Jos olet johtaja tai toimitusjohtaja, on tärkeää ymmärtää määrällisen ja laadullisen palautteen välinen ero. Termejä käytetään usein synonyymeinä, mutta ne kuvaavat kahdenlaisia tietoja, joita asiakkaat voivat kerätä.

Monet ihmiset eivät ymmärrä laadullisen ja määrällisen palautteen eroja eivätkä sitä, miten ne voivat auttaa yrityksiä parantamaan prosessejaan ja tuotteitaan.

Tässä blogikirjoituksessa käsittelemme jokaista palautteen tyyppiä, mihin niitä käytetään ja miten ne voivat auttaa sinua pyörittämään liiketoimintaasi tehokkaammin.

Määrällisen palautteen ymmärtäminen

Määrällinen palaute on numeerinen kuvaus suorituksesta. Tämä voi olla pistemäärän, arvosanan tai prosenttiosuuden muodossa. Määrällinen palaute on objektiivista ja helposti mitattavaa. Tätä voidaan käyttää lähtökohtana tulevalle arvioinnille ja vertailulle.

Määrällinen palaute perustuu objektiivisiin kriteereihin ja mittareihin. Se sisältää myyntilukuja, tuotantokiintiöitä tai muita määrällisiä mittareita, joita yritykset voivat mitata. Määrällisiä mittareita on yleensä helppo kerätä, koska ne perustuvat konkreettisiin lukuihin ja mittareihin.

Voit käyttää määrällistä palautetta asiakastyytyväisyyden ja työntekijöiden sitoutumisen mittaamiseen sekä koulutusponnistelujesi vaikuttavuuden mittaamiseen. Määrällistä palautetta annettaessa on yleistä käyttää numeerisia indikaattoreita, kuten pisteitä, arvosanoja tai prosenttiosuuksia.

Laadullisen palautteen ymmärtäminen

Laadullinen palaute on vähemmän objektiivista kuin määrällinen palaute, koska se perustuu subjektiivisiin mielipiteisiin ja havaintoihin.

Tämä palaute voi olla hyödyllistä yrityksille, jotka haluavat parantaa asiakaspalveluaan. Laadullinen palaute perustuu käyttäjien käsitykseen asiakaskokemuksesta ja sitä mitataan heidän tuntemuksillaan siitä. Tällainen tieto on usein hyödyllisempää kuin määrällinen data, koska sen avulla saat suoran käsityksen siitä, mitä käyttäjät ajattelevat tuotteestasi tai palvelustasi ilman, että sinun tarvitsee turvautua numeroihin tai tilastoihin.

Kyselyt, haastattelut ja kyselylomakkeet voivat tarjota laadullista palautetta. Näissä kyselyissä käyttäjiltä kysytään usein heidän yleistä kokemustaan tuotteestasi tai palvelustasi. Jos esimerkiksi myyt ohjelmistosovellusta pienille yrityksille, voit kysyä heiltä, kuinka helppoa heidän oli asentaa se ja oppia käyttämään sitä tehokkaasti.

Tärkeimmät erot laadullisen ja määrällisen palautteen välillä

Useimmat ihmiset ajattelevat, että laadullinen ja määrällinen palaute ovat saman kolikon kaksi puolta. Vaikka ne liittyvät toisiinsa, ne ovat melko... eri.

· Subjektiivinen vs. objektiivinen

Laadullinen palaute on subjektiivista ja laadullista. Se perustuu mielipiteisiin, tunteisiin ja havaintoihin. Määrällinen palaute on objektiivista ja määrällistä. Se perustuu mitattavissa olevaan dataan, faktoihin ja lukuihin.

· Tiedon kertyminen

Laadullinen palaute kerätään yleensä kyselyillä tai haastatteluilla. Määrällinen palaute tulee suorituskykytiedoista, kuten puheluiden määrästä ja asiakastyytyväisyyspisteistä.

· Käännösaika

Määrällisen palautteen analysointi voi kestää kauemmin kuin laadullisen palautteen, koska tulosten ymmärtäminen vaatii usein data-analyysiohjelmistoja tai tilastollisen analyysin taitoja. Tämä voi vaikeuttaa sen tulkintaa ja käyttöä päätöksentekoprosesseissa laadulliseen palautteeseen verrattuna.

· Suorituskykymittari

Määrällinen palaute helpottaa tulosten kvantifiointia ja arviointia. Tämä ei ole mahdollista laadullisen palautteen avulla, koska tiedot ovat subjektiivisia.

· Datatulokset

Määrällinen palaute antaa tarkkaa tietoa siitä, mitä on parannettava ja miten se tehdään tehokkaasti. Sitä vastoin laadullinen palaute antaa vain yleiskuvan alueista, joilla parannusta tarvitaan.

Missä käyttää määrällistä vs. laadullista palautetta?

Määrällinen palaute on hyödyllistä yksilön tai tiimin suorituskyvyn arvioinnissa. Se voi mitata, kuinka hyvin yritys pärjää, mutta myös sitä, miten se pärjää kilpailijoihin verrattuna.

Laadullinen palaute on hyödyllistä ymmärrettäessä, mitä ihmiset ajattelevat jostakin asiasta, miltä heistä tuntuu ja miksi heistä tuntuu niin.

Määrällinen palaute on hyödyllisintä päätöksenteossa siitä, mitä seuraavaksi tehdä. Jos esimerkiksi yrität muuttaa hinnoittelustrategiaasi, voit käyttää määrällistä analyysia selvittääksesi, olisivatko asiakkaat valmiita maksamaan enemmän tuotteistasi tai palveluistasi.

