Web 連結收集器適用於任何付費方案。
最大差異解決方案可協助您瞭解您的目標受眾最看重哪些項目或功能。當您確定新產品或新功能的優先順序,並想知道客戶最關心什麼時,這項功能會很有幫助。
該解決方案以最大差異方法論為基礎。我們會使用您輸入的項目來建立調查問卷的問題。您不必自己建立每個最大差異問題 – 您輸入要包含在調查問卷中的項目,我們即會建立這些問題。
最大差異解決方案會使用您輸入的項目來建立調查問卷問題。您不必自己建立每個最大差異問題 – 您輸入要包含在調查問卷中的項目,我們即會建立這些問題。
展開下拉式清單以瞭解更多關於實驗設計的資訊。
最大差異不是預測模型。它使用演算法預測,根據選擇題方案來估計結果。我們建議您自己向受訪者提供有關這些工具的通知。
您的研究結果會留存 3 年。3 年後,結果將會刪除。
瞭解如何建立您的最大差異研究。
若要設定您的研究:
若要新增調查問卷元素:
您可以在調查問卷中新增其他自訂問題,以便向目標受眾收集其他重要資訊。您可以:
為保護我們經過驗證的方法論,最大差異問題已鎖定,且無法編輯。您可以預覽問題,但無法進行變更。
選擇右上角的預覽調查問卷,在新視窗中測試您的調查問卷,並查看受訪者呈現的樣子。您甚至可以與他人分享預覽,以收集意見回饋。
準備傳送研究時,選取下一步:收集回覆 。
準備傳送調查問卷時,請從左側選單選取收集圖示。
有兩種收集回覆的方式:
您可以為最大差異研究建立多個收集器。
付費功能:任何付費方案都可使用功能重要性 (最大差異) 解決方案的 Web 連結收集器。免費方案可使用 SurveyMonkey Audience 收集回覆。
建立一個您可以傳送的 Web 連結。分享調查問卷連結:
SurveyMonkey Audience 註冊受訪員已根據數百個目標選項進行排序,因此您可以依國家/地區、人口統計學、就業狀態、興趣愛好、宗教信仰等來鎖定受訪者。
若要選擇您的目標受眾:
一旦您提交付款,我們就會立即開始為您的調查問卷收集回覆。
選取畫面左側的圖表圖示,開始分析您的結果。在 [分析] 區段中,有 [概覽]、[計數]、[經驗貝氏]、[調查問卷結果] 和 [個別回覆]。
計數分析會顯示項目選為最佳或最差的頻率。此資料可協助您快速瞭解受訪者對每個項目的評分。您可以在圖表中檢視幾個不同的資料集:簡單計數、最佳計數、最差計數或最佳和最差計數。
檢視圖表下方表格中每個項目的所有資料。此表格也包含計數比例,即最佳或最差計數的數目除以人們看到該項目的次數。
經驗貝氏可顯示受訪者對每個項目的感受。它會預估每個項目相對於其他項目選為「最佳」的可能性。
經驗貝氏計算每個項目的效用分數,這是衡量項目執行情況的方法。我們會針對所有調查問卷集合和受訪者計算此分數。我們會使用下列資料來計算每個項目的效用分數:
首先,我們會合併所有回覆,找出每個項目的效用分數。然後,我們會針對每位受訪者計算項目的效用值。如果受訪者並未看到所有項目,我們會使用貝葉斯合併 (或稱「收縮率」) 來估計受訪者會如何回覆該項目。我們假設受訪者會以類似方式回答總分,因為它結合了所有回覆。我們將受訪者的效用值「縮小」至受訪者未看見之項目的總分。這些分數可協助我們預估項目獲選為最佳的可能性。
圖表會顯示每個項目的效用分數。分數愈高,表示項目愈有可能獲選為「最佳」,且可能對您的目標受眾愈重要。
選取右上角的評分表,可變更您檢視資料的方式:
圖表下方的表格顯示每個項目的分數和 95% 置信區間。置信區間是一個分數範圍,其中包含我們在反覆作答調查問卷時會看到特定百分比的分數。例如,某項目的 95% 置信區間為 [13–14]。換言之,若調查問卷重複進行 100 次,則該項目的分數會介於 13 至 14 分之間,而滿分為 95 次。
在任何頁面上,選取圖表上方的篩選條件按鈕,篩選您的資料。 您套用至一個圖表的任何篩選條件,也會套用於其他圖表。例如,如果您在計數分析中新增年齡篩選條件,我們也會將其套用到經驗貝氏分析中。
您可以匯出計數資料、彙總經驗貝氏資料、完整回覆資料或個別回覆。