減少調查疲勞並提高回復品質的實用指南

已發表: 2024-05-03

長期以來,企業一直使用客戶調查來收集資訊。 一開始,雜貨店店員問:“您喜歡布袋還是紙袋?” 已發展成為旨在收集複雜行銷數據的線上調查。

從實際使用你的產品或服務的人那裡獲得回饋是商業智慧的一個非常重要的工具。 科技時代使調查比以往任何時候都更加有力。

但這也意味著,隨著越來越多的企業不斷尋求洞察力,「調查疲勞」已成為一個緊迫的問題,這可能導致回應率直線下降和數據扭曲。

在這篇文章中,我們將討論如何識別和克服調查疲勞,以便您的努力產生真正且可操作的結果。

什麼是測量疲勞?

透過客戶回饋獲得的大量資訊非常誘人。 但是,就像每天吃冰淇淋一樣,好東西也可能吃太多。

當人們因接受太多調查或冗長、複雜或頻繁的調查而感到不知所措時,就會出現調查疲勞。 這可能會導致答覆率下降、答覆品質較低(例如直線或隨機回答問題)或完全脫離調查過程。

當這種情況發生時,它會顯著影響所收集資料的可靠性和有效性,使組織難以維持其資料收集策略的有效性。 儘管這聽起來像是一個新時代的概念,但調查疲勞是非常真實的。 事實上, 70% 的受訪者因疲勞而放棄調查。

測量疲勞的類型

預先回應調查疲勞(或過度調查)

這是指受訪者在開始調查之前就出現的疲勞,通常是因為被太多的調查請求壓垮了。 在過去一兩週內,您的客戶很可能已被另一家或三家公司邀請參加調查。

調查無疑是一種有用的客戶體驗工具,但這只是意味著現在每個人都在做調查。 消費者可能會厭倦被要求回答簡單明了的問題。

調查疲勞(或過度提問)

這是指受訪者積極參與調查時所出現的疲勞,由某些因素引發,例如長度、問題類型,甚至調查設計。

如果您的調查問題難以理解或不適用於客戶,他們很快就會失去興趣。 如果您的調查太長,他們可能會變得不耐煩,客戶滿意度也會迅速下降。

為了更好地說明調查的長度對結果的影響程度,請看一下最近第三方研究中的圖表:

問題數量每題平均花費的秒數調查總完成時間
1 75 1分15秒
2 40 2分鐘
3-10 30 2-5分鐘
11-15日25 5-7分鐘
16-25日21 7-9分鐘
26-30日19 9-10分鐘

在調查期間收集盡可能多的資訊是很誘人的。 但在大多數情況下,非常廣泛或冗長的調查並不是正確的選擇。

是什麼導致了調查疲勞?

調查疲勞可能意味著答覆率低或調查數據不完整/不正確。 因此,為了解決這個問題,了解調查疲勞的原因及其背後的原因非常重要。

預反應調查疲勞原因

請記住,您的客戶與許多其他公司有業務往來,與您的客戶互動的每一家公司都可能在某個時候對他們進行調查。

因此,即使參與者開始回答你的問題,他們也可能會精疲力盡、灰心喪誌或不耐煩。 以下是可能發生這種情況的幾個原因。

1. 調查請求過多

短時間內頻繁提出調查請求可能會導致您感到不知所措——甚至在開始另一項調查之前也是如此。 只要在電子郵件收件匣中看到另一個請求就足以讓人們不耐煩地刪除它。

2. 預期的長度和複雜性

如果一項調查從一開始就顯得很長或很複雜,那麼潛在的受訪者可能會對完成調查感到疲憊不堪。 這可能是由於初始指示表明持續時間較長或第一個問題複雜。

3. 缺乏相關性

看似與參與者的興趣或情況無關的調查可能會阻礙參與。 如果某人沒有在調查結果中看到與他們直接相關的明確好處或目的,他們可能會經歷先發性疲勞。

4. 時機不佳

在繁忙時期或壓力較大的時期(例如企業年末或學生考試期間)發送調查可能會導致預響應疲勞,因為參與者可能會覺得其他責任負擔過重,而無法考慮參加另一項調查民意調查。

5.溝通不足

如果關於調查重要性或參與者回答的影響的溝通不明確或不令人信服,潛在的受訪者可能看不到投入時間的價值。

所以要有策略。 過度調查不僅會降低客戶回答您問卷的機會,還會損害您的品牌。 頻繁的調查邀請可能被視為煩人且不專業。

調查疲勞的原因

1. 測量長度

完美的調查沒有神奇的問題數量或時間長度。 調查需要多長時間取決於主題、人口統計以及您要收集的數據。

但一般規則是什麼? 越短越好。 30 分鐘的調查與 3 分鐘的調查 — 您認為哪一個會得到更多回應?

