<\/p>\n
Errors inicials de disseny en enquestes de satisfacci\u00f3
\n<\/strong><\/h2>\n![\"dissenyar](\"https:\/\/openmet-xc.whads.com\/\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/dissenyar-enquesta-satisfaccio.jpg\")
<\/a><\/p>\n1.\u00a0 No definir ni tenir clar quin \u00e9s l\u2019objectiu de l\u2019enquesta<\/strong><\/h3>\nEncara que sembli absurd, en molts casos el problema principal en fer una enquesta \u00e9s no saber ben b\u00e9 qu\u00e8 es vol. \u00c9s diferent voler avaluar la satisfacci\u00f3 de forma global (potser amb una pregunta de tipus NPS<\/a> n\u2019hi hauria prou) que no pas voler con\u00e8ixer les causes de la insatisfacci\u00f3 amb precisi\u00f3. \u00c9s diferent voler tenir un sistema que alimenti un dashboard o panell de control corporatiu que una enquesta en qu\u00e8 el que finalment es vol \u00e9s avaluar els serveis dels departaments que treballen amb clients. Cal doncs definir amb tanta precisi\u00f3 com es pugui quin \u00e9s l\u2019objectiu de l\u2019avaluaci\u00f3, quin tipus d\u2019anal\u00edtica de resultats es desitja, quins KPIs i m\u00e8triques es vol fer servir, i quin tipus d\u2019accions es pensa prendre un cop es tinguin els resultats.<\/p>\n2.\u00a0\u00a0 \u00a0Creure que ja sabem prou b\u00e9 qu\u00e8 pensen els clients i qu\u00e8 \u00e9s important per a ells<\/strong><\/h3>\nAquest \u00e9s un error for\u00e7a com\u00fa a les empreses, que porta a definir q\u00fcestionaris en funci\u00f3 del coneixement parcial que es t\u00e9 dels clients. Aix\u00f2 pot provocar, per exemple, que no es formulin les preguntes correctes i es deixin de preguntar aspectes que s\u00f3n cr\u00edtics pels clients i que l\u2019empresa potser ignora. Un bon sistema per a solucionar aquest problema \u00e9s fer una primera fase de l\u2019estudi m\u00e9s qualitativa en qu\u00e8 l\u2019horitz\u00f3 de temes a tractar \u00e9s m\u00e9s ampli i on es pot buscar quins s\u00f3n realment els aspectes i vectors principals que governen la satisfacci\u00f3 dels clients.<\/p>\n
3.\u00a0\u00a0 \u00a0Fer enquestes de satisfacci\u00f3 massa curtes o massa llargues<\/strong><\/h3>\nAmb la intenci\u00f3 de maximitzar el nombre de respostes, o b\u00e9 de no cansar els clients, a vegades es pot fer una enquesta tan curta els resultats de la qual no serveixin per a prendre decisions efectives. Per altra banda, si volem tenir massa detalls es pot cometre l\u2019error de fer enquestes massa llargues que ens donaran baixa participaci\u00f3 o mala qualitat de respostes. Per a solucionar-ho, hi ha diversos m\u00e8todes<\/a> que podem usar per tal que l\u2019enquesta tingui menys preguntes.<\/p>\nErrors a les preguntes de les enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n![\"errors](\"https:\/\/openmet-xc.whads.com\/\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/errors-preguntes-enquestes-satisfaccio.jpg\")
<\/a><\/strong><\/h2>\n4. Pensar nom\u00e9s en les preguntes de valoraci\u00f3<\/strong><\/h3>\nI no pensar en les demogr\u00e0fiques o en la informaci\u00f3 que ja tenim a la base de dades de clients. Tan importants s\u00f3n les preguntes que avaluen aspectes concrets com les preguntes que ens permeten tenir informaci\u00f3 del perfil de qui contesta. Si no n\u2019afegim d\u2019aquestes \u00faltimes, l\u2019an\u00e0lisi de resultats que podrem fer ser\u00e0 molt m\u00e9s pobre i, per tant, la capacitat d\u2019arreglar problemes ser\u00e0 menor.<\/p>\n
