• 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 מחקר שוק

פרויקטים של ניתוח נתונים: מדריך שלב אחר שלב

אף פעם לא קל לקבוע היכן להתחיל פרויקטים של ניתוח נתונים.

  1. האם אתם מתמודדים כל הזמן עם מספר שאלות בתחילת הפרויקט, כגון מהן מטרות הפרויקט?
  2. כיצד אוכל להכיר טוב יותר את המידע?
  3. מהן הבעיות שאתה מנסה לטפל בהן?
  4. מהן האפשרויות לפתרון?
  5. אילו יכולות נדרשות?
  6. איך תעריכו את המודל שלכם, והכי חשוב, איפה תתחילו?

ובכן! פיתוח תכנון ונוהל מוצקים הוא צעד ראשון חיוני בהנעת הפרויקט שלך מהקרקע. אנחנו תמיד צריכים לדבוק בתהליך מוגדר היטב בעת יצירת מודל נתונים. בלוג זה יעבור על מספר שלבים מרכזיים כדי לעזור לך ליצור פרויקט ניתוח נתונים מוצלח.

אינדקס תוכן

  1. מהו פרויקט ניתוח נתונים?
  2. חשיבותם של פרויקטים לניתוח נתונים
  3. רעיונות לפרויקטים של ניתוח נתונים
  4. המדריך לפרויקטים של ניתוח נתונים
  5. מסקנה

מהו פרויקט ניתוח נתונים?

ברמה הבסיסית ביותר שלהם, פרויקטים של ניתוח נתונים כרוכים בשימוש בנתוני פרוייקט היסטוריים ונוכחיים כדי לאפשר החלטות יעילות לגבי מסירת פרויקטים.

זה כולל את הדברים הבאים:

  • ניתוח תיאורי מציע מידע בצורה היעילה ביותר האפשרית. כדי להבין טוב יותר מה קורה ומה קרה, תאר או סכם את המידע הנוכחי באמצעות כלי ניתוח קיימים.
  • ניתוח אבחון בוחן ביצועים קודמים כדי לקבוע מה השתבש. לוחות מחוונים אנליטיים הם לעתים קרובות התוצאה של הניתוח.
  • ניתוח תחזיתי הוא שיטה לחיזוי ביצועים עתידיים בהתבסס על נתונים היסטוריים. ניתוחי חיזוי ומודלים מבוססי למידת מכונה משמשים לחיזוי התוצאה הסבירה.
  • ניתוח מרשם הוא סוג של ניתוח חיזוי שבו מומלץ שלב הכרחי אחד או יותר לבחינת נתונים.
  • ניתוח סנטימנט מסתכל על כתיבה דיגיטלית כדי לקבוע אם יש לה טון רגשי חיובי, שלילי או ניטרלי. לחברות יש כיום הרבה נתוני טקסט, כגון הודעות דוא"ל, יומני צ'אט, ביקורות, תגובות ופוסטים במדיה החברתית.

האופן שבו אנשים משתמשים בפרויקטים של מדע נתונים ומדעי נתונים יכול להשפיע על אופן מסירת הפרויקטים. הן נתונים והן טכנולוגיה יכולים לסייע לנו בניהול טוב יותר של הפרויקטים שלנו על ידי סיוע בקבלת ההחלטות שלנו והקלה על השלמת הפרויקטים. נתונים וטכנולוגיה הם, למעשה, מרכיבים קריטיים להצלחת הפרויקט.

במחקרי הצלחה של פרויקטים, יותר מ- 70% מאנשי המקצוע בתחום הפרוייקטים חושבים שהם חיוניים. כאן תוכל ללמוד עוד אודות הגורמים המסייעים לפרוייקטים להצליח.

חשיבותם של פרויקטים לניתוח נתונים

מודאגים לגבי מקום העבודה שלכם אם אין לכם ניסיון? אתה צריך ניסיון כדי לקבל עבודה, אבל אתה לא יכול לקבל ניסיון בלי עבודה. אז מה עושים?

אם זה המקרה, פרויקטים יכולים להיות התשובה מכיוון שהם מעניקים לך ניסיון בעולם האמיתי. מכיוון שנתונים הופכים חשובים יותר בכל חלק של החיים, האזור והעסק, ההיקף של פרויקטים רבים של ניתוח נתונים גישוש נמצא בסביבה.

