Привлекая в помощь своему бизнесу различные информационные системы по проведению опросов и сбору данных, вы, первым делом, получаете интересующую вас статистическую информацию, которую в дальнейшем можете разложить на простые статистические выкладки: сколько, откуда, куда и др. Например, такую:

Казалось бы, а что ещё нужно? Но ведь это только верхушка айсберга!
Для того, чтобы получить от собранных данных какой-то весомый результат – определить на их основе пути развития, оценить степень рисков, повысить качество обслуживания клиентов или принять любое другое взвешенное управленческое решение, и, в конечном итоге, открыть новые возможности для бизнеса – необходимо грамотно проанализировать полученную информацию, найти скрытые зависимости одних данных от других, а при необходимости трансформировать данные, и подготовить результаты анализа в удобном для принятия конкретных решений виде.
Что мы этим хотим сказать?... Нам часто задают вопрос, чем ваша платформа Expasys Questionnaire Studio Pro отличается от популярных и, что немаловажно, в большинстве случаев бесплатных сервисов опросов, которых достаточно на просторах сети Интернет?
А вот именно тем, что мы предлагаем комплексное решение, позволяющее провести сбор данных, а потом качественно их обработать, выявить зависимости одних параметров от других, получить результаты, с которыми в дальнейшем вы сможете продуктивно работать и принимать управленческие решения, которые приведут к повышению прибыли вашей организации.
И наш подход сильно отличается от подхода большинства предложений на рынке, которые предлагают просто собрать информацию (много информации, как можно больше информации), посмотреть на результаты сбора, которые, по сути, «сырые» и необработанные, и «сложить их в ящик», не зная и не понимая, как их применить, каким образом сопоставить, потому что инструмент, который имеется просто не способен решить подобные аналитические задачи. В лучшем случае, придётся искать специалиста и отдельный (как правило очень дорогой) программный продукт, который справится с такой задачей. Лишние траты, время, суета. И как правило, понимание того, что данные невозможно проанализировать появляется после их сбора.
Не покупайте «кота в мешке», а как талантливый шахматист мыслите на много шагов вперёд с Expasys Questionnaire Studio Pro. Самоуверенно? Да! Потому что мы знаем, на что способна наша система и готовы вам об этом рассказать.
Мы подготовили достаточно простой пример небольшого маркетингового исследования на основе опроса респондентов. Так получилось, что недавно наша команда приняла участие в организации небольшого опроса среди студентов и преподавателей одного ВУЗа – о необходимости размещения кофейного автомата на территории учебного заведения. Всего в опросе участвовало 339 респондентов.
Один из вопросов опроса звучал так: «В каком месте на территории ВУЗа вы бы хотели, чтобы располагался кофейный автомат?». Это вопрос одиночного выбора с двумя вариантами ответов:

1. Столовая.
2. Холл главного корпуса.

В разделе «Статистика» мы можем увидеть линейную диаграмму, которая состоит только из двух колонок: количество респондентов выбравших вариант «Столовая» и количество респондентов, выбравших вариант «Холл»:

В этом же разделе есть круговая диаграмма, отражающая распределение ответов на данный вопрос, но уже в процентном отношении:

Несмотря на то, что большинство респондентов проголосовало за холл, исходя из полученных результатов была вероятность того, что весомое количество респондентов какого-то одного пола могли отдать предпочтение определённой локации. Мы не знали этого наверняка, а могли только выдвинуть такую гипотезу.
В случае подтверждения нашего предположения, речь уже бы шла о тенденции и, в итоге, это, скорее всего, отсекло большое количество потенциальных клиентов данного пола.
Как вы уже поняли, обычное статистическое распределение ответов не давало нам уверенного ответа на интересующий вопрос. Нам нужен другой тип графика, где представлено распределение ответов на вопрос в зависимости от пола респондента.
Такой график можно легко сделать в редакторе аналитических отчетов Expasys Questionnaire Studio Pro. Выглядит он так:

График уверено отвечает на наш вопрос и однозначно дает понять, что выбор расположения автомата по продаже напитков не связан с предпочтениями какого-то одного пола.
Это довольно простой пример, но он наглядно показывает, что, одно дело, предполагать какой-то исход, а другое – знать наверняка и оперировать конкретными цифрами! Предположим, если бы у респондентов было не два варианта ответа на поставленный вопрос о расположении кофейного аппарата, а больше. Анализировать «на вскидку» разброс по половому признаку было бы крайне затруднительно.
Давайте рассмотрим ещё один пример аналитического отчета из этого же опроса.
У нас есть данные по количеству респондентов, их статусу (Преподаватель, Сотрудник, Студент ВПО и Студент СПО) и распределение ответов по выбору места расположения кофейного аппарата.
Имея обычный инструмент сбора данных, мы бы просто смогли визуализировать распределение количества респондентов по статусу, но уж точно не определили бы предпочтения в месте расположения кофейного аппарата каждого из них. Мы бы никогда не смогли понять, сколько преподавателей захотели бы, чтобы кофейный аппарата стоял в холле, а сколько в столовой и т.д. Expasys Questionnaire Studio Pro это легко позволяет сделать:

и показывает, что выбор расположения автомата по продаже напитков не зависит от какой-то одной статусной группы респондентов.
Еще один, и последний в данной статье, интересный пример аналитического отчета связан с таким термином как апсейсл. Основные цели апсейла — увеличить сумму покупки, увеличить оборот. Это одна из наиболее простых и в то же время эффективных техник увеличения продаж, заключающаяся в предложении сопутствующих товаров, которые клиент изначально приобретать не собирался. В случае с продажей горячих напитков такими сопутствующими товарами являются снеки (шоколадные батончики, печенье и т.д.).
Задав респондентам вопрос: «Хотели бы Вы, чтобы автомат продавал еще и снеки (легкие закуски)?» и получив следующее распределение:

Мы можем уверенно ответить только на вопрос «интересно это нашим клиентам или нет?». И ответ — «Да, интересно». Вот только этого недостаточно для принятия управленческих решений. Нам необходимо знать и понимать наших клиентов и их предпочтения.
Для этого мы можем построить график распределения предпочтения в напитках в зависимости от пола респондента и наложить на него данные о апсейле – количестве клиентов каждого пола, готовых приобретать снеки вместе с конкретным напитком.