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Garantindo a qualidade dos dados por meio do design da pesquisa

Published Nov 13, 2020

Debbie Senior, VP, Product Automation

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Em linha com a crescente utilização de plataformas de tecnologia e automação para pesquisas online, há muita discussão sobre qualidade. Muito do foco está na qualidade do painel e na remoção de entrevistados de baixa qualidade durante ou após o trabalho de campo, mas muito pouco é levantado sobre a qualidade das entradas da pesquisa ou do desenho da pesquisa. No entanto, isso tem um papel fundamental a desempenhar, especialmente à luz da maior democratização da pesquisa e dos níveis crescentes de self-service / DIY.

Os participantes são como você e eu – eles levam uma vida agitada, têm comunicação constante e percebem quando alguém não leva em consideração seu tempo ou se uma pesquisa é entediante. Eles participam de pesquisas por vários motivos – monetários, de interesse por tópico, capacidade de influenciar a tomada de decisões, apenas por diversão. Se uma pesquisa não segue uma linha lógica e não é envolvente, eles desistem ou, na pior das hipóteses, permanecem e fornecem dados imprecisos.

É um dos principais motivos pelo qual a Toluna Start, a primeira plataforma de inteligência de consumidor ponta a ponta do mundo, oferece uma variedade de modelos de soluções automatizadas. Construído em metodologias validadas de anos de experiência em pesquisa, qualquer usuário pode criar e lançar seu próprio conceito, pacote ou pesquisa de pré ou pós-teste de anúncio e confiar na qualidade do conteúdo. Isso inclui a relevância das métricas / questões que formam o design, a forma como são formuladas e a ordem em que são feitas, consistência nas escalas de resposta, precisão da tradução, pistas falsas e garantia de que os respondentes possam ver / ouvir o estímulo de maneira adequada. Todas as nossas pesquisas são independentes do dispositivo e otimizadas para celular.

Por sua vez, as entradas de alta qualidade se traduzem em percepções confiáveis ​​e tomadas de decisão mais precisas com menos risco. Uma pesquisa bem elaborada também cria uma experiência melhor para o seu público de interesse, um envolvimento mais forte com a pesquisa e um feedback mais rico, e otimiza seu orçamento devido a taxas de conclusão mais altas.

Definitivamente, há uma habilidade em criar pesquisas de alta qualidade, mas se um modelo não estiver disponível ou você não tiver um pesquisador experiente para ajudar e precisar criar sua própria pesquisa, aqui estão algumas dicas que podem ajudar.

Seja claro sobre seus objetivos de pesquisa e forneça um fluxo lógico.

No início, você deve ter clareza sobre os objetivos de sua pesquisa e as perguntas de negócios que ela precisa responder. Esses objetivos informam os dados que você precisa coletar e as perguntas que você precisa fazer para fornecer esses dados – além de qualquer outro contexto de que você precise para adicionar interpretação extra aos insights. Isso ajudará você a concentrar a pesquisa no conteúdo que é realmente essencial.

A introdução à sua pesquisa é importante porque precisa ser envolvente – por exemplo, explicar o propósito e ser acolhedor e amigável – mas também refletir as melhores práticas – por ex. explicar a duração da pesquisa, a confidencialidade e a participação voluntária. Em contrapartida, no encerramento da pesquisa, é importante sinalizar claramente e permitir que comentários finais sejam feitos sobre o tema.

Misture tudo … não faça a mesma pergunta duas vezes.

Muitas pesquisas contêm uma mistura de perguntas fechadas e abertas. Os últimos são bons para construir rapport no início ou no final para garantir que nada seja esquecido. Além disso, permite que você explore o que os participantes realmente pensam. Mas muitos podem resultar em respostas de baixa qualidade ou não conclusão das pesquisas. Se você tiver muitos, talvez seja hora de uma fase de qualificação adicional – agora muito fácil de fazer online.

Não peça às pessoas uma resposta demorada. Ou se você fizer isso, não espere uma resposta.
As perguntas fechadas devem levar menos tempo do que as perguntas abertas, devem ser mais fáceis de responder e tornar a pesquisa mais direta.

Forneça opções de resposta lógicas, mas não sobrecarregue o entrevistado.

Tente atingir no máximo 12 opções de resposta, a menos que sejam opções de 1 a 2 palavras.