  • התחלת פרוייקט היא הדבר הראשון שיש לעשות אם ברצונך ללמוד על כל האפשרויות המגיעות עם ניתוח נתונים גישוש. בראיון עבודה כאנליסט נתונים, הכושר שלך יישפט על ידי כמה טוב עשית בפרויקט אנליסט הנתונים.
  • בעידן המודרני, עסקים מחפשים מנתחי נתונים שמכירים את הקשיים של תעשייה מסוימת ויש להם פרויקטים הקשורים לתעשייה זו בתיקי ההשקעות שלהם. חשוב מאוד שהפרויקטים שלך יראו כיצד השתפרת כמדען נתונים.
  • ככל שאתה עובד על פרויקטים של ניתוח נתונים, תלמד יותר על רעיונות ליבה, תרכוש ידע אמיתי ותקבל יותר ניסיון מעשי בניתוח נתונים.
  • כל משימה במדע התצוגה החזותית של נתונים מתחילה בהערכת נתונים, כך שכל מדען נתונים צריך לדעת כיצד לבצע ניתוח נתונים. זוהי סיבה גדולה מדוע תרגול מעשי בעולם האמיתי עם פרויקטים של ניתוח נתונים הוא חשוב. לכן כלי תצוגה חזותית של נתונים חשובים גם כן.

רעיונות לפרויקטים של ניתוח נתונים

האם אתה מתעניין בניתוח נתונים ורוצה ללמוד עוד עליו? אם כן, הצג רשימה של פרוייקטים שביצעת עם ניתוח נתונים כדי להשוויץ.

החלק הקשה הוא למצוא משרות לתיק ניתוח הנתונים שלך, במיוחד אם אתה חדש בתחום. ראשית, עליך להחליט באיזו רמה של פרויקטים של ניתוח נתונים אתה בסדר. לאחר מכן, תוכל לבחור אם להתחיל עם פרויקטים למתחילים, בינוניים או מתקדמים.

data_analytics_project_ideas

1. רמת מתחילים

הדוגמאות לפרויקטים של ניתוח נתונים בחלק זה יעזרו לאנשים שרק מתחילים. פרויקטים אלה אינם משתמשים בשיטות יישום כבדות או באלגוריתמים מסובכים, כך שתוכל להתקדם בקלות.

2. רמת ביניים

ברמה זו, פרויקטים דורשים עבודה עם אשכולות נתונים גדולים וידע מעמיק בלמידת מכונה, ניקוי נתונים וכרייה. בגלל זה, הפרויקטים בחלק הביניים יכולים להיעשות על ידי אנשים שמבינים את הרעיונות האלה.

3. רמה מתקדמת

חלק זה מיועד לאנשי מקצוע שעובדים עם רשתות עצביות ונתונים בממדים גבוהים בעבודתם. פרויקט ניתוח הנתונים המתקדם מיועד לאנשים יצירתיים עם הכישורים לבצע משימות כאלה.

המדריך לפרויקטים של ניתוח נתונים

אנו חוקרים את מסגרת ניתוח הנתונים המלאה, מלווים אותך בכל שלב במחזור חיי הפרויקט ומתארים מיומנויות ודרישות חיוניות. שבעת תהליכים אלה עבור יוזמות ניתוח נתונים יעזרו לך להפיק את המרב מכל פרויקט תוך צמצום האפשרות לשגיאות.

נניח XYZ Enterprise היא חברה שמוכרת מכשירי חשמל ביתיים. הקיץ, הם לא מכרו מזגנים רבים כפי שחזה צוות המכירות שלהם. על ידי הקצאת אדם ייעודי, הם החליטו לחקור מדוע מתרחשת ירידה זו במכירות. בואו לגלות איך זה אנליסט צריך לעבוד כדי לקבוע את התוצאה של בעיה זו שהועלתה.

1. הכירו את התעשייה

הבנת החברה או הפעילות שבה תומך פרוייקט הנתונים שלך היא השלב הראשון בכל פרויקט ניתוח נתונים מוצלח. כדי שהפרויקט שלך יצליח, עליו לספק מטרה ארגונית סבירה וספציפית. במקרה שלנו, זו תהיה הירידה במכירות המזגנים הקיץ.

הורדת מערך נתונים עצום ופתוח אינה מספיקה כדי להבין את מבנה הנתונים. כדי לקבל השראה, כיוון ומטרה, הגדירו מטרת נתונים ברורה: שאלה שיש לענות עליה היא הכרחית בשלבים הראשונים. שלב זה עשוי להיראות חסר חשיבות אם אתה עובד על פרוייקט פרטי או בוחן ערכת נתונים או API. החוקר הייעודי מכיר את התחום העסקי וידע בדיוק כיצד העסק מתפקד.

2. קבל את המידע שלך

הגיע הזמן להתחיל לחפש את הנתונים שלך, שהוא החלק השני של כל פרויקט ניתוח נתונים. אתה צריך לאסוף מידע ממקורות שונים כדי לפתח פרויקט נתונים פנטסטי.