5. Fer preguntes o respostes confuses<\/strong><\/h3>\nCal rellegir totes les preguntes diversos cops i assegurar que no es cometen errors t\u00edpics com ara preguntar dues coses en una mateixa frase, fer preguntes que no s\u2019entenen (o que nom\u00e9s ent\u00e9n el director general de l\u2019empresa per\u00f2 cap dels seus clients), fer preguntes amb sigles o acr\u00f2nims que no tothom coneix, o utilitzar dobles negacions que generen inseguretat a l\u2019hora de respondre. Tamb\u00e9 s\u00f3n importants les respostes: no hem de fer servir opcions de resposta semblants o repetides, ni escales de respostes estranyes o poc populars (p.ex. l\u2019escala de 1 a 10, quan tothom est\u00e0 acostumat des de petit a fer servir l\u2019escala de 0 a 10), i hem de tenir cura que tothom tingui perfectament clar qu\u00e8 vol dir cada possible resposta. Tamb\u00e9 hem de vigilar que el nombre de respostes no sigui massa llarg per no distreure el client.<\/p>\n
6. No empatitzar amb el client<\/strong><\/h3>\nSi volem que el client se senti c\u00f2mode contestant, haurem d\u2019acostar-nos a ell tant com sigui possible. Per aix\u00f2 hem de parar atenci\u00f3 en el tipus de tracte que utilitzem a les preguntes (tu vs. vost\u00e8), en l\u2019\u00fas del g\u00e8nere (p.ex. no fer totes les frases en mascul\u00ed), en l\u2019est\u00e8tica o en l\u2019idioma (cal que el client pugui triar l\u2019idioma tant si ens dirigim a clients que usen diferents idiomes com si s\u00f3n potencialment multiling\u00fces).<\/p>\n
7. Oblidar les preguntes obertes<\/strong><\/h3>\nSempre cal deixar algun camp obert per a que els clients puguin dir all\u00f2 que els sembli, sense la cotilla de les preguntes tancades. Encara que la mostra sigui molt gran i els resultats puguin acabar tenint m\u00e9s text que un llibre, avui en dia hi ha sistemes per a poder fer una bona anal\u00edtica dels suggeriments.<\/p>\n
Errors estad\u00edstics en enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n![\"satisfacci\u00f3](\"https:\/\/openmet-xc.whads.com\/\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/satisfaccio-client.jpg\")
<\/a><\/strong><\/h2>\n8. Fer estimacions i voler prendre decisions en base a mostres insuficients o massa grans<\/strong><\/h3>\nMenystenir l\u2019estad\u00edstica pot resultar car si es volen prendre decisions de negoci. Per tal de poder fer una estimaci\u00f3 de les opinions dels nostres clients a partir dels resultats, cal comprendre conceptes com l\u2019interval de confian\u00e7a i el marge d\u2019error de la mostra. Encara hi ha molts clients que prenen decisions molt importants en base a mostres massa petites o b\u00e9 que es gasten molts diners preguntant a molts clients quan possiblement podrien prendre les mateixes decisions enquestant-ne molts menys.<\/p>\n
9. Voler prendre decisions en base a una precisi\u00f3 inferior a l\u2019error mostral<\/strong><\/h3>\nAquest \u00e9s un error com\u00fa quan es vol fer seguiment de KPIs o m\u00e8triques associades a l\u2019enquesta. Sovint es prenen decisions en base a variacions dels KPIs que s\u00f3n inferiors a l\u2019error mostral. No t\u00e9 sentit treballar amb un error mostral del 5% i despr\u00e9s fer un informe de resultats on apareixen m\u00e8triques de 0 a 100 amb 2 decimals i es prenen decisions a partir de variacions petites d\u2019aquests valors.<\/p>\n