2. 不清楚或乏味的問題

線上調查不是測試,因此不要將其設計得像測試一樣。 換句話說,不要讓你的調查變得複雜或難以理解。

以下是兩個糟糕的調查問題的例子(我自己也親眼見過!):

  • 在 1-10 的範圍內,您在第一次和第二次嘗試我們的網站後覺得使用起來有多困難?
  • 您想在電影開始前點餐,然後在電影放映期間將食物送達,還是希望在電影放映期間點餐並在電影放映期間送餐?

您的客戶應該花時間思考他們對您公司的看法,而不是如何解讀您剛剛問他們的問題。

3. 早期提出個人或威脅性問題

把調查想像成一次相親。 您對該人有所了解,但您還沒有任何個人資訊。 儘管您很好奇,但您不會立即深入探討敏感問題。

您的調查也應該採取同樣的方式。 在調查中過早提出個人問題可能會讓您的客戶感到不安並迴避。

提出以下問題時請務必小心:

  • 您在上次選舉中投票給了誰?
  • 你欺騙過你的配偶嗎?
  • 你每年賺多少錢?
  • 你超重嗎?

如果您認為敏感問題是調查的必要組成部分,請考慮將其納入調查的最後。 希望您已經與客戶建立了一定程度的信任,他們將更有可能做出答案。

如何防止調查疲勞?

透過一些計劃和努力,您可以盡自己的一份力量來防止調查疲勞。 為什麼不呢? 減輕受訪者在調查過程中感受到的壓力意味著您獲得的數據不僅會更加準確,而且客戶滿意度也會提高。

這不僅涉及今天的調查,還涉及您未來可能發送的所有調查。 如果您的客戶今天透過快速、簡單的調查獲得了愉快的體驗,那麼他們將來更有可能參加您的另一項調查。

顧客滿意度調查

您可以採取以下一些步驟來確保您的客戶對您的調查請求做出積極回應。

1. 審查調查

這個是相當無痛的。 一旦你完成了調查,你就可以自己進行。 請你的同事拿走。

您或您的同事是否覺得評估很無聊或難以通過? 這些問題很難理解嗎? 任何讓猶豫的事情肯定會為你的受訪者帶來問題。

根據需要多次重寫調查。 它應該非常清晰且易於客戶理解。

2. 解釋價值

這一點看似顯而易見,卻常常被忽略。 如果您解釋調查的目的,受訪者會更樂意參與您的調查。 客戶喜歡透明度。

無需討論大量細節。 一個簡單的解釋就足夠了。 考慮使用「幫助我們改善退貨流程」或「您喜歡我們的新訂購系統嗎?」之類的語句。

3. 給出準確的時間估計

調查的長度取決於幾個因素。 但無論長度如何,您都應該讓客戶知道回饋需要多長時間才能完成。

對長期調查要誠實。 如果您進行了一次測試並花了 4 分 59 秒,請不要告訴您的客戶這是一個 5 分鐘的調查。 顯然,他們需要更長的時間。

如果您不清楚客戶的時間投資,或者更糟的是,如果您對此不誠實,那麼他們很可能會在結束之前放棄。

4. 傳達調查結果

向客戶展示您感謝他們參與的最佳方式之一是與他們分享調查結果。 他們不僅會覺得自己為您的業務改進做出了貢獻,而且將來更有可能參加另一項調查。

有幾種方法可以做到這一點。

第一種方法-採取行動。 如果您的調查顯示您的網站太難使用,請重新設計您的網站。 當您的客戶看到您所做的改變時,他們會為自己的貢獻感到自豪。

第二種方法-採取行動並告訴他們。 修復網站後,與您的客戶分享。 試著這樣說:「根據您的回饋,我們改進了我們的網站。 我們邀請您來看看!