Laadullinen palaute on arvokkainta silloin, kun haluat tietää lisää siitä, mitä ihmisten mielessä liikkuu – miksi he tekivät tietyn ostoksen tai hylkäsivät verkkosivustosi kesken rekisteröitymisen.

Määrällistä analyysia voidaan käyttää kahden tai useamman tuotteen vertailuun – esimerkiksi kahden eri version verkkokaupasta. Tämä voi auttaa sinua näkemään, kumpi toimii paremmin asiakastyytyväisyydessä ja -sitoutumisessa.

Laadullinen analyysi voi auttaa sinua ymmärtämään, miksi ihmiset reagoivat positiivisesti tai negatiivisesti tuotteeseesi, jotta voit tehdä parannuksia todellisen asiakaspalautteen perusteella oletusten tai arvailujen sijaan.

Miksi laadullinen palaute on tärkeää?

Laadullista palautetta voidaan käyttää myös asiakastyytyväisyyskyselyissä, mutta jotkut tilanteet sopivat siihen paremmin kuin toiset. Tässä on joitakin syitä, miksi laadullinen palaute on tärkeää:

• Se antaa kontekstia kvantitatiivisille tuloksille. Kvantitatiivinen data kertoo, mitä tapahtui, mutta ei aina selitä miksi. Laadullinen data voi tarjota tämän kontekstin, joka auttaa sinua ymmärtämään, mitä organisaatiossasi tapahtuu ja miten voit parantaa asioita.
• Se korostaa ongelmia, jotka eivät välttämättä näy määrällisissä raporteissa. Oletetaan esimerkiksi, että huomaat lisääntyneitä asiakasvalituksia tietyistä tuotteista tai palveluista. Tässä tapauksessa laadullinen data saattaa paljastaa, että osa ongelmasta on se, etteivät asiakkaat löydä haluamaansa verkkosivustollasi käydessään. Tämä auttaa sinua tunnistamaan tapoja parantaa verkkosivustoasi, jotta useammat ihmiset löytävät tarvitsemansa ja vähentävät valituksia kokonaisuudessaan.
• Laadullinen palaute voi auttaa sinua ymmärtämään, mikä toimii ja mikä ei, jotta voit tehdä muutoksia ennen kuin on liian myöhäistä. Se myös osoittaa parannuskohteita, jolloin voit keskittyä oikeisiin asioihin liiketoiminnassasi.

Miksi määrällinen palaute on tärkeää?

Määrällinen palaute on tärkeä osa liiketoimintaa, koska se on nopea kerätä, helppo analysoida ja tarjoaa toimintakelpoisia näkemyksiä.

• Määrällistä palautetta on myös helppo analysoida, koska se ei ole subjektiivista, kuten laadullista palautetta usein pidetään. Sinun tarvitsee vain tarkastella dataa ja nähdä, mitä trendejä asiakkaidesi vastausten perusteella syntyy.
• Voit nopeasti luoda kaavioita, jotka näyttävät, miten tiimisi jäsenet arvioivat tuotteesi tai palvelusi eri elementtejä. Tämä helpottaa kaikkien päätöksentekoprosessiin osallistuvien ymmärtämään, missä parannuksia tarvitaan kiireellisimmin.
• Määrällistä dataa voidaan kerätä muutamassa minuutissa. Tämä mahdollistaa trendien seuraamisen ja muutosten tarpeen tunnistamisen.
• Määrällistä palautetta voidaan seurata säännöllisesti (joka viikko, kuukausi tai neljännesvuosi). Se näkyy koontinäytöissä, joiden avulla odottamattomat muutokset voidaan tunnistaa nopeasti.

Laadullisen ja määrällisen palautteen analysointi

Liike-elämässä on tärkeää omaksua tasapainoinen lähestymistapa. Olemme kaikki kuulleet sanonnan "et voi hallita sitä, mitä et mittaa", ja se pitää paikkansa käytännössä kaikilla toimialoilla.

Mutta entä jos voisit analysoida asiakkaidesi laadullista ja määrällistä palautetta? Entä jos voisit mitata tuotteesi tehokkuutta reaaliajassa? Entä jos voisit nähdä, mitä asiakkaat sanovat yrityksestäsi ja sen tarjonnasta?

Siellä Puhu Ai Speak Ai tulee kuvaan. Speak Ai on tekoälyyn (AI) perustuva alusta, jonka avulla yritykset voivat vastaanottaa reaaliaikaista asiakaspalautetta. Speak Ain avulla yritykset voivat luoda kyselyitä luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) avulla ja analysoida näitä kyselyitä koneoppimistekniikoilla tunnistaakseen trendejä ja kaavoja asiakasvastauksissa. Tuloksena on syvällinen ymmärrys siitä, miten asiakkaat havaitsevat heidän tuotteensa, palvelunsa tai brändinsä – ja mitä he haluavat nähdä näiltä tarjouksilta tulevaisuudessa.

Siksi kutsumme sinut liittymään yli 7 000 tiimin ja yksilön joukkoon maailmanlaajuisesti, jotka luottavat Speak Ai:n avulla analysoidakseen laadullista ja määrällistä dataansa arvokkaiden näkemysten saamiseksi. a kokeilu tai jopa varaa esittely nyt säätelemään työkulkuasi.