Продукты

Платформа SurveyMonkey разработана таким образом, чтобы помочь вам в любой ситуации. Изучите наши предложения, чтобы узнать, как SurveyMonkey может помочь именно вам.

Получайте достоверные данные от мирового лидера в области онлайн-опросов.

Изучите основные функции и продвинутые инструменты на одной мощной платформе.

Создавайте и настраивайте формы для сбора информации и платежей.

На ваш выбор более 100 приложений и плагинов, чтобы работать было еще удобнее.

Специализированные решения для любого исследования рынка.

Создавайте эффективные опросы и делайте выводы быстрее с помощью ИИ.

Шаблоны

Измерьте удовлетворенность и лояльность клиентов.

Узнайте, как сделать клиентов счастливее и превратить их в своих сторонников.

Получите сведения и улучшите функционал своего продукта.

Соберите контактную информацию потенциальных клиентов, приглашенных лиц и т. д.

Легко и быстро получайте подтверждения участия в мероприятии.

Узнайте, что думают участники, чтобы в следующий раз улучшить мероприятие.

Получите информацию, чтобы повысить эффективность и вовлеченность персонала.

Получите отзывы от участников, чтобы проводить эффективные встречи.

Получите отзывы, которые помогут повысить эффективность работы.

Создавайте более эффективные курсы и улучшайте методы преподавания.

Узнайте, как учащиеся оценивают курс и его презентацию.

Узнайте, что покупатели думают о ваших идеях новых продуктов.

Ресурсы

Передовой опыт использования опросов и их данных

Наш блог, посвященный опросам, советам для бизнеса и другим темам.

Руководства и инструкции по использованию SurveyMonkey.

Как ведущие бренды растут с помощью SurveyMonkey.

Связаться с отделом продажВойти в систему
Связаться с отделом продажВойти в систему
surveymonkey-seo-главное-изображение


С какой вероятностью потенциальные клиенты купят ваши товары? Удовлетворены ли ваши клиенты? Насколько привлекателен ваш бренд?

На эти вопросы можно получить самые разнообразные ответы, что затруднит их анализ. Чтобы упростить задачу, вы можете использовать коэффициент выбравших 2 лучших ответа — это методика анализа опроса, которая позволяет легко вычленить ключевые значения.

Мы расскажем, как использовать этот коэффициент с максимальной эффективностью. Мы также рассмотрим разные форматы его расчета, чтобы вы могли воспользоваться этой методикой и извлечь максимальную пользу, когда будете составлять вопросы для своего следующего опроса или просматривать полученные ответы.

Для начала разберемся: что такое коэффициент выбравших 2 лучших ответа?

Коэффициент выбравших 2 лучших ответа (сокращенно T2B от англ. Top 2 Box) — это способ обобщения положительных ответов на вопрос со шкалой Лайкерта. Коэффициент представляет собой значение, объединяющее две самые верхние оценки шкалы. Поскольку этот коэффициент довольно легко рассчитать и его польза при анализе опроса весьма высока, его часто и по-разному используют в исследованиях рынка. Например для тестирования рекламы, разработки продуктов и отслеживания бренда.

Для наглядности рассмотрим процесс расчета коэффициента выбравших 2 лучших ответа на следующем примере.

Предположим, вы маркетолог в компании, занимающейся производством корма для домашних животных. Вы хотите протестировать несколько вариантов рекламы на целевой аудитории — владельцах домашних животных. Цель опроса, который вы собираетесь провести, заключается в том, чтобы понять, с какой вероятностью владельцы домашних животных приобретут ваши товары после просмотра рекламы.

Чтобы получить ответ, воспользуйтесь следующим 5-балльным вопросом о покупательском намерении:

Если бы наш новый продукт или услуга были доступны уже сегодня, какова вероятность того, что вы их купите?

