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编码开放式问题的3种最佳实践

开放式调查问题通常提供最有用的见解,但如果您正在处理数百或数千次答案,总结它们会给您最大的头痛。答案在于编码开放式问题。这意味着将一个或多个类别(也称为代码)分配给每个响应。但怎么样?

编码开放式响应的两个关键方法

关键方法#1:手动编码

手动编码已经在很多年前发明定性研究。这里,一个人用一个或多个类别代码每个自由文本响应。如果您正在处理数百或更少的回复,您可以自己做到,或者您可以雇用代理商。

阅读我们的指南对调查的开放式回复的手动编码

关键方法#2:自动编码

近年来自动编码变得流行。这是文本分析的一个区域,其中算法用于执manbet备用网址行此任务。数据科学家可以使用通用NLP库,但调整此类库很难,结果往往难以解释。

解决方案喜欢专题使用专门设计的算法编码人们的回应。我们最近发表了一个白皮书解释了自动编码的可靠性客观地测量它的方法。

3个开放式编码的最佳实践

无论您是如何进行手动或自动化方法,是一个好主意,了解一直处理文本几十年的人的最佳实践。

开放式编码的主要建议是:

战斗偏见

不要从他们希望找到的内容的构思的概念开始。确保类别或主题从数据中出现而不是在高级预定义。

提供覆盖范围

确保代码框架涵盖广泛的对比类别。例如,技术公司可能有与产品,客户服务,品牌本身,稳定,特定功能等的UI相关的类别。

确保一致

如果新类别随着时间的推移出现,则需要重新分析所有先前编码的响应。继续迭代,直到每个客户响应都标记为数据集中存在的所有主题。

在调查中掌握客户评论

如何使用编码结果在调查中对客户评论感?

要么您将使用现有的仪表板,或者您自己使用Excel,数字或Tableau创建一个。

以下是您需要捕获的关键问题:

  • 代码帧中每个类别的总体重要性是什么?
  • 这些变化如何依赖于数据的段?

捕获这是最好的图表是旧的良好条形图。以下是自定义仪表板中所示它的样子的示例:

比较启动子和批评者的主题的例子
比较启动子和批评者的主题的例子

这里是它如何看看Excel或数字的示例:

比较主题分布的推动者,无源和批评者使用数字。
比较主题分布,用于使用数字的促进者,被动和批评者。

结论

当然,它看起来不如分析是否准确和有用。

有关更多想法,请退房我们有关有效净推动者评分分析的文章。课程将适用于其他类型的客户满意度调查。

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