• Skip to main content
  • Skip to primary sidebar
  • Skip to footer
QuestionPro

QuestionPro

questionpro logo
  • Products
    survey software iconSurvey softwareEasy to use and accessible for everyone. Design, send and analyze online surveys.research edition iconResearch SuiteA suite of enterprise-grade research tools for market research professionals.CX iconCustomer ExperienceExperiences change the world. Deliver the best with our CX management software.WF iconEmployee ExperienceCreate the best employee experience and act on real-time data from end to end.
  • Solutions
    IndustriesGamingAutomotiveSports and eventsEducationGovernment
    Travel & HospitalityFinancial ServicesHealthcareCannabisTechnology
    Use CaseAskWhyCommunitiesAudienceContactless surveysMobile
    LivePollsMember ExperienceGDPRPositive People Science360 Feedback Surveys
  • Resources
    BlogeBooksSurvey TemplatesCase StudiesTrainingHelp center
  • Features
  • Pricing
Language
  • Hebrew IL
  • English
  • Español (Spanish)
  • Português (Portuguese, Brazil)
  • Nederlands (Dutch)
  • العربية (Arabic)
  • Français (French)
  • Italiano (Italian)
  • 日本語 (Japanese)
  • Türkçe (Turkish)
  • Svenska (Swedish)
  • ไทย (Thai)
  • Deutsch (German)
  • Portuguese de Portugal (פורטוגזית מפורטוגל)
Call Us
+1 800 531 0228 +1 (647) 956-1242 +52 999 402 4079 +49 301 663 5782 +44 20 3650 3166 +81-3-6869-1954 +61 2 8074 5080 +971 529 852 540
Log In Log In
SIGN UP FREE

בית Uncategorized @il

ממגורות נתונים: מה זה, השפעה שלילית וכיצד לשבור אותם?

נתוני לקוחות טובים חשובים לשירות לקוחות טוב. אתה לא יכול לתת למישהו את הטיפול בכפפה הלבנה אם אתה לא יודע עליו כלום. חברות צריכות להשתמש בנתוני לקוחות כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר ולצמוח, במיוחד בעולם מונחה הנתונים של היום. ובכל זאת, יש ארגונים שמתקשים כי המידע שלהם לא מעודכן או לא מספיק. מותגים אחרים מקבלים הרבה נתונים אבל לא יכולים לחבר את הכל יחד כי זה במקומות שונים. שני הדברים האלה יכולים לגרום למאגרי נתונים.

עסקים צריכים לדעת כיצד ממגורות מידע נוצרות וכיצד לחסל אותן. ממגורות אלה מובילות לחוסר יעילות והופכות את אינטראקציות שירות הלקוחות למורכבות יותר, מה שהופך את נציגי שירות הלקוחות ללחוצים וגורם ללקוחות להיות לא מרוצים. צוותי המכירות, המוצר והשיווק שלך עלולים גם להחמיץ מידע חשוב על הלקוחות.

בבלוג זה, נדון בהגדרה של מאגרי נתונים, איזו השפעה שלילית יש להם על הארגון שלך. אנחנו גם לומדים איך אפשר לשבור ממגורות.

Content Index hide
1 מהם מאגרי נתונים מבודדים?
2 מדוע מתרחשים מאגרי נתונים מבודדים?
3 ההשפעה השלילית של מאגרי נתונים מבודדים
4 כיצד מזהים מאגרי נתונים?
5 כיצד לשבור מאגרי נתונים?
6 מסקנה

מהם מאגרי נתונים מבודדים?

מאגרי נתונים מבודדים הם מקומות נפרדים שבהם קבוצות מסוימות בארגון יכולות לאחסן נתונים. הם אינם יכולים לשתף נתונים עם מערכות נתונים אחרות ויכולים לעזור רק בפונקציה עסקית אחת. ממגורות של נתונים הן כמו ממגורות בחווה שבה נתונים (גרעינים) מאוחסנים בנפרד.