5.進度條

沒有人願意在一項冗長的調查中回答無窮無盡的問題。 如果您的客戶不知道他們處於流程中的哪個位置或接下來會發生什麼,即使是簡短的調查也會顯得很長。

一個簡單的進度條可以讓您的客戶知道他們距離完成調查還有多遠。 當客戶看到隧道盡頭的曙光時,他們更有可能提出寶貴的回饋。 如果他們凝視著深淵,他們可能會放棄。

6.允許跳過

在完成調查時,當受訪者提出他們無法(或不想)回答的問題時會發生什麼? 好吧,如果他們無法跳過問題並繼續前進,那麼您的回覆率可能會較低。

例如,在一項關於人們是否喜歡使用跳過邏輯(允許受訪者跳過某些問題)的《權力的遊戲》的調查中,該劇獲得了 4.15 顆星。 不使用跳過邏輯的版本僅獲得 2.98 顆星。

為什麼差別這麼大? 根據SurveyMonkey 的說法,“避免跳過邏輯的版本一星評級大幅增加,可能是因為沒有看過該節目的受訪者沒有適用於他們的答案選項,並給出了沮喪的回應。”

7. 使其適合行動設備

這一點是沒有商量餘地的。 您的調查必須適合行動裝置。

大約60% 的網站流量是透過行動裝置進行的。 如果您的調查設計無法很好地適應智慧型手機,您就會錯過大量受訪者。

以下是一些讓您的調查簡短的提示:

  • 保持問題清晰簡潔。 需要大量思考或推理的問題會給調查受訪者帶來壓力。
  • 避免開放式的填空問題。 請參閱上面的一點。 這些問題需要客戶太多的思考。 他們很快就會失去興趣。
  • 使用是/否和多項選擇題。 具有一組明確選擇的調查問題更容易解決。 您可以使用是/否和多項選擇選項在更短的時間內提出更多問題。
  • 避免使用評級矩陣。 不要向您的客戶展示 20 個項目的清單,並要求他們以 1-10 的等級對每個項目進行評分。 它很乏味,很難跟踪,而且是失去調查員的最佳地點。

調查疲勞對您業務的影響

越來越多的企業幾乎完全依賴市場研究來做出關鍵決策。 大部分市場研究都來自調查。

還有一個貨幣因素。 調查要花錢:創建調查需要人工,第三方主持調查,解釋結果需要更多人工。 良好、可靠的調查數據的重要性以及運行數據所涉及的成本意味著受訪者疲勞是一個真正的風險。

我們已經了解了調查疲勞的類型以及如何避免它們。 但如果這種情況仍然發生怎麼辦? 它最終對您的調查結果和您的業務意味著什麼?

1. 你可能不會得到很多回复

如果你對客戶進行徹底的調查,他們最終會停止參與。 回應率低意味著您設法收集的數據影響力較小。 如果只有一小部分客戶群提出了他們的意見,那麼您就無法真正使用該資訊來做出數據驅動的決策。

2.你的結果會出現偏差

眾所周知,不滿意的客戶比滿意的客戶更有可能分享他們的意見或不滿。 這意味著如果調查太長或令人困惑,滿意的客戶可能會放棄您的調查,而不滿意的客戶可能會完成它。 他們很不高興,他們希望確保自己的意見得到傾聽,即使調查過程很痛苦。

3.你正在損害你的品牌

密切注意貴公司的調查可能傳達的訊息。

如今,客戶認為調查並不是為了改善他們的體驗,而是為了為公司賺更多錢。 這種看法是有害的。 消費者必須感覺到他們的回饋被用來改善他們的體驗,而不是你的體驗。

4.你可能會失去客戶

客戶似乎不太可能僅僅因為您向他們發送了太多調查問卷或其中一項調查太長而停止與您開展業務。 不管是什麼原因,您認為調查疲勞真的會導致客戶流失嗎?