10. Fer servir mostres esbiaixades i no ser-ne conscient<\/strong><\/h3>\nDe poc ens servir\u00e0 fer una enquesta als clients si al final resulta que contesten molt m\u00e9s els que s\u00f3n d\u2019un tipus determinat (p.ex. de la zona Nord) i utilitzem els resultats per fer estimacions sobre la totalitat dels clients (del nord, del Sud, etc.). Hem de mirar d\u2019aconseguir que la mostra de les respostes sigui representativa de la poblaci\u00f3. I si no ho \u00e9s, haurem de corregir els resultats de forma adequada, per exemple fent servir ponderacions<\/a>.<\/p>\nJa us hem dit que la llista no era exhaustiva, per\u00f2 aquests s\u00f3n alguns dels m\u00e9s t\u00edpics. Naturalment, encara hi ha molts m\u00e9s aspectes que cal tenir en compte per no cometre errors quan es fa una enquesta de satisfacci\u00f3 de clients, per\u00f2 aix\u00f2 ja ho haurem d\u2019explicar en un altre post \u263a.<\/p>\n
Us deixem amb una infografia resum dels 10 errors a evitar en enquestes de satisfacci\u00f3 de clients:<\/strong><\/p>\n![\"enquestes](\"https:\/\/openmet-xc.whads.com\/\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/infografia-enquestes-de-satisfaccio-CA.png\")
<\/a><\/p>\n
<\/a><\/p>\n1.\u00a0 No definir ni tenir clar quin \u00e9s l\u2019objectiu de l\u2019enquesta<\/strong><\/h3>\nEncara que sembli absurd, en molts casos el problema principal en fer una enquesta \u00e9s no saber ben b\u00e9 qu\u00e8 es vol. \u00c9s diferent voler avaluar la satisfacci\u00f3 de forma global (potser amb una pregunta de tipus NPS<\/a> n\u2019hi hauria prou) que no pas voler con\u00e8ixer les causes de la insatisfacci\u00f3 amb precisi\u00f3. \u00c9s diferent voler tenir un sistema que alimenti un dashboard o panell de control corporatiu que una enquesta en qu\u00e8 el que finalment es vol \u00e9s avaluar els serveis dels departaments que treballen amb clients. Cal doncs definir amb tanta precisi\u00f3 com es pugui quin \u00e9s l\u2019objectiu de l\u2019avaluaci\u00f3, quin tipus d\u2019anal\u00edtica de resultats es desitja, quins KPIs i m\u00e8triques es vol fer servir, i quin tipus d\u2019accions es pensa prendre un cop es tinguin els resultats.<\/p>\n2.\u00a0\u00a0 \u00a0Creure que ja sabem prou b\u00e9 qu\u00e8 pensen els clients i qu\u00e8 \u00e9s important per a ells<\/strong><\/h3>\nAquest \u00e9s un error for\u00e7a com\u00fa a les empreses, que porta a definir q\u00fcestionaris en funci\u00f3 del coneixement parcial que es t\u00e9 dels clients. Aix\u00f2 pot provocar, per exemple, que no es formulin les preguntes correctes i es deixin de preguntar aspectes que s\u00f3n cr\u00edtics pels clients i que l\u2019empresa potser ignora. Un bon sistema per a solucionar aquest problema \u00e9s fer una primera fase de l\u2019estudi m\u00e9s qualitativa en qu\u00e8 l\u2019horitz\u00f3 de temes a tractar \u00e9s m\u00e9s ampli i on es pot buscar quins s\u00f3n realment els aspectes i vectors principals que governen la satisfacci\u00f3 dels clients.<\/p>\n