Dê destaque às palavras-chave usando negrito / sublinhado / cores de fonte. Ofereça um ‘outro especificar’ ou ‘nenhum destes’ no final da lista ou uma ‘prefira não responder’ para um tópico mais sensível. Se mais de uma resposta puder ser aplicável, ative a escolha múltipla. Não use jargão, linguagem técnica, abreviações ou palavras complexas (“cronológico” só é conhecido por um quinto da população do Reino Unido). Não espere que o entrevistado confie muito na memória.

Torne a pesquisa visual e acrescente interesse às perguntas que você faz.

Misture estilos de perguntas para evitar muitas repetições – por exemplo, a plataforma Toluna Start permite arrastar e soltar perguntas de classificação, exercícios de classificação de cartas, perguntas de batalha e mapas de calor / clique para combinar com opções típicas de escolha única / múltipla. Não permita códigos de resposta sobrepostos / ambíguos. Embora as perguntas sobre grade sejam eficientes, elas podem ser monótonas e não tão amigáveis ​​para usuários móveis. Em pesquisas Toluna, as grades são transferidas automaticamente para uma exibição em acordeão em dispositivos móveis.

Se você fizer perguntas delicadas, seja sensível.

Se a pesquisa contiver tópicos delicados ou embaraçosos, como dinheiro, votação, religião ou atividade sexual, isso pode levar à recusa de continuar ou feedback impreciso. Outros tópicos como dirigir abaixo do limite de velocidade, reciclar, doar para caridade ou consumo de álcool podem ser suscetíveis à desejabilidade social ou viés de prestígio, quando os participantes escolhem uma resposta que eles acham que é vista de maneira mais favorável pela sociedade do que aquela que realmente se aplica a eles. Nestes casos, o uso de questionamento indireto como “outras pessoas nos contaram …” produz um resultado melhor.

O pedido é importante.

Você deve considerar o efeito da ordem. Por exemplo, o conhecimento da marca deve sempre ser perguntado ou mostrado antes do uso ou conceito / estímulo de anúncio ou logotipos – caso contrário, você prioriza os respondentes.

A randomização é freqüentemente usada para reduzir o preconceito, por exemplo, randomizar a ordem em que as marcas aparecem quando estão sendo comparadas. Existem algumas exceções. Marcas em uma longa lista podem ser mais fáceis de encontrar se estiverem em ordem alfabética e, às vezes, um certo conceito ou design deve ser visto primeiro para estabelecer conhecimento suficiente (por exemplo, um modelo padrão antes de um mais avançado).

Existem muitas opiniões diferentes sobre as escalas de resposta e o tipo certo a ser usado ao medir atitudes, preferências, probabilidade de compra ou satisfação.

Uma regra simples é mantê-los o mais consistentes possível – por exemplo, 5, 7, 10 pontos, sejam rotulados ou não. A ordem das opções de escala e o grau de positivo para negativo devem ser considerados para evitar confundir o participante e para tornar mais fácil para você interpretar os dados.

Mantenha-o relevante. Certifique-se de fazer perguntas importantes para você.

Também há muito debate sobre a duração da pesquisa. Manter uma pesquisa curta e direta é uma boa prática, mas se a pesquisa precisar ser de 30 minutos ou mais, sabemos que os entrevistados se engajarão e a pesquisa produzirá dados válidos se a experiência for boa e a pesquisa for bem projetada. Se a pesquisa estiver em vários idiomas, lembre-se também de que questionários traduzidos podem levar de 5 a 20% mais tempo para serem aplicados do que um questionário idêntico em inglês.

E lembre-se de que a pesquisa é uma forma de conversa.

Deve ter um fluxo lógico que seja fácil de entender, construa harmonia e leve os participantes em uma jornada. Portanto, coloque questões interessantes e importantes com antecedência para obter um envolvimento precoce, mas deixe as questões mais difíceis / sensíveis para um ponto posterior para evitar a criação de barreiras e comece com tópicos gerais até módulos mais específicos. Você também pode perguntar se os participantes gostaram da pesquisa / o que eles não gostaram para ajudá-lo a melhorar na próxima vez.

Finalmente, pouco antes de lançar, revise sua pesquisa e verifique novamente se ela fornece as informações que você deseja e atinge seus objetivos, se o propósito é claro e se todas as perguntas são necessárias. Coloque-se no lugar do participante – você o completaria?

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