למרבה הצער, לממגורות אלה שאינן משתפות מידע יש שם רע. הם מהווים דאגה מרכזית עבור ארגונים מסוימים. זה מקשה על מנהיגים עסקיים לראות את התמונה הגדולה ומקשה על שיתוף מידע.

עסקים הוציאו הרבה כסף על תוכנה כדי לשפר את התהליכים העסקיים שלהם לאורך השנים. הם יצרו הרבה מערכות, תהליכים ואפליקציות שמייצרים נתונים מהסיבות שלהם. בכך הם יצרו את פיסת האמת שלהם בנפרד מהשאר. לכן לא קשה להבין מדוע לרוב הארגונים עדיין יש את בעיית הסילו.

72% מהארגונים אומרים כי קשה לתחזק מערכות CRM שונות על פני ממגורות טכנולוגיות. בסקר אחר של Adobe בקרב 1,000 מקבלי החלטות בתחום ה-IT, 37% אמרו כי מאגרי נתונים מבודדים הם הבעיה הגדולה ביותר בקבלת תצוגה יחידה של לקוחותיהם. ניתן גם לערוך סקרים הקשורים למאגרי נתונים מבודדים באמצעות תוכנת הסקרים QuestionPro.

אנשים מבקרים מאגרי נתונים מבודדים במשך זמן רב מכיוון שהם פוגעים באיכות הנתונים ומקשים על ביצוע העבודה. עסקים רבים יכולים לראות שהם מגבילים את הנראות בין ורטיקלים שונים, ומקשים על קבלת החלטות בהתבסס על מידע טוב.

מדוע מתרחשים מאגרי נתונים מבודדים?

מאגרי נתונים מבודדים מתרחשים עקב היעדר פיקוח וניהול נתונים יעילים, וכתוצאה מכך נתונים מבודדים מפוזרים על פני המחלקות והמערכות השונות של הארגון. ממגורות אלה מקשות על זיהוי מאגרי נתונים מבודדים ומעכבות שיתוף נתונים ושילוב נתוני לקוחות.

מאגרי נתונים מבודדים הם בעייתיים מכיוון שהם מובילים לחוסר יעילות ולהחמצת הזדמנויות לקבלת החלטות מונחות נתונים, מכיוון שמידע חיוני נותר בלתי נגיש או מנותק בתוך הארגון.

ההשפעה השלילית של מאגרי נתונים מבודדים

ממגורת נתונים היא איים של נתונים המופרדים זה מזה, מה שמקשה על הוצאת הנתונים והשימוש בהם. כאשר יש לך מאגרי נתונים מבודדים, אינך יכול לראות את כל נתוני החברה שלך בבת אחת או לנתח אותם לחלוטין. להלן נבחן כמה השפעות שליליות של אלה:

  • מידע ורעיונות מפוצלים מגיעים ממאגרי נתונים מבודדים

זה מקשה על הסתכלות על נתונים בכללותם מכיוון שהם יוצרים תצוגות מנותקות. כאשר המידע והרעיונות של הצוותים שלך מפוזרים, טבעי שההחלטות שלהם לא יהיו מחושבות היטב.

קבלת החלטות היא כמו להסתכל על קצה קרחון צף בים של מערכות נתונים מנותקות. הסיכון האמיתי הוא שהמשתמשים העסקיים, משתמשי הנתונים או אפילו מנהלי העסקים שלך לא רואים את התמונה המלאה. הם צריכים לנצל תובנות חשובות ועמוקות יותר שיכולות לעזור לעסק שלך לצמוח חזק.

רוב החברות רוצות תצוגה של 360° של הלקוחות שלהן מכיוון שהיא מאפשרת להם לפעול באופן יזום ולשלוח הודעות רלוונטיות ומותאמות אישית ללקוחות רבים בכל שלב של מסע הלקוח. עם ממגורות של נתונים, קבלת תצוגת לקוח יחידה היא כמעט בלתי אפשרית.