3.\u00a0\u00a0 \u00a0Fer enquestes de satisfacci\u00f3 massa curtes o massa llargues<\/strong><\/h3>\nAmb la intenci\u00f3 de maximitzar el nombre de respostes, o b\u00e9 de no cansar els clients, a vegades es pot fer una enquesta tan curta els resultats de la qual no serveixin per a prendre decisions efectives. Per altra banda, si volem tenir massa detalls es pot cometre l\u2019error de fer enquestes massa llargues que ens donaran baixa participaci\u00f3 o mala qualitat de respostes. Per a solucionar-ho, hi ha diversos m\u00e8todes<\/a> que podem usar per tal que l\u2019enquesta tingui menys preguntes.<\/p>\nErrors a les preguntes de les enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n<\/a><\/strong><\/h2>\n4. Pensar nom\u00e9s en les preguntes de valoraci\u00f3<\/strong><\/h3>\nI no pensar en les demogr\u00e0fiques o en la informaci\u00f3 que ja tenim a la base de dades de clients. Tan importants s\u00f3n les preguntes que avaluen aspectes concrets com les preguntes que ens permeten tenir informaci\u00f3 del perfil de qui contesta. Si no n\u2019afegim d\u2019aquestes \u00faltimes, l\u2019an\u00e0lisi de resultats que podrem fer ser\u00e0 molt m\u00e9s pobre i, per tant, la capacitat d\u2019arreglar problemes ser\u00e0 menor.<\/p>\n
5. Fer preguntes o respostes confuses<\/strong><\/h3>\nCal rellegir totes les preguntes diversos cops i assegurar que no es cometen errors t\u00edpics com ara preguntar dues coses en una mateixa frase, fer preguntes que no s\u2019entenen (o que nom\u00e9s ent\u00e9n el director general de l\u2019empresa per\u00f2 cap dels seus clients), fer preguntes amb sigles o acr\u00f2nims que no tothom coneix, o utilitzar dobles negacions que generen inseguretat a l\u2019hora de respondre. Tamb\u00e9 s\u00f3n importants les respostes: no hem de fer servir opcions de resposta semblants o repetides, ni escales de respostes estranyes o poc populars (p.ex. l\u2019escala de 1 a 10, quan tothom est\u00e0 acostumat des de petit a fer servir l\u2019escala de 0 a 10), i hem de tenir cura que tothom tingui perfectament clar qu\u00e8 vol dir cada possible resposta. Tamb\u00e9 hem de vigilar que el nombre de respostes no sigui massa llarg per no distreure el client.<\/p>\n
6. No empatitzar amb el client<\/strong><\/h3>\nSi volem que el client se senti c\u00f2mode contestant, haurem d\u2019acostar-nos a ell tant com sigui possible. Per aix\u00f2 hem de parar atenci\u00f3 en el tipus de tracte que utilitzem a les preguntes (tu vs. vost\u00e8), en l\u2019\u00fas del g\u00e8nere (p.ex. no fer totes les frases en mascul\u00ed), en l\u2019est\u00e8tica o en l\u2019idioma (cal que el client pugui triar l\u2019idioma tant si ens dirigim a clients que usen diferents idiomes com si s\u00f3n potencialment multiling\u00fces).<\/p>\n
7. Oblidar les preguntes obertes<\/strong><\/h3>\nSempre cal deixar algun camp obert per a que els clients puguin dir all\u00f2 que els sembli, sense la cotilla de les preguntes tancades. Encara que la mostra sigui molt gran i els resultats puguin acabar tenint m\u00e9s text que un llibre, avui en dia hi ha sistemes per a poder fer una bona anal\u00edtica dels suggeriments.<\/p>\n
Errors estad\u00edstics en enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n<\/a><\/strong><\/h2>\n8. Fer estimacions i voler prendre decisions en base a mostres insuficients o massa grans<\/strong><\/h3>\nMenystenir l\u2019estad\u00edstica pot resultar car si es volen prendre decisions de negoci. Per tal de poder fer una estimaci\u00f3 de les opinions dels nostres clients a partir dels resultats, cal comprendre conceptes com l\u2019interval de confian\u00e7a i el marge d\u2019error de la mostra. Encara hi ha molts clients que prenen decisions molt importants en base a mostres massa petites o b\u00e9 que es gasten molts diners preguntant a molts clients quan possiblement podrien prendre les mateixes decisions enquestant-ne molts menys.<\/p>\n
