Якщо ви менеджер або генеральний директор, важливо розуміти різницю між кількісним та якісним зворотним зв'язком. Ці терміни часто використовуються як взаємозамінні, але вони описують два різні типи інформації, яку можуть збирати клієнти.

Багато людей не розуміють різниці між якісним та кількісним зворотним зв'язком і того, як він може допомогти підприємствам покращити свої процеси та продукти.

У цій публікації блогу ми обговоримо кожен тип зворотного зв'язку, для чого вони використовуються та як вони можуть допомогти вам ефективніше вести свій бізнес.

Розуміння кількісного зворотного зв'язку

Кількісний зворотний зв'язок — це числовий опис результатів. Він може бути у формі балу, оцінки або відсотка. Кількісний зворотний зв'язок є об'єктивним і його легко виміряти. Він може слугувати основою для майбутньої оцінки та порівняння.

Кількісний зворотний зв'язок базується на об'єктивних критеріях та вимірах. Він включає показники продажів, виробничі квоти або інші кількісні показники, які підприємства можуть кількісно оцінити. Кількісні показники зазвичай легко збирати, оскільки вони базуються на конкретних числах та показниках.

Ви можете використовувати кількісний зворотний зв'язок для вимірювання задоволеності клієнтів та залученості співробітників, а також для вимірювання впливу ваших навчальних зусиль. Під час надання кількісного зворотного зв'язку зазвичай використовуються числові показники, такі як бали, оцінки або відсотки.

Розуміння якісного зворотного зв'язку

Якісний зворотний зв'язок менш об'єктивний, ніж кількісний, оскільки він спирається на суб'єктивні думки та спостереження.

Цей зворотний зв'язок може бути корисним для компаній, які прагнуть покращити обслуговування клієнтів. Якісний зворотний зв'язок базується на сприйнятті користувачами досвіду обслуговування клієнтів і вимірюється з точки зору того, як вони до нього ставляться. Цей тип інформації часто корисніший, ніж кількісні дані, оскільки він дозволяє отримати безпосереднє уявлення про те, що користувачі думають про ваш продукт чи послугу, не покладаючись на цифри чи статистику.

Опитування, інтерв'ю та анкети можуть забезпечити якісний зворотний зв'язок. У цих опитуваннях часто запитують користувачів про їхній загальний досвід використання вашого продукту чи послуги. Наприклад, якщо ви продаєте програмне забезпечення для малого бізнесу, ви можете запитати їх, наскільки легко їм було його встановити, і навчитися ефективно його використовувати.

Основні відмінності між якісним та кількісним зворотним зв'язком

Більшість людей вважає, що якісний та кількісний зворотний зв'язок – це дві сторони однієї медалі. Хоча вони пов'язані, вони досить різні.

· Суб'єктивне проти об'єктивного

Якісний зворотний зв'язок є суб'єктивним та якісним. Він базується на думках, почуттях та сприйнятті. Кількісний зворотний зв'язок є об'єктивним та кількісним. Він базується на вимірюваних даних, фактах та цифрах.

· Накопичення даних

Якісний зворотний зв'язок зазвичай збирається за допомогою опитувань або інтерв'ю. Кількісний зворотний зв'язок надходить з даних про ефективність, таких як обсяг дзвінків та оцінки задоволеності клієнтів.

· Час виконання

Аналіз кількісного зворотного зв'язку може зайняти більше часу, ніж якісного, оскільки для розуміння результатів часто потрібне програмне забезпечення для аналізу даних або навички статистичного аналізу. Це може ускладнити його інтерпретацію та використання в процесах прийняття рішень порівняно з якісним зворотним зв'язком.

· Показник ефективності

Кількісний зворотний зв'язок спрощує кількісну оцінку та оцінку результатів. З якісним зворотним зв'язком це неможливо, оскільки дані є суб'єктивними.

· Результати даних

Кількісний зворотний зв'язок надає конкретну інформацію про те, що потребує покращення та як це зробити ефективно. На відміну від нього, якісний зворотний зв'язок дає лише загальне уявлення про сфери, де потрібне покращення.

Де використовувати кількісний та якісний зворотний зв'язок?

Кількісний зворотний зв'язок корисний для оцінки ефективності роботи окремої особи або команди. Він може вимірювати, наскільки добре працює компанія, а також як вона порівнює свої показники з конкурентами.

Якісний зворотний зв'язок корисний для розуміння того, що люди думають про щось, як вони себе почувають і чому вони так почуваються.

Кількісний зворотний зв'язок найбільш корисний для прийняття рішень щодо подальших дій. Наприклад, якщо ви намагаєтеся змінити свою цінову стратегію, ви можете використовувати кількісний аналіз, щоб визначити, чи будуть клієнти готові платити більше за ваші продукти чи послуги.

