Skuteczność badań: Wskaźnik ukończenia pytań w ankiecie

Czy wiesz, jaka jest skuteczność badania? Czy wiesz, na których pytaniach respondenci najczęściej rezygnują z dalszego wypełniania, a tym samym gdzie wprowadzać zmiany i optymalizacje? Odpowiedzią na to jest analiza wskaźnika ukończeń pytań w ankiecie.

Analiza wewnętrznych konwersji pytań w badaniu ankietowym to proces monitorowania i oceny, jaki procent respondentów odpowiada na kolejne pytania w ankiecie. Dzięki tej analizie można zidentyfikować miejsca, w których uczestnicy rezygnują z dalszego udziału, co pozwala na optymalizację struktury i treści kwestionariusza. Warto również zwrócić uwagę na długość ankiety, ponieważ wskaźniki reakcji mogą się różnić w zależności od długości ankiety, tematu oraz metody dystrybucji.

Znaczenie wskaźnika ukończenia pytań w ankiecie

Wskaźnik ukończenia pytań w ankiecie jest niezwykle ważny, ponieważ bezpośrednio wpływa na jakość zebranych danych. Im wyższy wskaźnik ukończenia, tym większa jest szansa, że dane są wiarygodne i reprezentatywne dla grupy docelowej. Wysoki wskaźnik ukończenia oznacza, że respondenci byli zaangażowani i zmotywowani do ukończenia ankiety, co z kolei przekłada się na lepszą jakość zebranych danych. Niski wskaźnik ukończenia może wskazywać na problemy z ankietą. Jeśli zauważymy, że na konkretnym pytaniu wielu respondentów przerywa wypełnianie ankiety, może to wskazywać na jego niezrozumienie bądź zbytnie skomplikowane.

Jak przeprowadzać skuteczną analizę wypełnialności pytań w ankietach internetowych?

1. Monitorowanie odpowiedzi: Śledź, ile osób odpowiada na każde pytanie oraz na którym etapie ankiety następuje największy odpływ respondentów.​

2. Analiza statystyczna: Wykorzystaj narzędzia analityczne do przedstawienia rozkładów odpowiedzi na poszczególne pytania w formie tabel lub wykresów, co ułatwi identyfikację problematycznych obszarów.​

3. Testowanie i optymalizacja: Na podstawie zebranych danych wprowadzaj zmiany w kwestionariuszu, takie jak uproszczenie pytań, zmiana ich kolejności czy eliminacja pytań zbędnych.

Case studies - przykłady zastosowania

Analiza wyświetlania większej lub mniejszej liczby pytań na jednej stronie

W teście weryfikowane były dwa warianty, których różnice zaczynały się od pytania 8:

• A - pytania 8, 9 i 10 były pokazane na jednej stronie, na kolejnej 11 i 12, później 13 i 14, a następnie 15 i 16

• B - pytanie 8 i 9 były pokazane na jednej stronie, później 11, następnie na kolejnej stronie 13, a na ostatniej stronie pytanie 15. Pytania 10, 12, 14, 16 zostały ukryte przed respondentami

Struktura testu:

• Wariant A zawierał więcej pytań (8-16), prezentowanych w parach po dwa na stronie.

• Wariant B zawierał mniej pytań. Ukryte zostały pytania, które logicznie częściowo powielały pozostawione

Główne różnice w konwersjach:

• Na poziomie pytania 8 odsetek konwersji jest nieco wyższy w wariancie B (5,98%) niż w wariancie A (5,07%), co może wskazywać, że ograniczenie liczby pytań na stronie z pytaniami 8, 9 i 10 korzystnie wpłynęło na zaangażowanie respondentów.

• Różnice te stają się bardziej zauważalne w kolejnych pytaniach, np. pytanie 9: wariant B (4,15%) vs wariant A (2,93%) – wariant B nadal utrzymuje wyższą konwersję, co potwierdza pozytywny wpływ uproszczenia struktury ankiety.

• Co istotne, wariant A notuje ciągłe, stopniowe obniżenie odsetka odpowiedzi wraz z kolejnymi pytaniami, natomiast wariant B, choć traci respondentów, czyni to mniej gwałtownie.

• Respondenci wariantu B w mniejszym stopniu porzucają badanie po pytaniu 8, co sugeruje, że krótszy i mniej złożony kwestionariusz lepiej utrzymuje ich uwagę i motywację.