9. Voler prendre decisions en base a una precisi\u00f3 inferior a l\u2019error mostral<\/strong><\/h3>\nAquest \u00e9s un error com\u00fa quan es vol fer seguiment de KPIs o m\u00e8triques associades a l\u2019enquesta. Sovint es prenen decisions en base a variacions dels KPIs que s\u00f3n inferiors a l\u2019error mostral. No t\u00e9 sentit treballar amb un error mostral del 5% i despr\u00e9s fer un informe de resultats on apareixen m\u00e8triques de 0 a 100 amb 2 decimals i es prenen decisions a partir de variacions petites d\u2019aquests valors.<\/p>\n
10. Fer servir mostres esbiaixades i no ser-ne conscient<\/strong><\/h3>\nDe poc ens servir\u00e0 fer una enquesta als clients si al final resulta que contesten molt m\u00e9s els que s\u00f3n d\u2019un tipus determinat (p.ex. de la zona Nord) i utilitzem els resultats per fer estimacions sobre la totalitat dels clients (del nord, del Sud, etc.). Hem de mirar d\u2019aconseguir que la mostra de les respostes sigui representativa de la poblaci\u00f3. I si no ho \u00e9s, haurem de corregir els resultats de forma adequada, per exemple fent servir ponderacions<\/a>.<\/p>\nJa us hem dit que la llista no era exhaustiva, per\u00f2 aquests s\u00f3n alguns dels m\u00e9s t\u00edpics. Naturalment, encara hi ha molts m\u00e9s aspectes que cal tenir en compte per no cometre errors quan es fa una enquesta de satisfacci\u00f3 de clients, per\u00f2 aix\u00f2 ja ho haurem d\u2019explicar en un altre post \u263a.<\/p>\n
Us deixem amb una infografia resum dels 10 errors a evitar en enquestes de satisfacci\u00f3 de clients:<\/strong><\/p>\n<\/a><\/p>\n
2.\u00a0\u00a0 \u00a0Creure que ja sabem prou b\u00e9 qu\u00e8 pensen els clients i qu\u00e8 \u00e9s important per a ells<\/strong><\/h3>\nAquest \u00e9s un error for\u00e7a com\u00fa a les empreses, que porta a definir q\u00fcestionaris en funci\u00f3 del coneixement parcial que es t\u00e9 dels clients. Aix\u00f2 pot provocar, per exemple, que no es formulin les preguntes correctes i es deixin de preguntar aspectes que s\u00f3n cr\u00edtics pels clients i que l\u2019empresa potser ignora. Un bon sistema per a solucionar aquest problema \u00e9s fer una primera fase de l\u2019estudi m\u00e9s qualitativa en qu\u00e8 l\u2019horitz\u00f3 de temes a tractar \u00e9s m\u00e9s ampli i on es pot buscar quins s\u00f3n realment els aspectes i vectors principals que governen la satisfacci\u00f3 dels clients.<\/p>\n
3.\u00a0\u00a0 \u00a0Fer enquestes de satisfacci\u00f3 massa curtes o massa llargues<\/strong><\/h3>\nAmb la intenci\u00f3 de maximitzar el nombre de respostes, o b\u00e9 de no cansar els clients, a vegades es pot fer una enquesta tan curta els resultats de la qual no serveixin per a prendre decisions efectives. Per altra banda, si volem tenir massa detalls es pot cometre l\u2019error de fer enquestes massa llargues que ens donaran baixa participaci\u00f3 o mala qualitat de respostes. Per a solucionar-ho, hi ha diversos m\u00e8todes<\/a> que podem usar per tal que l\u2019enquesta tingui menys preguntes.<\/p>\nErrors a les preguntes de les enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n<\/a><\/strong><\/h2>\n4. Pensar nom\u00e9s en les preguntes de valoraci\u00f3<\/strong><\/h3>\nI no pensar en les demogr\u00e0fiques o en la informaci\u00f3 que ja tenim a la base de dades de clients. Tan importants s\u00f3n les preguntes que avaluen aspectes concrets com les preguntes que ens permeten tenir informaci\u00f3 del perfil de qui contesta. Si no n\u2019afegim d\u2019aquestes \u00faltimes, l\u2019an\u00e0lisi de resultats que podrem fer ser\u00e0 molt m\u00e9s pobre i, per tant, la capacitat d\u2019arreglar problemes ser\u00e0 menor.<\/p>\n