  • Крайне вероятно
  • Вероятно
  • Скорее вероятно
  • Маловероятно
  • Исключено

Итак, вы собрали ответы. Полученные данные могут выглядеть следующим образом:

Пример вопроса для сбора данных о покупательском намерении

Вам, как маркетологу, интересно узнать процент респондентов, готовых приобрести ваши товары после просмотра рекламы. В этом примере два лучших ответа — это два самых положительных ответа: «Чрезвычайно вероятно» и «Очень вероятно». Для расчета коэффициента выбравших 2 лучших ответа вам нужно сложить эти ответы:

15 % (Чрезвычайно вероятно) + 25 % (Очень вероятно) = 40 % (2 лучших ответа)

Расчет коэффициента выбравших 2 лучших ответа

Совет: в инструменте анализа SurveyMonkey можно легко сгенерировать коэффициент выбравших 2 лучших ответа, объединив варианты ответа.

Итак, мы разобрались, как рассчитать коэффициент. Обратимся к следующему вопросу: зачем он нам нужен?

1) Он упрощает анализ. Вместо того, чтобы изучать более 5 различных значений, вы можете сфокусироваться на одном.

2) Он позволяет быстро и легко сравнивать значения. С помощью коэффициента выбравших 2 лучших ответа вы можете более эффективно сравнивать результаты по брендам и стимулам (например, при тестировании концепций).

Вернемся к нашему примеру компании, производящей корм для домашних животных. Предположим, вы задали вопросы не только о покупательском намерении, но и о том, насколько респондентам понравилась реклама и насколько она была убедительна. Благодаря коэффициенту выбравших 2 лучших ответа вы можете навсегда забыть о массе непонятных графиков — вместо этого вы получите простую таблицу результатов.

Таблица результатов с коэффициентами выбравших 2 лучших ответа

3) С его помощью легче выявлять тренды. При отслеживании показателей с течением времени коэффициент выбравших 2 лучших ответа помогает выявлять закономерности.

Предположим, вы отслеживаете привлекательность своего бренда по сравнению с брендом своего основного конкурента. Для этого вы используете вопрос со шкалой, состоящей из 5 оценок, которая позволяет измерить относительное восприятие обоих брендов. Вы ежеквартально отслеживаете результаты и сравниваете показатели.

Коэффициент выбравших 2 лучших ответа позволяет вам отслеживать изменения за определенный период с помощью всего лишь одной визуализации.

Поиск закономерностей с помощью коэффициента выбравших 2 лучших ответа

SurveyMonkey Audience предоставляет доступ к потребителям со всего мира, готовым поделиться с вами своим мнением.

Встречаются и вариации этого коэффициента. Вот несколько наиболее популярных вариантов.

Такой коэффициент рекомендуется использовать, когда вас интересует только самая высокая оценка. Например, вы хотите повысить процент удержания клиентов и планируете использовать вопрос с рейтингом в звездах для измерения удовлетворенности клиентов. Вас интересуют клиенты, которые регулярно оценивают вас в 5 звезд.

Как бы вы оценили наши услуги?

  • ★★★★★
  • ★★★★
  • ★★★
  • ★★

В таком случае коэффициент выбравших лучший ответ будет равен проценту респондентов, поставивших самую высокую оценку. То есть если 20 % респондентов дали вам 5 звезд, то коэффициент выбравших лучший ответ будет также равен 20 %.

Такой коэффициент используется в вопросах со шкалой Лайкерта, на которой больше 5 вариантов ответа. Расчет коэффициента производится тем же образом, что и расчет коэффициента выбравших 2 лучших ответа, но при этом добавляется третий ответ.

Насколько вы довольны или недовольны предоставленным качеством обслуживания?

  • Крайне довольны
  • Очень довольны
  • Довольны
  • Нейтрально
  • Не довольны
  • Крайне недовольны
  • Совсем не довольны

Для обобщения отрицательных ответов на вопрос со шкалой Лайкерта рекомендуется использовать коэффициент выбравших 2 отрицательных ответа. Рассмотрим на примере вопроса о лояльности к бренду из нашего шаблона опроса о конверсии бренда:

С какой вероятностью в следующий раз вы приобретете товар другого бренда?