  • ממגורות מפחיתות את האיכות והאמינות של הנתונים

שמירה על מידע עסקי במערכות נתונים נפרדות הופכת אותו לפחות בעל ערך. כאשר נתונים נשמרים בממגורות, הם הופכים במהירות למיושנים או שגויים, דבר שעלול לגרום לארגון שלך לשלמות נתונים פגומה.

ייתכן שמאגרי נתונים מבודדים שאינם מחוברים לעולם לא יעודכנו או ייבדקו מכיוון שהם אינם מקושרים זה לזה. זה יכול להוביל לנתונים לא מדויקים וישנים. אם העסק או משתמשי הנתונים שלך משתמשים במידע שגוי זה מדי יום, הדבר עלול לגרום לבעיות נוספות.

צוותים עסקיים עשויים לאחסן מידע כפול במערכות האחסון שלהם במצבים אחרים. צוותי השיווק והמכירות יכולים לשכפל חלקים קטנים מהקהל שאליו ברצונך להגיע עבור פרויקט ספציפי. מכיוון שמקורות מידע רבים מלאים רק בחלקם, פרקטיקה זו של שכפול נתונים מורידה את איכות הנתונים הרלוונטיים.

  • מאגרי נתונים מבודדים מפחיתים את מהירות הפעולה

כבר דיברנו על כך שמהירות וגמישות הם המפתחות לעסק מצליח. כדי להצליח בעסקים, חברות צריכות להסתכל על כל היבט של הלקוחות שלהם באופן מיידי ולענות על הצרכים שלהם בהקדם האפשרי כדי להישאר לפני המתחרים.

כאשר המידע מחולק, הצוותים העסקיים שלך חייבים לעשות עבודה טובה. צוותים שונים עשויים בסופו של דבר לחזור על אותה קבוצת משימות מכיוון שמשימות אלה אינן מוגדרות בבירור עבורם. יחס הזמן-ערך גבוה במצבים אלה, ו"עייפות הנתונים" נכנסת בסופו של דבר.

עם ממגורות של נתונים, קשה לקבל החלטות מהירות ומושכלות. הצוות העסקי וצוותי הנתונים שלך חייבים תחילה לאסוף ולעבד נתונים ממקורות רבים ושונים. בשלב זה, העובדה שעברת ראשונה כבר לא תהיה יתרון. כמו כן, עם ממגורות של נתונים, אתה עשוי לקבל החלטות המבוססות על מידע מיושן.

  • מאגרי נתונים מבודדים מעכבים את ההיערכות הארגונית

יישור קו ארגוני הוא מפתח מוכח להצלחה עסקית. היא מיישרת צוותים תפעוליים ופונקציונליים סביב מטרה ברורה ומשמעותית. זה מבטיח שכל חלקי העסק שלך, הן התפעוליים והן האסטרטגיים, יעבדו יחד במיטבם.

צוותים עם נתיב ברור קדימה משיגים תוצאות טובות יותר מוקדם יותר בפחות מאמץ מכיוון שהם גמישים יותר ורגישים יותר לשינויים בסביבה התפעולית.

ממגורות אלה מהוות חסמים להיערכות ארגונית. הם לוקחים מהם את היכולת של נתונים וצוותים עסקיים לקבל החלטות במהירות, עם יותר מידע וזריזות. בטווח הארוך, הם פוגעים בפיתוח מתמשך, למידה ומקסום של כישרון.

בגלל ממגורות של נתונים, אין מספיק תיאום ושיתוף פעולה בין צוותים שונים, מה שמאט את הפרודוקטיביות ועושה שימוש פחות יעיל במשאבים.

כדי לפתור בעיות שיתוף פעולה, עליך לייעל את היישומים העסקיים שלך שעובדים יחד ולרכז את הנתונים שלך במחסן נתונים בענן או באגם נתונים. הוא מאפשר לנתונים ולצוותים עסקיים לתקנן מידע ולהציג באופן מלא את נתוני הארגון שלך.

כיצד מזהים מאגרי נתונים?

