Опрос как метод

Главная
/
Курс «Исследования как инструмент роста»
/
Опрос как метод

Опрос как метод

В этой главе будет немного теории. Мы постарались свести её к необходимому минимуму. Задача главы — не научить вас проводить опросы, а сформировать общее представление об опросе, как о методе. Это поможет вам эффективно общаться с исследователями.

Количественный опрос — простой и надежный метод, который поможет отобрать перспективные идеи и приоритезировать их. Дадим краткую характеристику метода и рассмотрим самые существенные его элементы.

Опрос — просим представителей целевой аудитории заполнить анкету-опросник, состоящий из последовательности закрытых (с вариантами ответов) и открытых (ответ текстом) вопросов.

Целевая аудитория

На вопросы анкеты должны ответить представители вашей целевой аудитории. Выше мы давали определение.

В количественном опросе для выделения ЦА используют так называемые отборочные вопросы. Примерно вот так:

К ответам на основные вопросы анкеты допускаются только те респонденты, которые на отборочные вопросы дали ответы, удовлетворяющие описанию вашей ЦА.

Где искать респондентов

Выше мы описывали основные каналы рекрута респондентов на примере качественных исследований. Эти же каналы можно использовать и для рекрута на количественный опрос. Особенность — гораздо большая потребная выборка. Речь идет о сотнях людей, которые должны заполнить вашу анкету. Соответственно, процесс рекрута должен быть достаточно эффективным и достаточно автоматизированным. Рекомендуем проконсультироваться со специалистом по маркетинговым исследованиям внутри вашей организации или с надежным внешним поставщиком (исследовательским агентством).

Критерии принятия решения

Опрос — это про цифры и про принятие решений на их основе. Чтобы принимать решения на основе цифр, у вас должны быть сформулированы критерии принятия решений, опирающиеся на эти цифры.

Примеры критериев и соответствующих вопросов анкеты в зависимости от решаемой задачи:

Листайте вправо

В последующих главах мы последовательно остановимся на этом вопросе для каждой из бизнес-задач.

Анкета

Начните с отборочных вопросов. Роль отборочных вопросов — пропустить на основной опрос только тех, кто подходит под описание вашей ЦА. Далее задайте основные вопросы. Подробнее про это расскажем ниже в главах про конкретные бизнес-ситуации. Задайте вопросы, которые помогут вам объяснить полученный результат. Например, открытые вопросы «почему?».

Общие рекомендации:

Логика и последовательность с точки зрения респондента. Начинайте с общих вопросов и потом переходите к более частным.
Однозначность и понятность формулировок. Формулируйте ваши вопросы так, чтобы их с большой вероятностью понял каждый. Не используйте терминологию и сленг. Тестируйте анкету на знакомых не из профессиональной тусовки.
Нейтральность. Проверьте, что формулировки вопросов не навязывают респонденту какую-либо точку зрения. Как не надо: «Вы уже бросили пить коньяк по утрам?» или «Многие уже жертвуют на благотворительность, а вы жертвовали за прошлый месяц?».
Один вопрос = один вопрос. Как не надо: «Нравится ли вам ваша работа, и считаете ли вы, что она достойно оплачивается?».
В вопросах с вариантами ответов следите за тем, чтобы для любого человека нашелся подходящий вариант ответа. Если не уверены в полноте списка, добавьте в конце вариант ответа «другое».
Оценочные вопросы типа «насколько понятно» (… нравится, просто, быстро, дружелюбно, вероятно…) удобно задавать в виде закрытого вопроса с пятибалльной шкалой. Например:

Насколько понятна эта идея?

— Полностью понятна
— Скорее понятна
— В чем-то понятна, в чем-то нет
— Скорее НЕпонятна
— Совершенно НЕпонятна

Анкету можно запрограммировать при помощи одного из специализированных сервисов. Например: Fastuna DIY, Typeform, SurveyMonkey. Или же за вас это сделает ваш внешний подрядчик с использованием профессионального ПО.

Fastuna DIY

Удобный конструктор анкет, заточенный под ваши бизнес-задачи.
До 20 вопросов.

Размер выборки

Сколько человек нужно опросить, чтобы можно было делать достоверные выводы? Если очень упрощать, размер выборки зависит от требуемой точности (= нашей терпимости к ошибке, вероятности сделать неверный вывод) и дисперсии оцениваемого признака (насколько оцениваемый признак «колбасит»).

Для решения практических задач мы рекомендуем руководствоваться следующими соображениями.