Rekomendacje:

• Warto rozważyć ograniczenie liczby pytań lub zmniejszenie ich liczby na pojedynczej stronie, ponieważ wyraźnie przekłada się to na poprawę współczynnika ukończenia.

• Lepszą praktyką może okazać się selekcja kluczowych pytań oraz ukrywanie pytań mniej istotnych (bądź ich przesunięcie dalej), co zwiększy satysfakcję respondentów, podnosząc jakość danych.

Podsumowując, wariant B – z mniejszą liczbą pytań i stron – wykazał wyraźną przewagę pod względem retencji respondentów i powinien być rekomendowany jako wzorzec przy dalszych optymalizacjach badań.

Analiza skuteczności badania w zależności od dnia wysyłki do respondentów

Dane zostały posegmentowane wg dni tygodnia i dotyczą badania, które nie musi być wysyłane każdego dnia.

Wyraźne różnice w konwersjach między dniami:

Najwyższa początkowa konwersja (pierwsze pytania) jest widoczna w poniedziałki (ok. 38%) oraz czwartki i piątki (ok. 36–37%). Niższa początkowa konwersja jest zauważalna szczególnie we wtorki, soboty oraz niedziele (ok. 32–33%), co wskazuje, że respondentów trudniej zaangażować w tych dniach.

Stopniowy spadek konwersji

Wszystkie dni wykazują stopniowy, ale systematyczny spadek konwersji wraz z kolejnymi pytaniami. Jest to naturalny trend, typowy dla większości badań. Najbardziej dynamiczny spadek konwersji zaobserwowano we wtorki, gdzie z początkowych 32,95% retencja spada do poziomu zaledwie 4,17% na końcu. Najbardziej stabilna konwersja na przestrzeni pytań jest zauważalna w poniedziałki oraz czwartki, choć i tak na ostatnim pytaniu konwersja spada do około 5%.

Wnioski

Poniedziałki i czwartki wydają się najlepszymi dniami do wysyłania ankiet, ponieważ konwersja zarówno początkowa, jak i końcowa jest najwyższa, a spadek najmniej gwałowny. Jeśli badanie nie musi być wysyłane codziennie, najlepiej wysyłać je własnie w te dni tygodnia.

Analiza konwersji pytań i wskaźniki odpowiedzi w przypadku wstawienia pytań demograficznych na początku

Wyraźny spadek konwersji wraz z każdym kolejnym pytaniem demograficznym:

• Najbardziej problematycznym pytaniem jest pytanie o płeć, które powoduje spadek konwersji o ponad połowę.

• Kolejne pytania – wiek, wykształcenie i kod pocztowy – wykazują gwałtowne spadki. Szczególnie duży jest spadek przy pytaniu o kod pocztowy, gdzie konwersja spada do około 27,36% (mobilnie) i 33,06% (desktop).

Różnice między urządzeniami mobilnymi a desktopami:

• Użytkownicy mobilni mają na początku (przy pytaniu o płeć) wyższą konwersję niż użytkownicy desktopowi, lecz wraz z kolejnymi pytaniami ich konwersja spada szybciej.

• W przypadku pytania o wiek użytkownicy desktopowi (51,53%) utrzymują się lepiej niż użytkownicy mobilni (49,47%), a ta przewaga desktopów jest jeszcze wyraźniejsza przy kolejnych pytaniach (wykształcenie i kod pocztowy).

Wnioski oraz rekomendacje

• Pytania demograficzne na początku badania mogą istotnie obniżyć współczynnik konwersji, zwłaszcza na urządzeniach mobilnych, gdzie użytkownicy są bardziej wrażliwi na długość i szczegółowość ankiety.

• Warto przesunąć pytania demograficzne na koniec ankiety, gdy respondenci są już bardziej zaangażowani i zmotywowani do ukończenia całego badania. Dzięki temu prawdopodobnie wzrośnie ogólna retencja badania.

• Pytania szczegółowe (jak kod pocztowy) warto uprościć lub zminimalizować, szczególnie w kontekście mobilnym, aby uniknąć gwałtownego spadku zaangażowania respondentów.

Podsumowując, analiza jasno pokazuje, że pytania demograficzne na wstępie znacząco wpływają na obniżenie współczynnika ukończenia badania, zwłaszcza w wersji mobilnej. Optymalizacja kolejności i formy pytań jest więc kluczowa do zwiększenia konwersji badania.