אחת הדרכים שבהן אנליסט יכול להשיג נתונים היא לבקש מצוותי ה-IT והנתונים לגשת למסדי נתונים. דרך נוספת לשקול זאת היא להנגיש ממשקי API לכל הכלים והנתונים שהחברה משתמשת בהם, כגון ה- CRM שלה. לרוב מערכות ה- CRM יש מערכת נקודת מכירה שאוספת ומאחסנת נתוני מכירות מחנויות או מפיצים. במידת הצורך, האנליסט עשוי לחפש נתונים בחינם באינטרנט כדי להשלים את מה שיש לחברה.

3. בדיקה והסרה של נתונים לא תקינים

השלב הבא של הכנת נתונים גוזל נתח עצום מזמנו של פרויקט נתונים. השלב השלישי של פרוייקט ניתוח הנתונים שלך מתחיל לאחר השגת הנתונים. על ידי צלילה עמוקה, אנליסט הנתונים יקבע מה יש להם וכיצד הם יכולים להשתמש בו כדי להשיג את המטרה הראשונית שלהם. ולהמשיך לראיין אנשי עסקים, צוות IT או כל קבוצה אחרת כדי להבין טוב יותר את המשמעות של כל המשתנים בנתונים הראשוניים שלהם.

השלב הבא הוא ניקוי הנתונים. בדרך כלל, האנליסט נדרש לתקן מילים המאויתות באופן שגוי, ליצור משתנה מותאם אישית או לטפל בנתונים חסרים. ערכות נתונים של מכירות מכילות נתוני קלט משתמש ניכרים, מה שמגדיל את הסיכוי לנתונים שגויים או שגויים. מספרי דגם שגויים, תמחור או כמות שגויים של מוצרים ומידע תחזוקה שגוי הם חלק מהבעיות שהאנליסט יטפל בהן לפני שיעבור לשלב הבא. החוקר יבדוק לבסוף כל עמודה כדי להבטיח נתונים נקיים ואחידים.

4. שיפור מערך הנתונים

עכשיו, כשהנתונים נקיים, הגיע הזמן לשנות אותם כדי שהאנליסט יוכל להפיק מהם את המרב. הם צריכים להתחיל את החלק של העשרת הנתונים של הפרויקט על ידי שילוב המקורות השונים ויומני הצוות כדי להגיע לחלקים החיוניים של הנתונים. דרך אחת לעשות זאת היא על ידי הוספת רכיב זמן לנתונים, כגון:

  • קבלת חלקים מתאריך – חודש, שעה, יום בשבוע, שבוע בשנה שבו נמכר מזגן.
  • מציאת ההפרש בין שתי עמודות תאריכים – משך הזמן שבו מזגן נמכר ולאחר מכן הוחזר לתחזוקה
  • סימון חגים לאומיים – ימים שבהם החנות הייתה סגורה, או שלמוכר היה יום חופש.

צירוף ערכות נתונים הוא טכניקה נוספת לשיפור נתונים על-ידי העברת עמודות מעמודה אחת לאחרת. נתוני המכירות נשמרים לעתים קרובות בנפרד מנתוני המידע של המודל. שילוב שני מערכי הנתונים יוצר קשרים נוספים בין מערכי הנתונים. זהו חלק בלתי נפרד מכל מחקר, אבל זה לא יכול להיות קל עם כמה מקורות. תוכניות מסוימות מאפשרות לך לקבל נתונים או לחבר ערכות נתונים בהתבסס על קריטריונים ספציפיים בקלות.

על האנליסט להימנע מהצגת הטיה לא מכוונת או דפוסים בלתי רצויים אחרים בעת איסוף, עיבוד ושינוי נתונים. מניפולציה בנתונים מבטיחה שמערכי נתונים לא ישחזרו או יחזקו הטיות שעלולות להוביל לתוצאות מוטות, לא מוצדקות או לא הוגנות.

5. כדי ליצור חזותיים תובנה

כפי שהוזכר קודם לכן, המיזוג יצר מערך נתונים יוצא דופן (או רבים) לחקור וליצור גרפים תובנה בשלב זה. תצוגה חזותית היא הרמה הבאה של כל פרויקט ניתוח נתונים בעת עבודה עם כמויות עצומות של נתונים.

ההיבט המאתגר הוא היכולת לצלול לתוך הגרפים שלך ולענות על כל שאלה לגבי תובנה. גרפים עשויים לשפר את הנתונים ולספק תכונות מרתקות. הצבת כל הנתונים על מפה עשויה לגלות כי אזורים גיאוגרפיים מסוימים הם אינפורמטיביים יותר מאשר מדינות או ערים.

באמצעות תרשימי קו בסיסיים, מנתחי נתונים יכולים לראות כמה מוצרים נמכרו בתקופה מסוימת, איזה דגם נמכר הכי הרבה, ולהבדיל את המכירות בין השנה שעברה לשנה הנוכחית. באופן דומה, האנליסט יכול לבחון את מגמות ודפוסי המכירות כדי לקבל תובנות לגבי מטרת המחקר.