Если вам нужно оценить величину какого-либо признака среди представителей вашей целевой аудитории, опросите 200 человек. Ошибка выборки при этом составит примерно от ±4% до ±7% в зависимости от величины измеряемого признака. Например, вы провели опрос на 200 человек и обнаружили, что 10% населения города Казани работает удаленно. Вы можете утверждать, что реальная доля работающих из дома жителей города лежит в диапазоне от 6% до 14%. Вы провели другой опрос, в котором 50% респондентов из Москвы сказали, что они готовят дома как минимум раз в неделю. Вы можете утверждать, что доля готовящих дома москвичей лежит в пределах от 43% до 57%. Для большинства практических задач такой точности достаточно. Если вдруг вам нужно точнее, увеличивайте размер выборки. Учитывайте, однако, чтобы снизить ошибку выборки в два раза (до ±2% … ±3.5%), вам придется увеличить выборку в пять раз (до 1000 интервью).

Вот упрощенная таблица определения размера выборки под требуемую точность доли признака:

Листайте вправо

Если вам нужно выбрать между двумя вариантами одного и того же (две идеи продукта или фичи, два варианта лендинга или рекламного ролика…), у вас есть два пути.

Первый путь — каждому человеку показать оба варианта и спросить, какой вариант нравится ему больше. Опросите 200 человек. Если какой-то вариант предпочитают 55% и больше опрошенных, можно сделать вывод о том, что ваша ЦА предпочитает именно этот вариант. В противном случае, считайте, что люди не видят разницы.

Второй путь (в определенных ситуациях нужно делать именно так) — одному человеку показать только один вариант и задать вопрос типа «нравится?» или «воспользуешься?». Опросите 400 человек: двести — первый вариант, двести — второй вариант. Сравните процент ответивших «понравилось». Если разрыв в оценках вариантов превышает 10%, вы можете сделать вывод о том, что один вариант понравился ЦА больше, чем другой. Чем разрыв больше, тем больше разница в предпочтениях.

Инструменты для самостоятельных исследований

Рассчитать выборку и выявить значимые различия, опросить свою базу, пообщаться с клиентами в чате и проанализировать ответы.

Квоты

Идея квот очень проста. Пусть у вас есть две идеи продукта или рекламы. Вы хотите их сравнить между собой и выбрать лучшую. Для этого вы проводите опрос. Первую идею вы показываете ста людям, вторую — ста другим людям, и сравниваете оценки. Один человек видит только одну идею. Но что если первую идею оценивали только женщины, а вторую — только мужчины? Или первую — только молодые, вторую — только старые? Первую — москвичи, вторую — жители сельской местности? Очевидно, такие результаты не будут сравнимы между собой. Т. е. нужно, чтобы обе идеи были показаны максимально похожим по значимым параметрам людям. Аналогичные требования предъявляются, например, при проведении AB-тестов.

Установить квоты — задать процентное соотношение людей с определенными характеристиками для обеих выборок (идей). Например: М — 50%, Ж — 50%; 20−30 лет — 35%, 31−40 лет — 35%, 41−50 лет — 30%…

Квоты также используются для обеспечения репрезентативности опроса. Это нужно для того, чтобы результаты выборочного опроса отражали всю целевую аудиторию с учетом ее реальной структуры (т.е. как будто мы опросили вообще всех). Чаще всего используется квоты на пол, возраст, город проживания. В квотированной таким образом выборке распределение респондента по полу, возрасту, городу будет совпадать с распределением по этим параметрам вашей целевой аудитории. Например, потребители пива на 70% состоят из мужчин и 30% из женщин. Чтобы получить «репрезентативные» результаты в случае опроса 1000 потребителей пива, нужно опросить 700 мужчин и 300 женщин.

Анализ данных

Держите в голове решаемую исследовательскую задачу. Анализ должен быть сфокусирован на поиске информации в соответствии со сформулированными критериями принятия решения.

Вот 5 ключевых правил анализа данных опроса.

Начать с важного — с информации, необходимой для принятия решения, ответа на ключевые вопросы.
От общего к частному. Анализируйте результаты в целом. Начинайте с самых широких задач. В детали погружайтесь, когда нужно объяснить ситуацию верхнего уровня.
Анализируйте % или доли. Выборочный опрос не про абсолютное количество людей, а именно про долю, структуру. Какому % людей понравился продукт? Какой % людей пользовался сервисом.
Используйте сравнение. Все относительно. Опрос ответил на вопрос сколько? Но нам нужно понять много это или мало, хорошо это или плохо, достаточно или нет. Это можно понять только в сравнении. Сравнивать можно с критериями принятия решения, с конкурентами, с нормами (среднее по рынку). Сравнивайте между собой параметры, доли сегментов, варианты идей.
Результат анализа — прикладной вывод, решение. Если в итоге анализ заканчивается табличкой и вопросом «ну и что с этим делать?» — это фиаско.

Более подробно поговорим про это в главах про соответствующих бизнес-ситуации. И начнем с оценки потенциала продуктовой идеи. Но сначала закрепим знания.

Дополнительно по этой теме

Вебинар «Проверка продуктовых идей»