5. Fer preguntes o respostes confuses<\/strong><\/h3>\nCal rellegir totes les preguntes diversos cops i assegurar que no es cometen errors t\u00edpics com ara preguntar dues coses en una mateixa frase, fer preguntes que no s\u2019entenen (o que nom\u00e9s ent\u00e9n el director general de l\u2019empresa per\u00f2 cap dels seus clients), fer preguntes amb sigles o acr\u00f2nims que no tothom coneix, o utilitzar dobles negacions que generen inseguretat a l\u2019hora de respondre. Tamb\u00e9 s\u00f3n importants les respostes: no hem de fer servir opcions de resposta semblants o repetides, ni escales de respostes estranyes o poc populars (p.ex. l\u2019escala de 1 a 10, quan tothom est\u00e0 acostumat des de petit a fer servir l\u2019escala de 0 a 10), i hem de tenir cura que tothom tingui perfectament clar qu\u00e8 vol dir cada possible resposta. Tamb\u00e9 hem de vigilar que el nombre de respostes no sigui massa llarg per no distreure el client.<\/p>\n
6. No empatitzar amb el client<\/strong><\/h3>\nSi volem que el client se senti c\u00f2mode contestant, haurem d\u2019acostar-nos a ell tant com sigui possible. Per aix\u00f2 hem de parar atenci\u00f3 en el tipus de tracte que utilitzem a les preguntes (tu vs. vost\u00e8), en l\u2019\u00fas del g\u00e8nere (p.ex. no fer totes les frases en mascul\u00ed), en l\u2019est\u00e8tica o en l\u2019idioma (cal que el client pugui triar l\u2019idioma tant si ens dirigim a clients que usen diferents idiomes com si s\u00f3n potencialment multiling\u00fces).<\/p>\n
7. Oblidar les preguntes obertes<\/strong><\/h3>\nSempre cal deixar algun camp obert per a que els clients puguin dir all\u00f2 que els sembli, sense la cotilla de les preguntes tancades. Encara que la mostra sigui molt gran i els resultats puguin acabar tenint m\u00e9s text que un llibre, avui en dia hi ha sistemes per a poder fer una bona anal\u00edtica dels suggeriments.<\/p>\n
Errors estad\u00edstics en enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n<\/a><\/strong><\/h2>\n8. Fer estimacions i voler prendre decisions en base a mostres insuficients o massa grans<\/strong><\/h3>\nMenystenir l\u2019estad\u00edstica pot resultar car si es volen prendre decisions de negoci. Per tal de poder fer una estimaci\u00f3 de les opinions dels nostres clients a partir dels resultats, cal comprendre conceptes com l\u2019interval de confian\u00e7a i el marge d\u2019error de la mostra. Encara hi ha molts clients que prenen decisions molt importants en base a mostres massa petites o b\u00e9 que es gasten molts diners preguntant a molts clients quan possiblement podrien prendre les mateixes decisions enquestant-ne molts menys.<\/p>\n
