?
  • 您在视野中看到了哪些机会?
  • 在实现这一目标时,您看到了哪些挑战?
  • 如果我们就此共同努力,您希望看到的最重要的两三个结果是什么?
  • 您将如何衡量我们与这些成果相关的成功?
  • 在这种情况下你没有取得进展的最大风险是什么?
《营销研究中开放式问题指南》

关于客户访谈, UserVoice%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%BA%86%E8%BF%997%E4%B8%AA%E7%A4%BA%E4%BE%8B“>

  • 你觉得这个产品怎么样?
  • 为了让事情变得更好,我应该做些什么?
  • 我们应该停止做什么?
  • 能给我举个例子?
  • 为什么和为什么不呢? (总是有助于详细说明)
  • 这个产品最让你烦恼的是什么?
  • 该产品如何为您解决问题X?

所有这些例子都是针对情况和个人角色或问题的,但它们都有这个共同点:它们旨在引出内容丰富,有价值的反应。

从客户面试问题转变,这对产品经理开发和验证产品与客户非常有用,我将讨论用户体验,CRO和数字营销的一些特定用例……

如何使用开放式问题进行转换优化研究

我们可以通过UX和CRO调查了解很多。 %E4%BD%A0%E5%8F%AF%E4%BB%A5“>

  • 发现用户体验问题
  • 找到流程瓶颈
  • 了解放弃的根本原因
  • 通过分析来区分访问者细分,这些访问者细分对于类似的现场活动的不同动机未被检测到
  • 确定对新产品的需求或对现有产品的改进
  • 弄清楚客户是谁,投入准确的客户角色
  • 解读他们的意图。 他们想要实现什么目标? 我们怎样才能帮助他们做到这一点?
  • 了解他们如何购物(与竞争对手比较,他们寻求哪些好处,他们使用什么词,等等)

同样,用户测试和其他形式的定性洞察对于优化也是非常有价值的。 当然,对于如何从您使用的任何定性方法中获得洞察力,都有一个技巧。 %E6%9D%A5%E8%87%AANN” g farrell> ,开放式问题在一对一可用性测试中特别有价值,在这些测试中,您正在探索可能没有有限答案的问题:

《营销研究中开放式问题指南》

苏珊法瑞尔:

“封闭式问题通常适用于调查,因为当用户不必输入那么多内容时,您可以获得更高的响应率。 此外,可以轻松地统计分析封闭式问题的答案,这是您通常想要对调查数据进行的分析。

但是,在一对一可用性测试中,您希望获得比简单的是/否答案提供的数据更丰富的数据。 如果你用5个用户进行测试,那么报告说60%的用户对某个问题回答“是”是没有意义的。 无论如何都没有统计意义。 但是,如果您可以让用户深入讨论某个问题,那么您绝对可以从5个用户中获取有效信息。 不是统计见解,而是定性见解。“

NN” g> , %E5%88%97%E5%87%BA%E4%BD%95%E6%97%B6%E5%BA%94%E8%AF%A5%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%BC%80%E6%94%BE%E5%BC%8F%E9%97%AE%E9%A2%98%E3%80%82″>

在筛选问卷中,招募参与者进行可用性研究时(例如,“您多久在网上购物?”)

  • 在进行设计研究时,例如:
    • 要解决哪些问题
    • 提供什么样的解决方案
    • 谁来设计
  • 对于探索性研究,例如:
    • 定性可用性测试
    • RITE(纸样原型)设计研究
    • 访谈和其他实地研究
    • 日记研究
    • 角色研究
    • 用例研究
    • 任务分析
  • 在封闭式调查工具的初步开发过程中:为了得出封闭式问题的响应类别列表,您可以首先询问相应的开放式问题,即少数人。
《营销研究中开放式问题指南》

总的来说%EF%BC%8C%E6%80%81%E5%BA%A6%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E8%A7%82%E5%AF%9F%E6%80%A7%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%AD%98%E5%9C%A8%E8%AE%B8%E5%A4%9A%E6%9C%89

但是,在规划初步测试或进行早期客户和产品开发时,此类研究可以帮助您领导产品功能和实验并确定其优先级。

我们如何使用开放式问题进行转换研究

开放式问题和封闭式问题都是CXL%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80%E8%AE%BE%E8%AE%A1%EF%BC%8C%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%92%8C%E8%90%A5%E9%94%80%E8%BF%87%E7%A8%8B%E7%9A%84%E9%87%8D%E8%A6%81%E7%BB%84%E6%88%90%E9%83%A8%E5%88%86%E3%80%82″>

以下是我们在研究所主页上进行的现场调查的示例。 它问了一个封闭式的问题(你有任何问题吗?)然后允许这个人跟进,如果是这样的话,开放式回复:

《营销研究中开放式问题指南》

这是一个民意调查的另一个例子,它首先询问一个封闭式问题,并允许进一步阐述第二个问题:

《营销研究中开放式问题指南》

同样,我们经常进行客户调查,以尝试从我们的客户以及未购买的电子邮件列表中获得更多的见解。 以下是后者的一个例子:

