La solución Priorización de funciones te ayuda a comprender qué elementos o funciones son más importantes para tu público. La solución se basa en la metodología MaxDiff, que ayuda a priorizar nuevos productos o funciones y permite saber qué es lo que más les importa a los clientes.
La solución Priorización de funciones crea las preguntas de tu encuesta usando los elementos que ingresas. No tienes que crear cada pregunta de MaxDiff por tu cuenta; ingresa los elementos que deseas incluir en tu encuesta y nosotros creamos las preguntas.
En un estudio de Priorización de funciones (MaxDiff), los encuestados deberían ver cada elemento aproximadamente la misma cantidad de veces que los demás elementos. Esta solución crea 30 versiones de la encuesta y las distribuye al azar a los encuestados para lograr los resultados más libres de sesgos. Sin embargo, puedes elegir cuántos elementos se incluyen en cada conjunto y cuántas preguntas ve cada encuestado.
Consideramos las siguientes métricas al crear las diferentes versiones de tu encuesta. Estas métricas garantizan que tus elementos se representen de forma justa para reducir el sesgo en tus resultados:
Aprende a crear tu estudio de Priorización de funciones
Para configurar tu estudio:
Para agregar elementos de la encuesta:
Puedes agregar preguntas personalizadas adicionales a tu encuesta para recopilar otra información importante de tu público objetivo. Puedes realizar las siguientes acciones:
Una vez que tu proyecto esté configurado, selecciona Vista previa de la encuesta en la esquina superior derecha para probar tu encuesta en una nueva ventana y ver cómo la verán los encuestados. Incluso puedes compartir la vista previa con otras personas para recopilar comentarios.
Cambia entre las vistas de escritorio, tableta y móvil para ver cómo se ve tu encuesta en diferentes dispositivos. Una vez que tu encuesta se vea bien, selecciona Siguiente: recopilar respuestas.
Cuando estés listo para enviar tu encuesta, selecciona el ícono Recopilar en el menú del lado izquierdo.
Hay dos formas de recopilar respuestas:
Puedes crear múltiples recopiladores para tu estudio.
Crea un enlace web que puedas enviar como quieras. Para compartir un enlace a tu encuesta:
SurveyMonkey Audience te permite elegir encuestados según cientos de opciones de focalización para que puedas enfocarte en encuestados según el país, la demografía, la situación laboral, los pasatiempos, la religión y más.
Para comprar respuestas enfocadas:
Una vez que envíes el pago, comenzaremos a recopilar respuestas para tu encuesta de inmediato.
Selecciona el ícono de la gráfica en el lado izquierdo de la pantalla para comenzar a analizar tus resultados. En la sección Analizar, encontrarás Descripción general, Conteos, Análisis empírico de Bayes, TURF y Resultados de la encuesta.
En el análisis de conteo se muestra con qué frecuencia se eligieron los elementos como Mejor o Peor. Estos datos te ayudan a comprender rápidamente cómo calificaron cada elemento los encuestados. En la gráfica puedes ver diferentes conjuntos de datos: conteo de Mejores, conteo de Peores, conteo de Mejores y Peores o conteo simple.
Ve todos los datos de cada elemento en la tabla debajo de tu gráfica. En la tabla también se incluye la métrica de proporción de conteo, que es la cantidad de conteos de Mejores o Peores dividida por la cantidad de veces que las personas vieron el elemento.
En el análisis empírico de Bayes, se muestra cómo se sienten los encuestados acerca de cada elemento. Se estima la probabilidad de que cada elemento se elija como el Mejor, en relación con otros elementos.
En el análisis empírico de Bayes, se calcula una puntuación de utilidad para cada elemento, que es una medida de qué tan bien se desempeñó un elemento. Calculamos esta puntuación en todos los conjuntos y encuestados. Utilizamos los siguientes datos para calcular la puntuación de utilidad de cada elemento:
Primero, combinamos todas las respuestas para encontrar la puntuación de utilidad para cada elemento. A continuación, calculamos el valor de utilidad de un elemento para cada encuestado. Si alguien no vio todos los elementos, usamos la agrupación bayesiana (o "reducción") para estimar cómo alguien habría respondido al elemento. Asumimos que responderían de manera similar a la puntuación total, ya que combina todas las respuestas. “Reducimos” el valor de utilidad del encuestado hacia la puntuación total del elemento que no vio. Estas puntuaciones nos ayudan a estimar la probabilidad de que un elemento se elija como el Mejor.
En la gráfica se muestra la puntuación de utilidad para cada elemento. Una puntuación más alta significa que es más probable que un elemento se elija como el Mejor y que puede ser más importante para tu público objetivo.
En la tabla debajo de la gráfica, se muestra la puntuación de cada elemento y el intervalo de confianza del 95 %. El intervalo de confianza es un rango de puntuaciones que contiene la puntuación que veríamos un determinado porcentaje de veces si hiciéramos la encuesta una y otra vez. Por ejemplo, un elemento tiene un intervalo de confianza del 95 % de [13–14]. En otras palabras, el ítem obtendría una puntuación de entre 13 y 14 en 95 de 100 repeticiones de la encuesta.
TURF es la sigla en inglés que significa “Alcance y frecuencia totales sin duplicados” en español. Es una técnica que puede ayudarte a comprender cómo los diferentes grupos de productos o funciones atraen al público.
Nuestra herramienta de análisis de TURF en MaxDiff simula combinaciones de elementos que probablemente atraerán a tu público objetivo. Usa estos datos para priorizar productos o funciones que llegarán a la mayor cantidad de personas.
Nuestra herramienta de análisis de TURF clasifica las combinaciones en función de dos métricas clave: alcance y frecuencia.
En cualquier página, selecciona el botón Filtros arriba de la gráfica para filtrar tus datos. Cualquier filtro que apliques a una gráfica también se aplicará a las demás. Por ejemplo, si agregas un filtro de recopilador de enlace web a tu análisis de conteos, también lo aplicaremos a tu análisis empírico de Bayes.
Puedes exportar datos de conteos, datos totales del análisis empírico de Bayes, datos de análisis de TURF, datos de respuestas completas o respuestas individuales.