זיהוי ממגורות של נתונים הוא חיוני כדי להתמודד עם האתגרים שלהם ביעילות. הנה כמה נקודות מפתח שיסייעו לך לזהות את הנוכחות של ממגורות אלה:

  • נתונים לא עקביים

לעתים קרובות היא קיימת כאשר מחלקות או צוותים שונים מאחסנים ומנהלים את הנתונים שלהם באופן עצמאי. חוסר עקביות בתבניות נתונים, הגדרות או ערכים במערכות אחסון אלה יכול להצביע על נוכחות של ממגורות.

  • גישה מוגבלת לנתונים

אם צוותים או יחידים נתקלים בקשיים בגישה לכל הנתונים הדרושים להם עבור המשימות שלהם, הדבר מצביע על ממגורות נתונים פוטנציאליות. מגבלות גישה לנתונים עלולות לעכב קבלת החלטות ויעילות תפעולית.

  • בידוד אחסון נתונים

נתונים המאוחסנים במסדי נתונים או במערכות נפרדות וספציפיות למחלקה במקום במאגר מרכזי יכולים ליצור מאגרי נתונים מבודדים. זיהוי מיקומי אחסון נתונים מבודדים הוא המפתח לטיפול במאגרי נתונים מבודדים אלה.

  • חוסר יעילות ובעיות

מאגרי נתונים מבודדים הם בעייתיים מכיוון שהם מעכבים שילוב, שיתוף ושיתוף פעולה של נתונים. אם אתה מבחין בחוסר יעילות, יתירות או שגיאות הנובעות מאחסון וניהול נתונים מבודדים, זהו סימן לכך שקיימים מאגרי נתונים מבודדים.

  • הבנת ה"למה"

כדי לשבור ביעילות מאגרי נתונים מבודדים ולהימנע מיצירת ממגורות חדשות, חשוב להבין מדוע ממגורות אלה קיימות מלכתחילה. זיהוי גורמי השורש, כגון מבנה ארגוני, בחירות טכנולוגיות או גורמים תרבותיים, יכול לסייע בפיתוח אסטרטגיות להיפטר מממגורות אלה ולמנוע את הישנותן.

זיהוי סימנים אלה והבנת הסיבות מאחורי ממגורות הוא השלב הראשון ביישום פתרונות לשבירת ממגורות אלה וליצירת סביבת נתונים משולבת ושיתופית יותר בארגון שלך.

כיצד לשבור מאגרי נתונים?

מאגרי נתונים מבודדים מקשים על צוות עסקי לראות עד כמה הם מצליחים וכמה טוב הם מאורגנים. זה יפגע בשורה התחתונה של החברה ויגביל את יכולתה הפיננסית. על ידי שבירת מחסומי נתונים אלה, מחלקות יכולות ללמוד יותר על זרימת העבודה היעילה שלהן, והנתונים יהיו אמינים יותר.

כאן, נדבר על כמה דרכים לשבור ממגורות של נתונים:

  • שלב את מערכות ניהול הנתונים שלך

עסקים המשתמשים ביותר ממערכת ניהול נתונים אחת עשויים להיתקל במאגרי נתונים מבודדים. לדוגמה, אם קמעונאי משתמש במערכות תוכנה שונות עבור נקודות מכירה וניהול מלאי, נתוני מפתח אודות מכירות, הכנסות ורמות מלאי לא יהיו מסונכרנים.

כדי לפרק את מאגרי הנתונים המבודדים הללו, מנהלים צריכים לבדוק את מערכות הניהול השונות שלהם וכיצד כל מחלקה אוספת נתונים. לאחר מכן, עליהם לבחון כיצד העובדים משתמשים במידע ולראות אם הנתונים מועילים לצוותים אחרים.

ארגונים רבים יעברו למערכת ניהול נתונים מרכזית או ישתמשו בפתרון שילוב נתונים כדי לקשר את התוכנה שלהם. מנהלים צריכים גם לדבר עם העובדים שלהם כדי לקבוע אם הם מתקשים לנהל מערכות נתונים. עם כל המידע הזה, יהיה קל יותר לקבוע אם ניתן לשלב מערכות או אם יש צורך ליישם פתרונות חדשים.