它可以。 您的客戶關係是由許多部分組成的整體。 從與您的員工的互動到購買再到瀏覽您的網站,客戶的滿意度取決於所有這些因素以及更多因素。

現在,如果您的客戶到目前為止已經獲得了出色的體驗,並且他們從您那裡得到了一些調查,那麼沒什麼大不了的。 但是,如果您的員工粗魯,客戶的訂單被搞亂,並且他們無法使用您的網站尋求幫助怎麼辦? 然後他們會從你那裡得到一系列綜合調查……這可能是壓垮駱駝的最後一根稻草。 您可能會完全失去該客戶。

調查疲勞:Nextiva 的解決方案

問題疲勞將持續存在。 我們可以預見,隨著資訊時代的不斷發展,情況可能會變得更糟。

雖然我們永遠無法完全消除與此類數據收集相關的疲勞,但您可以採取一些措施來對抗調查疲勞

請記住我們減少調查疲勞的指南:

  • 檢查您的問題和問題類型
  • 分享您進行回饋調查的原因
  • 給出調查完成的估計時間
  • 使用進度條顯示調查長度
  • 與您的客戶分享調查結果
  • 允許跳過長調查中的問題
  • 使調查適合行動裝置

如果您注意調查,它們仍然可以成為出色的商業工具。 例如, Nextiva Surveys使調查變得輕而易舉。 您可以透過清晰、易於理解的電子表格和圖表獲得即時結果。

讓 Nextiva Surveys 處理技術部分,而您則專注於創建最佳問題和最佳目標,以獲得可用於塑造業務的最佳結果。

取得您的業務需求的答案。

透過 Nextiva 調查了解您的受眾、做出更好的業務決策並解決客戶問題。

今天就開始吧!

調查疲勞常見問題解答

調查疲勞的例子是什麼?

想像一下,一位定期在網上購物的客戶,每次購買後都會被要求完成一項調查,收到後續電子郵件,詢問有關送貨體驗的反饋,並提示對每個產品進行單獨評分。 如果調查很長或看起來重複,客戶可能會開始忽略這些請求,提供倉促或不經思考的回饋,或者完全選擇退出未來的調查,所有這些都表明了調查疲勞的明顯跡象。

如何辨識調查中的調查疲勞?

調查疲勞可以透過各種跡象來識別,例如:

回應率低。 如果您的調查的回覆率低於預期,則可能表示受訪者厭倦了回答問題。
倉促或不完整的答覆。 如果受訪者匆忙完成調查或沒有完成調查,則可能表示他們因調查的長度或複雜性而感到疲倦。
缺乏參與度。 如果人們在調查過程中表現出不感興趣或不積極參與,這可能是問題疲勞的跡象。
負面回饋。 如果他們對調查體驗提供負面回饋,例如抱怨調查的長度或頻率 - 賓果遊戲!
響應品質下降。 如果答案的品質隨著時間的推移而下降,例如受訪者自始至終都提供了較短或不太深思熟慮的答案,那麼他們正在試圖告訴您一些事情。
調查放棄。 如果客戶開始調查但沒有完成,則表示客戶感到疲倦。

如何衡量調查疲勞?

問題疲勞可以透過觀察答覆率、調查完成前的退出率、完成調查所需的時間以及答案的品質(例如跳過的問題數量增加或答案不一致)來「衡量」。 調查平台還可以提供分析工具來追蹤這些指標以識別潛在的疲勞。

如何克服調查疲勞?

為了克服這種疲勞:

調查問題要簡短、切題
確保所有問題都清晰且相關
限制調查的頻率
使用引人入勝的問題類型格式
提供完成調查的獎勵(取決於調查長度)
提供有關如何使用調查結果來提高參與的感知價值的回饋

什麼是受訪者疲勞?

受訪者疲勞與調查疲勞同義,是指受訪者參與調查的意願隨著時間的推移而下降。 這可能是由於單調、長度、感知的不相關性或缺乏清晰的調查邏輯。

哪些人口因素會導致調查疲勞?

影響調查疲勞的人口因素包括年齡、教育程度、職業和文化背景。 例如,年輕的受訪者對於長期調查的注意力可能較短,而受過高等教育的人可能對問題的相關性和品質更加挑剔。

調查疲勞對員工回饋調查有何影響?

員工和顧客都可能會感到疲勞。 這可能會導致回應率降低、數據不完整(從而導致數據品質偏差)以及客戶和員工回饋中可能偏差的結果。 這會破壞數據的可靠性,並可能導致有關員工或客戶滿意度和參與度的誤導性結論。