6. חיזוי הוא המפתח להצלחה.

השלב השישי של פרויקט הנתונים הוא השלב שבו מתחיל הכיף. אנליסטים עשויים לתכנן מודלים לזיהוי דפוסים וסוגי לקוחות שאינם גלויים בגרפים ובסטטיסטיקות באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה ושיטות קיבוץ אשכולות. אלה יוצרים אשכולות של התרחשויות דומות ומצביעים על הגורם המכריע.

הם חושפים גורמים המשפיעים על דפוסי מכירות קודמים ומבצעים תחזיות על ידי לימוד נתונים ראשוניים. שלב אחרון זה מוביל לסחורות ונהלים חדשים, לא רק למידע. זיהוי גורמים כגון סוגי הלקוחות שרכשו את המזגנים, סיבות לכך שאיש המכירות לא הצליח להמיר את הלידים, או אם הצרכנים לא היו מרוצים מהמוצרים שלנו,

7. על קצה המזלג, חזור על התהליך.

כל יוזמה של החברה חייבת לבסס את שוויה במהירות כדי להצדיק את עמדתה. יוזמות הנתונים דומות. הפרויקט עשוי להסתיים במהירות ולקבל תוצאות על ידי חיסכון בזמן טיוב נתונים והעשרה. זהו השלב האחרון בפרויקטים של ניתוח נתונים והוא חיוני למחזור חיי הנתונים.

כדי לבצע פרויקט מסד נתונים ראשון זה, עליך לקבל את העובדה שהאסטרטגיה לעולם לא תהיה "שלמה". יש לבדוק, לאמן אותו מחדש ולהוסיף לו תכונות כדי לשמור עליו שמיש ומדויק. עבודתו של אנליסט נתונים אף פעם לא נגמרת, מה שהופך אותה לכל כך מסקרנת.

לאחר שעבר את כל השלבים הללו, אנליסט הנתונים יכול לגלות מדוע המכירות ירדו ומה לעשות הלאה.

למד אודות: ניתוח תמחור

מסקנה

בפרויקטים של ניתוח נתונים, פיתוח תכנון ונוהל מוצקים הוא חיוני כדי להניע את הפרויקט שלך. בלוג זה כיסה מספר שלבים מרכזיים שיעזרו לך ליצור פרויקט ניתוח נתונים מוצלח. שבעת תהליכים אלה יעזרו לך להפיק את המרב מכל פרוייקט תוך צמצום שגיאות אפשריות.

ניתוח נתונים וניתוח נתונים הם דיסציפלינות קרובות הכרוכות בחילוץ תובנות מנתונים, אך הן שונות בהיקפן ובגישה. ניתוח נתונים בוחן בעיקר נתונים כדי לזהות מגמות, דפוסים וקשרים, תוך התמקדות בתובנות תיאוריות.

QuestionPro יכול לסייע לך הן עם תוכנת הסקרים והן עם הקהל. יש לנו הכל. יש לנו B2B, B2C ונישה. יש לנו רמות אבטחה מרובות כדי לחסל אומרי כן, מגיבים לא קשובים, כתובות IP זהות וכו ', לפני גישה לסקר הראשי.

שאלות נפוצות

מהו פרויקט ניתוח נתונים?

פרויקט ניתוח נתונים כולל איסוף, ניתוח ופירוש נתונים כדי לקבל תובנות ולקבל החלטות מושכלות.

מדוע פרויקטים של ניתוח נתונים חשובים?

פרויקטים של ניתוח נתונים חשובים מכיוון שהם עוזרים לארגונים למנף נתונים כדי לשפר את קבלת ההחלטות, לזהות הזדמנויות ולהשיג יתרון תחרותי.

מהם שלבי המפתח בפרויקט ניתוח נתונים?

השלבים העיקריים בפרויקט ניתוח נתונים כוללים הגדרת יעדים, איסוף והכנת נתונים, ניתוח הנתונים, פירוש התוצאות ויישום תובנות.

אילו כישורים נדרשים לפרויקט ניתוח נתונים?

הכישורים הנדרשים לפרויקט ניתוח נתונים כוללים תכנות, מניפולציה של נתונים, ניתוח סטטיסטי, תצוגה חזותית של נתונים ופתרון בעיות.

שתף את המאמר הזה

About the author
Fabyio Villegas
Copywriter and SEO Specialist. With over 11 years of experience in Digital Marketing and Educational Content Curation.
View all posts by Fabyio Villegas

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

הבנת ההשפעה של יוזמות DEI על שימור עובדים והצלחה ארגונית בשנת 2024

Feb 16,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

זהות מותג: מה זה ואיך ליצור אותו

Apr 10,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

מדעי האדם: מה זה אומר עבור כוח העבודה

Mar 22,2023

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