  • שנה את תרבות החברה שלך

לעתים קרובות זה מגיע ממחלקות בארגון שלא מדברות או עובדות יחד. מנהלים יכולים לעצור זאת על ידי יצירת תרבות פתוחה וכנה בעבודה. הם יכולים לעזור לאנשים ממחלקות שונות לעבוד יחד ולתמוך בצוותים שונים שעובדים יחד.

כמו כן, ניתן לבטל ביעילות ממגורות של נתונים אם מיושמים נהלים המאפשרים לעובדים לשתף את המידע של הצוות שלהם בחופשיות עם שותפים רלוונטיים.

מנהלים צריכים לכתוב מה הם מצפים מאחרים ומה הם מעריכים בשיתוף פעולה ובתקשורת. סביר יותר שהעובדים יעבדו יחד וישתפו את המדדים הדרושים עם צוותים אחרים על ידי הסרת תחושת התחרות בין המחלקות.

  • כלול שיתוף פעולה באסטרטגיית החברה

ארגונים יכולים לשבור מאגרי נתונים מבודדים על ידי מתן עדיפות זו באסטרטגיה וביעדים של החברה שלהם. אם עסק מתנהל כרגע, ההנהלה שלו צריכה לבחון איך הוא מאורגן.

זה יעזור להראות היכן התקשורת ונתוני החברה צריכים לזרום בצורה חלקה בין מחלקות. אם יימצא סילו, ייתכן שהצוות העסקי ירצה לחשוב מחדש על האופן שבו הוא מארגן את האסטרטגיה שלו.

כמו כן, מוצע לבעלי עסקים ליצור מדדי ביצועי מפתח (KPI) העוקבים אחר מידת העבודה המשותפת של העובדים. לדוגמה, מנהלים יכולים לעקוב אחר מספר הפרויקטים הכוללים יותר ממחלקה אחת שהסתיימו ברבעון נתון.

לחלופין, הם יכולים לעקוב אחר התדירות שבה כל מחלקה שולחת דוחות נתונים לצוותים אחרים. על ידי מעקב קבוע אחר מדדי ביצועים מרכזיים אלה, חברות יכולות לראות עד כמה הרמות השונות של הארגון עובדות יחד.

  • שיפור התשתית הטכנולוגית של החברה

חברות צריכות להשקיע בטרנספורמציה דיגיטלית במקום להשתמש במערכות ישנות שצריכות לעבוד טוב יותר יחד. נעשתה טכנולוגיה לשילוב מקורות נתונים ממערכות שונות במיקום מרכזי אחד.

פלטפורמות מסוימות מיוצרות גם לעבוד עם תוכנות אחרות, מה שמבטל את הצורך בממגורות. על ידי ייעול תהליך שילוב הנתונים, מותגים יכולים לחסוך כסף ולעבוד בצורה יעילה יותר.

למד אודות: ניהול נתוני לקוחות

מסקנה

מאגרי נתונים מבודדים יכולים להתרחש באופן טבעי בארגון בגלל בעיות מבניות, טכניות ותרבותיות. עבור חברות רבות, שבירת הממגורות הללו ושילוב כל הנתונים התפעוליים והניסיון שלהן נמצאים בראש סדר העדיפויות. במאמר זה, הסתכלנו על מספר סיבות מדוע ממגורות של נתונים הן בעיה.

הבעיות הנגרמות על ידי ממגורות של נתונים עשויות להיראות מסובכות, אבל אתה לא צריך להיות מושלם כדי לראות את היתרונות. התחל בקטן, מצא מאגרי נתונים מבודדים וסלק נתונים ישנים או שגויים. לאחר שתטפל היטב בסביבה הנוכחית שלך, תוכל להתחיל לבצע שינויים בתשתית שלך, כגון צמצום מספר היישומים, שילוב מערכות ועידוד שיתוף פעולה.