  • Крайне вероятно
  • Вероятно
  • Скорее вероятно
  • Маловероятно
  • Исключено

Для расчета показателя, измеряющего количество лояльных клиентов, используйте коэффициент выбравших 2 отрицательных ответа. Для этого просто сложите два отрицательных ответа (в данном случае «Маловероятно» и «Исключено»).

Иногда требуется детализировать коэффициент выбравших 2 лучших ответа. Рассмотрим такой вариант на примере расчета коэффициента для вопроса о покупательском намерении относительно двух концепций товаров.

Товар A
Коэффициент выбравших 2 лучших ответа: 40 %
Ответ «Крайне вероятно»: 15 %
Ответ «Очень вероятно»: 25 %

Товар Б
Коэффициент выбравших 2 лучших ответа: 40 %
Ответ «Крайне вероятно»: 30 %
Ответ «Очень вероятно»: 10 %

В данном случае коэффициент выбравших 2 лучших ответа одинаков для обоих товаров, а значит, можно сделать вывод о том, что обе концепции выигрышные. Однако у Товара Б в два раза больше ответов «Крайне вероятно», чем у Товара А. Это значит, что и покупательское намерение значительно выше.

Средневзвешенный коэффициент выбравших 2 лучших ответа

Этот пример доказывает, что не следует вслепую полагаться на обобщенное значение коэффициента выбравших 2 лучших ответа, особенно при сравнении очень похожих величин. Средневзвешенный коэффициент выбравших 2 лучших ответа (или даже один ответ) может оказаться более полезным и помочь избежать необходимости повторного тестирования рекламы или проведения опроса на большей выборке.

Для расчета можно воспользоваться следующей формулой:

(Лучший ответ * Вес лучшего ответа) + (Второй лучший ответ * Вес второго лучшего ответа) = Средневзвешенный коэффициент выбравших 2 лучших ответа

Относительно субъективной величиной в данной формуле является весовой коэффициент. Для его определения рекомендуется придерживаться следующих правил.

  • Весовой коэффициент для первого и второго лучших ответов должен отличаться.
  • Сумма весовых коэффициентов должна равняться единице.
  • Как правило, весовой коэффициент лучшего ответа больше весового коэффициента второго лучшего ответа. Это связано с тем, что, как правило, лучший ответ в вопросе со шкалой Лайкерта по значению самый положительный, что позволяет оценить динамику рынка.
  • При расчете весового коэффициента следует учитывать категорию товаров и уровень принятия решения потребителем. Если товары доступны и их легко купить (например, зубная паста), при прохождении опроса потребители дают более точные ответы, а значит лучшему ответу можно присвоить более высокий весовой коэффициент. Если на обдумывание покупки требуется время (например, при покупке автомобиля), лучшему ответу следует присвоить чуть более высокий весовой коэффициент.

Коэффициент выбравших 2 лучших ответа важен для любого исследователя рынка. При сборе результатов тестирования рекламы, оценки узнаваемости бренда и отзывов о товарах коэффициент выбравших 2 лучших ответа позволяет повысить эффективность анализа данных и, соответственно, принимать более взвешенные решения.

Dizüstü bilgisayarda anket hazırlayan kızıl saçlı kadın

Воспользуйтесь нашими инструментами, разработанными, чтобы максимально использовать возможности обратной связи в вашей индустрии.

Dizüstü bilgisayarlarında bir makaleye bakan ve yapışkanlı not kağıtlarına bazı bilgiler yazan bir kadın ve bir adam

Задавайте правильные вопросы, чтобы сократить утечку кадров. Начните создавать формы уже сегодня с помощью нашего конструктора и шаблонов форм.

Dizüstü bilgisayarına bakarak gülümseyen gözlüklü adam

Получите согласие с помощью формы. Зарегистрируйте бесплатную учетную запись уже сегодня, чтобы начать создавать формы на базе наших шаблонов.

Dizüstü bilgisayarındaki bilgileri inceleyen kadın

Легко создавайте и настраивайте формы для получения запросов от сотрудников, клиентов и т. д. Воспользуйтесь шаблонами, которые подготовили наши эксперты, чтобы начать работу за считаные минуты.