Углубленный анализ

Кросс-табуляция, также перекрёстные таблицы ― это способ сравнение двух вопросов с целью определения их взаимосвязи. Перекрёстные таблицы называются так из-за расположения переменных в строках и столбцах.

Анализ с группированием дает возможность сегментировать полученные данные для их анализа на основании одного или нескольких ответов. С помощью применения фильтров вы получаете возможность анализировать данные на основании, например, пола или возраста респондентов.

Анализ общего недублированного охвата и частоты используется для выявления подмножества элементов, которое, вместе взятое, максимизирует чистый уровень интереса потребителей в супермножестве выбранных вариантов. Например: вы проверили интерес потребителей к 10 новым вкусам мороженого, но из-за маркетинговых ограничений вы можете вывести на рынок только 3 вкуса. TURF-анализ поможет выявить 3 вкуса, которые, взятые вместе, формируют наивысший чистый уровень интереса относительно всей линейки продуктов.

Каждому ответу присваивается код местоположения респондента на основании карты IP-адресов

Группирование / сегментация данных на основании ответов. Например, вы можете сравнить, как ответили респонденты-мужчины в сравнении с респондентами-женщинами.

Группирование / сегментация данных на основании внешней переменной, переданной через URL-адрес опроса или электронную почту.

Группирование / сегментация данных на основании времени

Таблицы флагов и заголовков позволяют визуализировать и просматривать данные относительно одного вопроса. Например, если в опросе один из вопросов звучит так: «Вы откуда?», вы можете видеть, как разные респонденты отвечали на опрос, исходя из этого вопроса.

Анализ прерываний участия позволяет увидеть подробные показатели отказов респондентов от дальнейшего участия (когда они не завершают опрос). Такой анализ охватывает всех пользователей, не завершивших прохождение опроса, и показывает пункты, в которых они прервали свое дальнейшее участие, то есть показывает последний вопрос, на который они успешно ответили.

По своей сути, GAP-анализ является очень простой концепцией. Для каждой характеристики измеряется разница между ожиданиями и реальностью, и такая разница ранжируется от наибольшей к наименьшей. Таким образом вы можете четко видеть характеристики, которым следует уделить первоочередное внимание.

Сегментация по нескольким критериям позволяет сегментировать данные с охватом сразу нескольких вопросов. Например, вы можете создать сегмент данных, где «Пол = Мужской ИЛИ ВОЗРАСТ > 25 лет» и т. п.

Модуль анализа трендов позволяет выстраивать агрегированные данные ответов в динамике по времени. Анализ трендов эффективно применяется для выявления в ответах таких типовых моделей, которые могут в будущем привести к проблемам качества, а также для прогнозирования будущих периодов повышенного спроса.