QuestionPro היא הפלטפורמה המלאה לכל צרכי התובנה שלך. עם InsightHub, תוכל לנהל את כל הנתונים שלך ולשמור עליהם בטוחים ומעודכנים. באמצעות תוכנת הסקרים QuestionPro תוכלו גם לעשות הכל, החל מסקרים פשוטים ועד למחקר מורכב. עם QuestionPro, אתה יכול גם למדוד איך הלקוחות שלך מרגישים ואת המעורבות של העובדים שלך.

צור קשר עם צוות QuestionPro כדי ללמוד עוד כיצד לתקן ממגורות אלה ולבנות אסטרטגיית ניהול נתונים עם תוכנת ניהול נתונים המתאימה ליעדים העסקיים שלך.

שתף את המאמר הזה

About the author
Urmita Liza

View all posts by Urmita Liza

Primary Sidebar

Gain insights with 80+ features for free

Create, Send and Analyze Your Online Survey in under 5 mins!

Create a Free Account

RELATED ARTICLES

HubSpot - QuestionPro Integration

מחקר כמו-ניסויי: מה זה, סוגים ודוגמאות

Jun 13,2022

HubSpot - QuestionPro Integration

הטיית ייחוס: זיהוי וצמצום בסקרים ובמחקר

Nov 19,2024

HubSpot - QuestionPro Integration

תענוג הלקוח: מה זה עם דוגמה

May 27,2022

BROWSE BY CATEGORY

  • CX
  • LivePolls
  • NPS
  • QuestionPro
  • Uncategorized @il
  • VOC
  • אירועים
  • אקדמי
  • בינה מלאכותית
  • בינה של כוח העבודה
  • בינה של כוח העבודה
  • הגברת המודעות למותג
  • הטבות לעובדים
  • הערכות
  • וובינר
  • חדשות טכנולוגיה
  • חווית לקוח
  • טפסים
  • טרנדים
  • יום שלישי מחשבות CX (TCXT)
  • יומנים ניידים
  • כוח עבודה
  • כלי מחקר ויישומים
  • ללא כוונת רווח
  • ללא קטגוריה
  • מחקר אקדמי
  • מחקר לקוחות
  • מחקר שוק
  • מיזם
  • מעורבות לקוחות
  • מעורבות עובדים
  • מעורבות עובדים
  • מרכז תובנות
  • נאמנות לקוחות
  • נייד
  • סוגי שאלות
  • סמינרים מקוונים
  • סקרים
  • סקרים
  • פוסט אורח
  • קהילות
  • קהילות מקוונות
  • קהל
  • שאלון
  • שביעות רצון הלקוחות
  • שיווק
  • שימור עובדים
  • תבניות סקר
  • תובנות צרכנים
  • תכונות חדשות

