ビジネスを広めて利益を増やしたい場合は、顧客を知ることが非常に重要です。
より深く掘り下げるための最も効果的な方法は、旅行中の完璧なタイミングで確かな質問をすることです。
このガイドは壊れます アンケートの質問の種類 聴衆にメッセージを伝えるための最適な流れ、さらにいつ、そしてなぜそれぞれの質問をするべきかを伝えることができます。
これを読めば、彼らが必要とするときに、何が必要なのかがわかり、より深い絆を築くことができます。
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アンケートの質問の種類
以下に、最も一般的なアンケートの質問の種類と、それらを使用してアンケートの傑作を作成する方法を示します。
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#1。 複数の選択肢
複数選択は、あらかじめ決められたオプション カテゴリ全体で定量化されたデータが必要な場合に便利です。これはそのうちの 1 つです AIオンラインクイズクリエイター |クイズをライブにする
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使い方：
オプション: 回答者が選択できる 3 ～ 5 つの事前設定された回答オプションを提供します。 少なすぎるとデータが制限され、多すぎると選択が難しくなります。
単一の回答: 「該当するものをすべて選択できる」とマークされていない限り、通常は XNUMX つの選択のみが許可されます。
順序: オプションは、偏りを避けるために毎回ランダムに並べることも、一貫した順序で並べることもできます。
必須: データの欠落を避けるために、続行するには選択が必要になるように設定できます。
表現: 選択肢は明確かつ簡潔で、XNUMX つだけが適合するように相互に排他的である必要があります。 否定的な回答や重複した回答は避けてください。
視覚的な書式設定: オプションは、リスト内で水平方向に表示することも、垂直方向に箇条書きで表示することもできます。
分析: 回答は、各オプションのパーセンテージ/数値として簡単に定量化できます。
例: 好きな色、収入レベル、政策の好みの「はい/いいえ」、学歴などは良い用途です。
制限事項: オープンエンドと比較して、そのオプションが選択された理由を拡張することはできません。 予期せぬ答えを見逃す可能性があります。
最適な用途: クローズされた質問に対して、視覚的に定義されたカテゴリにわたる意見の分布をすばやく理解します。
ヒント: MCQ の質問を組み合わせることができます。 ライブワードクラウド あなたを作るために より魅力的なブレインストーミング!
#2. マトリックス/テーブル
アンケートのマトリックス/表の質問タイプを使用すると、回答者は同じトピックに関する複数のクローズドエンド形式の質問に回答したり、属性を並べて比較したりできます。
マトリックス質問のグリッド状の構造により、回答者とアナリストの両方にとって、視覚的な比較とパターンの発見がシームレスになります。
使い方：
形式: 質問行と回答列、またはその逆を含むグリッドまたはテーブルのように見えます。
質問: 通常は、異なるアイテムについて同じ質問をするか、同じ属性のアイテムを比較します。
回答: 行/列全体で同じスケールを保つなど、応答の一貫性を保ちます。 一般的に、評価尺度、はい/いいえ、合意尺度などを使用します。
分析: 回答者が各項目または属性を他の項目と比較してどのように見たり評価したりするかのパターンを簡単に特定できます。 結果を数値化できる。
例: 5 つの機能の重要性の評価、3 つの候補の記述との一致の比較、製品の属性の評価。
利点: 回答者は、バイアスを最小限に抑えるオプションと個別の質問を直接比較できます。 繰り返しよりも時間を節約します。
制限事項: 多くの行/列があると複雑になる可能性があるため、単純にしてください。 限られた数の明確に定義された項目を評価する場合に最適です。
最適な用途: 意見、評価、または属性を直接比較する場合、独立した見解ではなく相対的な好みや評価を理解することが不可欠です。
#3. リッカートスケール
リッカート尺度 単純な同意の質問と比較して、より微妙な態度の測定が可能になります。これは、基本的な閉じられた質問では見逃される強度を捉えています。
使い方：
スケール: 通常は、「非常に同意する」から「全く同意しない」など、同意/不同意の強さを測定するために 5 ポイントまたは 7 ポイントの順序付き回答スケールを使用します。
レベル: 肯定的または否定的な応答を強制するには、奇数のレベル (中立の中点を含む) が最適です。
ステートメント: 質問は、回答者が同意を評価する宣言的なステートメントの形式をとります。
分析: 平均評価と賛成/反対の割合を決定し、意見を簡単に定量化できます。
構成: 言葉遣いはシンプルかつ明確であり、二重否定を避けなければなりません。 スケールには適切なラベルが付けられ、一貫した順序で並べられる必要があります。
適用性: 強度の次元を持つ概念、政策、態度、意見に対する感情の程度を理解するために使用されます。
制限事項: 応答の背後にある理由は明らかにされません。 オープンクエスチョンと比較して、より微妙な評価が見逃される可能性があります。
例: 仕事の満足度、顧客サービスの経験、政治問題に関する意見、または候補者の特徴を評価します。
利点: 単純な合意を超えて、トピックに対する感情の強さをより詳細に理解できるようになります。 簡単に定量化できます。
#4。 評価尺度
評価尺度 回答者が理解しやすく、アナリストが測定しやすい、シンプルで定量的な形式で評価フィードバックを提供します。
使い方：
