В этой статье
В этой статье
Функция SurveyMonkey Genius позволяет оценить опрос и получить советы по его улучшению до того, как Вы разошлете его для сбора ответов. Наши рекомендации основаны на изучении опросов и помогают сделать Ваш опрос таким, чтобы респонденты охотнее отвечали на него, а Вы могли получить нужные ответы.
Если же Вы хотите оценить ответы респондентов на Ваш опрос, воспользуйтесь тестами.
При использовании функции SurveyMonkey Genius для оценки опроса Вам будет выставлена общая оценка и будут перечислены рекомендации по повышению коэффициента завершения опроса.
Как использовать функцию SurveyMonkey Genius для оценки опроса:
Исследование опросов показывает, что такие факторы, как количество вопросов, порядок разных типов опросов, а также размер или длина вопроса, могут влиять на коэффициент прохождения опроса. Ваша оценка и рекомендации зависят от таких факторов.
Описание каждого элемента оценки и его значения:
Элемент | Описание |
Общая оценка | Вам будет выставлена общая оценка «Очень хорошо» или «Отлично» в зависимости от того, сколько слабых мест мы обнаружим. |
Расчетный коэффициент прохождения опроса | Процент респондентов, которые, вероятнее всего, полностью пройдут Ваш опрос. |
Расчетное время прохождения | Примерное время в минутах, которое понадобится респондентам, чтобы пройти Ваш опрос до конца. |
Исходя из особенностей вопросов в Вашем опросе, мы рекомендуем внести в него определенные изменения, которые сделают прохождение опроса более привлекательным для респондентов. Под каждой рекомендацией указано, к какому вопросу она относится, чтобы Вы могли быстро внести нужные исправления. Кроме того, на основе схемы Вашего опроса мы рекомендуем использовать в опросе определенные функции, которые могут показаться интересными Вашим респондентам.
Если Вы последуете нашим рекомендациям, попробуйте оценить опрос снова и узнать, насколько улучшилось положение. Конечно, наши рекомендации не обязательны.
СОВЕТ! Множество подтвержденных исследованиями советов по повышению коэффициента завершения опроса можно найти в категории Теория опросов нашего блога.