9. Voler prendre decisions en base a una precisi\u00f3 inferior a l\u2019error mostral<\/strong><\/h3>\nAquest \u00e9s un error com\u00fa quan es vol fer seguiment de KPIs o m\u00e8triques associades a l\u2019enquesta. Sovint es prenen decisions en base a variacions dels KPIs que s\u00f3n inferiors a l\u2019error mostral. No t\u00e9 sentit treballar amb un error mostral del 5% i despr\u00e9s fer un informe de resultats on apareixen m\u00e8triques de 0 a 100 amb 2 decimals i es prenen decisions a partir de variacions petites d\u2019aquests valors.<\/p>\n
10. Fer servir mostres esbiaixades i no ser-ne conscient<\/strong><\/h3>\nDe poc ens servir\u00e0 fer una enquesta als clients si al final resulta que contesten molt m\u00e9s els que s\u00f3n d\u2019un tipus determinat (p.ex. de la zona Nord) i utilitzem els resultats per fer estimacions sobre la totalitat dels clients (del nord, del Sud, etc.). Hem de mirar d\u2019aconseguir que la mostra de les respostes sigui representativa de la poblaci\u00f3. I si no ho \u00e9s, haurem de corregir els resultats de forma adequada, per exemple fent servir ponderacions<\/a>.<\/p>\nJa us hem dit que la llista no era exhaustiva, per\u00f2 aquests s\u00f3n alguns dels m\u00e9s t\u00edpics. Naturalment, encara hi ha molts m\u00e9s aspectes que cal tenir en compte per no cometre errors quan es fa una enquesta de satisfacci\u00f3 de clients, per\u00f2 aix\u00f2 ja ho haurem d\u2019explicar en un altre post \u263a.<\/p>\n
Us deixem amb una infografia resum dels 10 errors a evitar en enquestes de satisfacci\u00f3 de clients:<\/strong><\/p>\n<\/a><\/p>\n
Amb la intenci\u00f3 de maximitzar el nombre de respostes, o b\u00e9 de no cansar els clients, a vegades es pot fer una enquesta tan curta els resultats de la qual no serveixin per a prendre decisions efectives. Per altra banda, si volem tenir massa detalls es pot cometre l\u2019error de fer enquestes massa llargues que ens donaran baixa participaci\u00f3 o mala qualitat de respostes. Per a solucionar-ho, hi ha diversos m\u00e8todes<\/a> que podem usar per tal que l\u2019enquesta tingui menys preguntes.<\/p>\n I no pensar en les demogr\u00e0fiques o en la informaci\u00f3 que ja tenim a la base de dades de clients. Tan importants s\u00f3n les preguntes que avaluen aspectes concrets com les preguntes que ens permeten tenir informaci\u00f3 del perfil de qui contesta. Si no n\u2019afegim d\u2019aquestes \u00faltimes, l\u2019an\u00e0lisi de resultats que podrem fer ser\u00e0 molt m\u00e9s pobre i, per tant, la capacitat d\u2019arreglar problemes ser\u00e0 menor.<\/p>\n Cal rellegir totes les preguntes diversos cops i assegurar que no es cometen errors t\u00edpics com ara preguntar dues coses en una mateixa frase, fer preguntes que no s\u2019entenen (o que nom\u00e9s ent\u00e9n el director general de l\u2019empresa per\u00f2 cap dels seus clients), fer preguntes amb sigles o acr\u00f2nims que no tothom coneix, o utilitzar dobles negacions que generen inseguretat a l\u2019hora de respondre. Tamb\u00e9 s\u00f3n importants les respostes: no hem de fer servir opcions de resposta semblants o repetides, ni escales de respostes estranyes o poc populars (p.ex. l\u2019escala de 1 a 10, quan tothom est\u00e0 acostumat des de petit a fer servir l\u2019escala de 0 a 10), i hem de tenir cura que tothom tingui perfectament clar qu\u00e8 vol dir cada possible resposta. Tamb\u00e9 hem de vigilar que el nombre de respostes no sigui massa llarg per no distreure el client.