スケール: 低から高までの番号付きスケール (例: 1 ～ 10) を使用して、評価または評価を記録します。
質問: 回答者に、定義された基準 (重要性、満足度など) に基づいて何かを評価してもらいます。
数値: 偶数のスケール (例: 1 ～ 5、1 ～ 10) は、中立的な中間点に対してプラスまたはマイナスの評価を強制します。
分析: 平均、分布、パーセンタイルを簡単に決定できます。 グループ間で評価を比較できます。
利点: 二分的な応答よりも微妙なデータが提供されます。 回答者はスケールの概念をよく知っています。
以下の場合に効果的です。 記述的なフィードバックを必要としない、主観的な評価、評価、または優先順位付けを求める場合。
制限事項: 自由回答のコンテキストがまだ欠けている可能性があります。 評価基準を具体的に定義するのは困難です。
例: 製品の満足度を 1 から 10 のスケールで評価します。 10 要素の重要性を 1 (低) から 5 (高) までランク付けします。
構築: エンドポイントと各数値の意味を明確に定義します。 一貫した口頭および数値ラベルを使用します。
#5。 オープンエンド
オープンエンドな質問 定性的な洞察を得るには優れていますが、クローズド形式の質問に比べて分析のオーバーヘッドが増加します。
使い方：
形式: 回答者が必要なだけ入力できるように、空またはテキスト ボックスを残します。 提案された回答はありません。
分析: 定量的データではなく定性的データを提供します。 テーマとパターンを特定するには、より詳細なテキスト分析が必要です。
利点: 事前定義されたオプション以外の、微妙な、予期しない、詳細な応答が可能になります。 新しいアイデアや洞察を生み出すことができます。
適用性: 探索、アイデアの生成、推論の理解、回答者自身の言葉で具体的なフィードバックや苦情を得るのに適しています。
制限事項: 応答の定量化がより困難になり、より多くの分析作業が必要になります。 応答率は低くなる可能性があります。
言葉遣い: 質問は、求められる情報の種類を導くのに十分具体的である必要がありますが、応答を誘導するものではありません。
例: 意見の質問、改善点、評価の説明、解決策、一般的なコメント。
ヒント: 質問の焦点を絞ってください。 テキスト ボックスが大きいと詳細が強調されますが、テキスト ボックスが小さいと柔軟性が高まります。 オプションと必須を考慮してください。
＃6。 人口統計
人口統計情報は、さまざまな関係者の視点から結果を分析するのに役立ちます。 それらを含めるかどうかは、研究のニーズとコンプライアンスの考慮事項によって異なります。
使い方：
目的: 年齢、性別、所在地、収入レベルなどの回答者に関する背景情報を収集します。
配置: 意見の質問に偏りがないように、通常は最初または最後に含めます。
質問: 客観的で事実に基づいた質問をします。 主観的な資格は避けてください。
形式: 多肢選択、標準化された回答のドロップダウン。 オープンフィールドのテキスト。
必須: 多くの場合、快適さと完了率を高めるためにオプションです。
分析: 回答をセグメント化し、グループ間の傾向や差異を特定するために重要です。
例: 年齢、性別、職業、教育レベル、世帯人数、テクノロジーの使用状況。
利点: サンプル母集団間の差異を理解するためのコンテキストを提供します。
制限事項: 回答者は、質問が個人的すぎると感じる可能性があります。 標準化された回答を要求します。
構築: 関連する質問のみをしてください。 必須フィールドには明確にラベルを付けます。 避ける 二重の質問.
コンプライアンス: どのようなデータが収集され、どのように保存/報告されるかについてはプライバシー法に従ってください。
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＃7。 真/偽
True / Falseの 事実の知識を評価するのに最適ですが、より探索的な調査質問タイプのコンテキストが欠けています。テスト前後の変更に適しています。
使い方：
形式: 回答者が True または False を選択するステートメントとして提示されます。
分析: 各回答を選択した割合に関する定量的なデータを提供します。
記述: これらは、決定的に正しい答えを持つ、事実に基づいた明確な主張である必要があります。 意見に基づく発言は避けてください。
利点: シンプルなバイナリ回答形式は、回答者にとって迅速かつ簡単です。 事実の知識を評価するのに適しています。
制限事項: これでは説明や不確実性が考慮されません。 正解をランダムに推測するリスク。
配置: 知識が新しいうちは、開始近くが最適です。 フォーマットの繰り返しによる疲労を避けてください。
言葉遣い: 発言は簡潔にし、二重否定を避けます。 明確にするためのパイロット テスト。
例: 製品仕様、過去の出来事、臨床試験結果、ポリシーの詳細に関する事実の主張。
構成: True と False の応答オプションを明確にラベル付けします。 「わからない」という選択肢を検討してください。
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よくある質問
良いアンケートの質問 5 つとは何ですか?
研究に対する貴重なフィードバックを引き出す 5 つの優れたアンケート質問は、満足度の質問、自由形式のフィードバック、リッカート スケール評価、人口統計上の質問、プロモーターの質問です。
アンケートには何を質問すればよいですか?
顧客維持、新製品のアイデア、マーケティングに関する洞察などの目標に合わせて質問を調整します。 クローズド/オープン、定性的/定量的な質問を組み合わせてください。 まずはアンケートのパイロット テストを行ってください。