《营销研究中开放式问题指南》
《营销研究中开放式问题指南》
《营销研究中开放式问题指南》



当我们想要量化我们已经通过开放式研究和探索发现的特征时,我们也将运行封闭式问题。 我们知道以下是研究所(当时)的主要动机,我们想要量化比例并进一步分析每个部分:

《营销研究中开放式问题指南》

当我们开始客户互动时,这是我们转换研究的重要组成部分。 以下是我们向最近客户发送的示例调查:

《营销研究中开放式问题指南》

一般而言,在调查设计中使用的一个好策略是将无用的封闭式问题转化为开放式问题,从而触发更好的响应。 这里的关键词是“无用的”。

如果您打算使用定量数据做一些事情,例如通过NPS对客户进行细分,使用基于比例的问题构建用户角色,或者在功能开发的不同阶段跟踪用户满意度,那么封闭式问题就是最佳选择。

但是,如果你诚实地问自己,你计划对数据做什么,而你的答案很弱,那么试图通过开放式问题来梳理更多的定性洞察力。

如果你不能完全改革这个问题,一个简单的方法就是要求这个人详细说明。

“你在这个过程中找到了价值吗?”如果是,请进一步解释。 如果没有,请告诉我们如何改进。“

Avinash Kaushik %E5%9C%A8%E6%9C%AC%E6%96%87%E4%B8%AD%E6%80%BB%E7%BB%93%E5%BE%97%E5%BE%88%E5%A5%BD“>

《营销研究中开放式问题指南》

Avinash Kaushik

“任何好的调查都包括大多数问题,受访者在一定程度上评价,有时一两个问题是开放式的。 这导致在计算平均值和中位数和总计的分析期间需要注意的比例。 最深刻的见解是在开放式问题中,因为客户之声直接与您交谈(不是cookie和shopper_ids,而是客户)。

诸如此类的问题:您今天在我们的网站上无法完成哪些任务? 如果你来购买但没有,为什么不呢?

使用定量分析找到“客户不满”的口袋,但阅读开放式回复以增加数字的颜色。 请记住,您的董事和副总裁可以与数字争论并将它们放在一边,但很少有人可以忽略客户的实际话语。 部署这种武器。“

通过现场调查提出的更多问题示例

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所以这里有一些你可以为研究目的窃取的问题:

  • 你今天访问的目的是什么? (建立用户意图)
  • 你今天为什么来这里? (也建立了用户意图)
  • 你能找到你想要的信息吗? (可以识别网站上缺少的信息 – 最好在产品页面上询问)
  • 是什么让你今天没有完成购买? (确定摩擦 – 仅在结账页面上将此作为退出调查,并注意有些人仍在考虑购买。)
  • 完成购买有什么阻碍你回来的吗? 是/否(然后要求解释 – 再次确定摩擦源)
  • 您有任何问题未能找到答案吗? 是/否
  • 你今天能在这个网站上完成你的任务吗? 是/否,当选择否时,询问“为什么不”(识别摩擦和缺失信息)

开放式问题的常见错误

开放式问题的主要和最常见的错误 – 通常是研究和分析 – 是包含偏见(或文物 ,如果你想使用学术术语)。

这是研究人员无意识地将个人意见添加到科学过程中,或者当意外或期望被无意地传达给研究受访者时。

有很多关于偏见的文章,特别是在这个网站上,所以我不会在这里写一本关于它的书。 但重要的是要注意,偏见可以在过程的任何阶段注入自身 – 进入你问的问题,你如何编纂答案,或者你如何对“见解”采取行动。

例如,通过编码和聚类常见响应来分析定性数据是很常见的。 假设您正在查看三个或四个单独的答案,这些答案在面值上似乎具有一定程度的共性:

  • “我喜欢这个标志。”
  • “徽标很酷。”
  • “徽标成了网站。”
  • “徽标脱颖而出。”

你可以将所有这些归结为一个名为“关于徽标的正面评论”的类别,但只是想象一下可以注入这种分类结构的偏见量。

正如Rob Balon博士所说

《营销研究中开放式问题指南》

Rob Balon博士:

“避免盲点最关键的部分是认识到即使是我们中最客观的人也有一个。 最重要的是,你想要避免违背偏见的舒适区域的诱惑。

这是进行有效定性研究的第一步。“

其他常见的错误是你会想到的:错误地分析你的数据(当你不应该处理定性数据时的定性),调查错误的人(并获得准确但无益的见解),忽略业务和战略目标,盲目提问,以及问无益的问题。

其中大部分都可以通过一些严谨和一些战略远见来解决。

结论

封闭式和开放式问题都在研究中占有一席之地。

封闭式问题允许采用定量方法,尤其适用于分段,角色构建和基于时间的分析(您是否正在改进?)。 开放式问题试图深入探讨,阐明行动或封闭式回应背后的原因。 他们非常适合更深入的见解,联系,以及学习您可能没想过的东西。

在进行调查或进行客户访谈时,应采用策略性方法从研究中获取最佳价值。

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