Якісний зворотний зв'язок є найціннішим, коли ви хочете дізнатися більше про те, що відбувається в головах людей — чому вони здійснили певну покупку або покинули ваш веб-сайт посеред реєстрації облікового запису.

Кількісний аналіз можна використовувати для порівняння двох або більше продуктів, наприклад, двох різних версій веб-сайту електронної комерції. Це може допомогти вам побачити, яка з них має кращі показники задоволеності та залученості клієнтів.

Якісний аналіз може допомогти вам зрозуміти, чому люди позитивно чи негативно реагують на ваш продукт, щоб ви могли вносити покращення на основі реальних відгуків клієнтів, а не припущень чи здогадок.

Чому важливий якісний зворотний зв'язок?

Якісний зворотний зв'язок також можна використовувати для опитувань щодо задоволеності клієнтів, але деякі ситуації є більш доречними, ніж інші. Ось кілька причин, чому якісний зворотний зв'язок важливий:

• Це надає контексту кількісним результатам. Кількісні дані розповідають вам, що сталося, але не завжди пояснюють чому. Якісні дані можуть забезпечити цей контекст, який допомагає вам зрозуміти, що відбувається у вашій організації та як ви можете покращити ситуацію.
• Він висвітлює проблеми, які можуть бути невидимими в кількісних звітах. Наприклад, припустимо, що ви бачите збільшення кількості скарг клієнтів на певні продукти чи послуги. У такому випадку якісні дані можуть показати, що частина проблеми полягає в тому, що клієнти не можуть знайти те, що вони хочуть, коли відвідують ваш веб-сайт. Це допомагає вам визначити способи покращення вашого веб-сайту, щоб більше людей могли знайти те, що їм потрібно, і зменшити кількість скарг загалом.
• Якісний зворотний зв'язок може допомогти вам зрозуміти, що працює, а що ні, щоб ви могли внести зміни, поки не стало надто пізно. Він також вкаже на області для покращення, дозволяючи вам зосередитися на правильних речах у вашому бізнесі.

Чому важливий кількісний зворотний зв'язок?

Кількісний зворотний зв'язок є важливою частиною бізнесу, оскільки його швидко збирати, легко аналізувати та він надає практичну інформацію.

• Кількісний зворотний зв'язок також легко аналізувати, оскільки він не є суб'єктивним, як часто вважається якісний зворотний зв'язок. Все, що вам потрібно зробити, це переглянути дані та побачити, які тенденції виникають на основі відповідей ваших клієнтів.
• Ви можете швидко створювати графіки, що показують, як члени вашої команди оцінили різні елементи вашого продукту чи послуги. Це полегшує всім, хто бере участь у процесі прийняття рішень, розуміння того, де найбільш терміново потрібні покращення.
• Кількісні дані можна зібрати за лічені хвилини. Це дозволяє відстежувати тенденції та визначати, де потрібно внести зміни.
• Кількісний зворотний зв'язок можна регулярно відстежувати (щотижня, щомісяця або щокварталу). Він відображається на інформаційних панелях для швидкого виявлення неочікуваних змін.

Аналіз якісного та кількісного зворотного зв'язку

У бізнесі важливо мати збалансований підхід. Ми всі чули фразу «неможливо керувати тим, що не вимірюєш», і вона актуальна практично в кожній галузі.

Але що, якби ви могли аналізувати якісні та кількісні відгуки своїх клієнтів? Що, якби ви могли вимірювати ефективність свого продукту в режимі реального часу? Що, якби ви могли бачити, що клієнти говорять про вашу компанію та її пропозиції?

Ось де Говоріть ай. з'являється. Speak Ai — це платформа штучного інтелекту (ШІ), яка дозволяє компаніям отримувати відгуки від клієнтів у режимі реального часу. За допомогою Speak Ai компанії можуть створювати опитування за допомогою технології обробки природної мови (NLP), а потім аналізувати ці опитування за допомогою методів машинного навчання, щоб виявити тенденції та закономірності у відповідях клієнтів. Результатом є глибоке розуміння того, як клієнти сприймають їхні продукти, послуги чи бренд, і що вони хочуть бачити від цих пропозицій у майбутньому.

Саме тому ми запрошуємо вас приєднатися до понад 7000 команд та окремих осіб по всьому світу, які покладаються на Speak Ai для аналізу своїх якісних та кількісних даних, щоб отримати цінну інформацію. Отримати a випробування або навіть замовити демо-версію тепер, щоб регулювати свій робочий процес.