Footer

MORE LIKE THIS

TCXT-about-be-nice-at-cx

פשוט תהיו נחמדים: קל יותר לומר מאשר לעשות | יום שלישי CX מחשבות

פבר 11, 2025

2025 trends shaping markets

העתיד של תובנות צרכניות: נקודות מרכזיות לשנת 2025 ומעבר לה

פבר 9, 2025

best tally alternatives

10 החלופות הטובות ביותר לטפסי טלי בשנת 2025

פבר 6, 2025

Asynchronous interviews

ראיונות אסינכרוניים: מה הם וכיצד להשתמש בהם

ינו 23, 2025

Other categories

  • CX
  • LivePolls
  • NPS
  • QuestionPro
  • Uncategorized @il
  • VOC
  • אירועים
  • אקדמי
  • בינה מלאכותית
  • בינה של כוח העבודה
  • בינה של כוח העבודה
  • הגברת המודעות למותג
  • הטבות לעובדים
  • הערכות
  • וובינר
  • חדשות טכנולוגיה
  • חווית לקוח
  • טפסים
  • טרנדים
  • יום שלישי מחשבות CX (TCXT)
  • יומנים ניידים
  • כוח עבודה
  • כלי מחקר ויישומים
  • ללא כוונת רווח
  • ללא קטגוריה
  • מחקר אקדמי
  • מחקר לקוחות
  • מחקר שוק
  • מיזם
  • מעורבות לקוחות
  • מעורבות עובדים
  • מעורבות עובדים
  • מרכז תובנות
  • נאמנות לקוחות
  • נייד
  • סוגי שאלות
  • סמינרים מקוונים
  • סקרים
  • סקרים
  • פוסט אורח
  • קהילות
  • קהילות מקוונות
  • קהל
  • שאלון
  • שביעות רצון הלקוחות
  • שיווק
  • שימור עובדים
  • תבניות סקר
  • תובנות צרכנים
  • תכונות חדשות

questionpro-logo-nw
Help center Live Chat SIGN UP FREE
  • Sample questions
  • Sample reports
  • Survey logic
  • Branding
  • Integrations
  • Professional services
  • Security
  • Survey Software
  • Customer Experience
  • Workforce
  • Communities
  • Audience
  • Polls Explore the QuestionPro Poll Software - The World's leading Online Poll Maker & Creator. Create online polls, distribute them using email and multiple other options and start analyzing poll results.
  • Research Edition
  • LivePolls
  • InsightsHub
  • Blog
  • Articles
  • eBooks
  • Survey Templates
  • Case Studies
  • Training
  • Webinars
  • All Plans
  • Nonprofit
  • Academic
  • Qualtrics Alternative Explore the list of features that QuestionPro has compared to Qualtrics and learn how you can get more, for less.
  • SurveyMonkey Alternative
  • VisionCritical Alternative
  • Medallia Alternative
  • Likert Scale Complete Likert Scale Questions, Examples and Surveys for 5, 7 and 9 point scales. Learn everything about Likert Scale with corresponding example for each question and survey demonstrations.
  • Conjoint Analysis
  • Net Promoter Score (NPS) Learn everything about Net Promoter Score (NPS) and the Net Promoter Question. Get a clear view on the universal Net Promoter Score Formula, how to undertake Net Promoter Score Calculation followed by a simple Net Promoter Score Example.
  • Offline Surveys
  • Customer Satisfaction Surveys
  • Employee Survey Software Employee survey software & tool to create, send and analyze employee surveys. Get real-time analysis for employee satisfaction, engagement, work culture and map your employee experience from onboarding to exit!
  • Market Research Survey Software Real-time, automated and advanced market research survey software & tool to create surveys, collect data and analyze results for actionable market insights.
  • GDPR & EU Compliance
  • Employee Experience
  • Customer Journey
  • Synthetic Data
  • About us
  • Executive Team
  • In the news
  • Testimonials
  • Advisory Board
  • Careers
  • Brand
  • Media Kit
  • Contact Us

QuestionPro in your language

  • Hebrew IL
  • English
  • Español (Spanish)
  • Português (Portuguese, Brazil)
  • Nederlands (Dutch)
  • العربية (Arabic)
  • Français (French)
  • Italiano (Italian)
  • 日本語 (Japanese)
  • Türkçe (Turkish)
  • Svenska (Swedish)
  • ไทย (Thai)
  • Deutsch (German)
  • Portuguese de Portugal (פורטוגזית מפורטוגל)

Awards & certificates

  • survey-leader-asia-leader-2023
  • survey-leader-asiapacific-leader-2023
  • survey-leader-enterprise-leader-2023
  • survey-leader-europe-leader-2023
  • survey-leader-latinamerica-leader-2023
  • survey-leader-leader-2023
  • survey-leader-middleeast-leader-2023
  • survey-leader-mid-market-leader-2023
  • survey-leader-small-business-leader-2023
  • survey-leader-unitedkingdom-leader-2023
  • survey-momentumleader-leader-2023
  • bbb-acredited
The Experience Journal

Find innovative ideas about Experience Management from the experts

  • © 2022 QuestionPro Survey Software | +1 (800) 531 0228
  • Sitemap
  • Privacy Statement
  • Terms of Use