<\/p>\n Si volem que el client se senti c\u00f2mode contestant, haurem d\u2019acostar-nos a ell tant com sigui possible. Per aix\u00f2 hem de parar atenci\u00f3 en el tipus de tracte que utilitzem a les preguntes (tu vs. vost\u00e8), en l\u2019\u00fas del g\u00e8nere (p.ex. no fer totes les frases en mascul\u00ed), en l\u2019est\u00e8tica o en l\u2019idioma (cal que el client pugui triar l\u2019idioma tant si ens dirigim a clients que usen diferents idiomes com si s\u00f3n potencialment multiling\u00fces).<\/p>\n Sempre cal deixar algun camp obert per a que els clients puguin dir all\u00f2 que els sembli, sense la cotilla de les preguntes tancades. Encara que la mostra sigui molt gran i els resultats puguin acabar tenint m\u00e9s text que un llibre, avui en dia hi ha sistemes per a poder fer una bona anal\u00edtica dels suggeriments.<\/p>\n Menystenir l\u2019estad\u00edstica pot resultar car si es volen prendre decisions de negoci. Per tal de poder fer una estimaci\u00f3 de les opinions dels nostres clients a partir dels resultats, cal comprendre conceptes com l\u2019interval de confian\u00e7a i el marge d\u2019error de la mostra. Encara hi ha molts clients que prenen decisions molt importants en base a mostres massa petites o b\u00e9 que es gasten molts diners preguntant a molts clients quan possiblement podrien prendre les mateixes decisions enquestant-ne molts menys.<\/p>\n Aquest \u00e9s un error com\u00fa quan es vol fer seguiment de KPIs o m\u00e8triques associades a l\u2019enquesta. Sovint es prenen decisions en base a variacions dels KPIs que s\u00f3n inferiors a l\u2019error mostral. No t\u00e9 sentit treballar amb un error mostral del 5% i despr\u00e9s fer un informe de resultats on apareixen m\u00e8triques de 0 a 100 amb 2 decimals i es prenen decisions a partir de variacions petites d\u2019aquests valors.<\/p>\n De poc ens servir\u00e0 fer una enquesta als clients si al final resulta que contesten molt m\u00e9s els que s\u00f3n d\u2019un tipus determinat (p.ex. de la zona Nord) i utilitzem els resultats per fer estimacions sobre la totalitat dels clients (del nord, del Sud, etc.). Hem de mirar d\u2019aconseguir que la mostra de les respostes sigui representativa de la poblaci\u00f3. I si no ho \u00e9s, haurem de corregir els resultats de forma adequada, per exemple fent servir ponderacions<\/a>.<\/p>\n Ja us hem dit que la llista no era exhaustiva, per\u00f2 aquests s\u00f3n alguns dels m\u00e9s t\u00edpics. Naturalment, encara hi ha molts m\u00e9s aspectes que cal tenir en compte per no cometre errors quan es fa una enquesta de satisfacci\u00f3 de clients, per\u00f2 aix\u00f2 ja ho haurem d\u2019explicar en un altre post \u263a.<\/p>\n Us deixem amb una infografia resum dels 10 errors a evitar en enquestes de satisfacci\u00f3 de clients:<\/strong><\/p>\nErrors a les preguntes de les enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n
<\/a><\/strong><\/h2>\n4. Pensar nom\u00e9s en les preguntes de valoraci\u00f3<\/strong><\/h3>\n
5. Fer preguntes o respostes confuses<\/strong><\/h3>\n
6. No empatitzar amb el client<\/strong><\/h3>\n
7. Oblidar les preguntes obertes<\/strong><\/h3>\n
Errors estad\u00edstics en enquestes de satisfacci\u00f3<\/strong><\/h2>\n
<\/a><\/strong><\/h2>\n8. Fer estimacions i voler prendre decisions en base a mostres insuficients o massa grans<\/strong><\/h3>\n
9. Voler prendre decisions en base a una precisi\u00f3 inferior a l\u2019error mostral<\/strong><\/h3>\n
10. Fer servir mostres esbiaixades i no ser-ne conscient<\/strong><\/h3>\n
<\/a><\/p>\n