Cómo hacer análisis de encuestas en 6 sencillos pasos

Está demostrado que hacer encuestas online te ayuda a conocer bien a tus usuarias y usuarios. El problema es que, aunque solo hagas un par de preguntas sencillas, acabarás con un montón de datos con los que probablemente no sepas muy bien qué hace. 

En este capítulo encontrarás la solución a este problema. Sigue leyendo para recibir instrucciones paso a paso sobre cómo hacer análisis de encuestas, desde cómo definir objetivos y utilizar diferentes métodos de análisis de datos hasta cómo presentar los hallazgos al equipo y tomar medidas. 

1. Define los objetivos del análisis

Puede resultar bastante frustrante no saber qué hacer con los datos que obtengas después de crear una encuesta y distribuirla entre tus usuarias y usuarios. La solución es una buena planificación.

Para obtener insights relevantes a partir de los datos de tu encuesta, lo primero que debes hacer es definir qué objetivos quieres conseguir con ella. 

Para ello, hazte las siguientes preguntas:

• ¿Cuál es el principal problema o pregunta que necesito resolver?

• ¿Con qué segmentos de cliente puedo obtener este insight?

• ¿Cuándo y dónde debo preguntarles al respecto?

• ¿Qué tipo de encuesta sería la más adecuada para conseguirlo?

Decidir cuáles son las principales preguntas para encuestas que deseas incluir te ayudará a determinar qué datos analizar y en qué orden.

2. Organiza los resultados

Una vez que recibas las respuestas a tu encuesta, debes organizar esos datos sin procesar en categorías que las agrupen por tipo o tema, aunque las respuestas individuales estén redactadas de forma diferente. Una forma de hacerlo es analizando las respuestas una a una para identificar categorías, pero también puedes utilizar un analizador de texto para encontrar las palabras más comunes en tus respuestas.

Si tu encuesta incluye varias preguntas, es posible que haya gente que se salte alguna o deje campos en blanco. Esto no siempre supone un problema, a menos que quieras comparar diferentes respuestas de una misma persona a varias preguntas. En este caso, las respuestas incompletas podrían distorsionar los resultados, así que lo mejor es que elimines las respuestas incompletas.

Filtra los datos de la encuesta y haz un análisis de sentimiento con Contentsquare

Utiliza el analizador de textos con IA de Contentsquare para categorizar los datos y las respuestas a la encuesta mediante el análisis de palabras clave y el etiquetado automatizado. Utiliza algoritmos y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para descubrir temas generales y sentimientos de las personas usuarias, como respuestas positivas, neutras o negativas a la encuesta, y cómo evolucionan con el tiempo.

El análisis de sentimiento te ayuda a evaluar el vocabulario que utilizan tus clientes y a contextualizar su comportamiento para predecir sus acciones futuras, por ejemplo, qué les impulsa a completar una compra.

Voice of Customer de Contentsquare te permite hacer un seguimiento del sentimiento de tus usuarias y usuarios a lo largo del tiempo.

3. Analiza los datos cuantitativos de la encuesta

Las preguntas cerradas de una encuesta te proporcionan datos cuantitativos (o valores numéricos) que puedes analizar con gráficos, tablas y cuadros comparativos. En este caso, las personas encuestadas tienen que responder de una manera específica; por ejemplo, con un "sí" o un “no", seleccionando una puntuación del 1 a 5 o eligiendo entre varias respuestas predeterminadas, lo que hace que los resultados sean coherentes y fáciles de evaluar.

Los datos cuantitativos son, por tanto, relativamente fáciles de analizar. A continuación, tienes 3 métodos de análisis que te ayudarán a identificar insights valiosos en datos cuantitativos que obtengas con tu encuesta.

Haz comparaciones sencillas para identificar las preferencias de tus clientes

Si formulas una pregunta de opción múltiple en tu encuesta, las respuestas te ayudarán a identificar y comparar preferencias específicas de tus clientes; por ejemplo, cuando estés probando una nueva función, servicio o diseño de un producto.

Para analizar datos comparativos, suma el número total de respuestas de cada opción. A continuación, crea un gráfico de comparación para organizar el número de respuestas o los porcentajes de cada una de la siguiente manera:

Un gráfico de comparación de datos

Utiliza gráficos y tablas de tabulación cruzada para comparar los resultados de diferentes segmentos de audiencia

Si incluyes en tu encuesta preguntas que te permiten clasificar a las personas encuestadas por grupos demográficos, puedes comparar cómo responden a la misma pregunta los diferentes segmentos de audiencia; por ejemplo, cómo varían las respuestas según el grupo de edad o el sector.

Utiliza un gráfico de tabulación cruzada para comparar las respuestas de cada segmento, como este:

Un gráfico de tabulación cruzada que desglosa las respuestas por subgrupos.

Analiza datos sobre escalas utilizando la moda, la media y los gráficos de barras

Incluir una pregunta de escala de puntuación en tu encuesta para evaluar la percepción que tienen tus clientes sobre temas específicos, funciones del producto o servicios que ofreces es una forma fantástica de conocer y mejorar la satisfacción del cliente y la experiencia del cliente.

A continuación, encontrarás tres formas sencillas de analizar respuestas a preguntas deescala de puntuación.

• Calcula la moda. La moda es la respuesta más común de un conjunto de datos, lo que te sirve para averiguar rápidamente qué puntuación de la escala eligieron con más frecuencia las personas encuestadas. En definitiva, la moda es simplemente el valor o la respuesta que más se repite.

• Calcula la media. La media es a lo que generalmente nos referimos cuando hablamos de "promedio". Puedes calcularla sumando todas las puntuaciones y dividiendo el total por el número de respuestas. La media representa la respuesta típica, lo que te resulta útil si deseas comparar cómo cambian las respuestas de tus clientes a la misma pregunta a lo largo del tiempo

• Crea un gráfico de barras que muestre las tasas de respuesta, lo que te sirve para averiguar rápidamente qué puntuación de la escala eligieron con más frecuencia las personas encuestadas.

Por ejemplo, puedes utilizar medias para calcular los resultados de tu encuesta Net Promoter Score® (NPS®), que mide la fidelización y la satisfacción del cliente.

Si utilizas Voice of Customer de Contentsquare, no tienes por qué calcular el Net Promoter Score® de forma manual, ya que te lo calcula automáticamente y te ofrece un desglose visual en tu pestaña de respuestas a la encuesta.

Contentsquare registra cómo evoluciona tu NPS® a lo largo del tiempo.

Recopila continuamente datos de VoC utilizando Contentsquare 

Voice of Customer de Contentsquare te permite  hacer rápidamente análisis de datos cualitativos  recopilados con preguntas de escala de puntuación cortas y descriptivas que capturan respuestas de texto o de emojis (🙂/ 😐/ 🙁). 

Por ejemplo, puedes colocar en tu sitio un botón de feedback discreto para recopilar datos en tiempo real que te permitan lo siguiente:

• Averiguar por qué se frustran tus usuarias y usuarios.

• Identificar y optimizar páginas de bajo rendimiento.

• Mejorar los lanzamientos de productos.

• Solucionar problemas de forma proactiva.

• Mejorar la experiencia de usuario.

4. Analiza los datos cualitativos de la encuesta

Las preguntas abiertas son estupendas para obtener feedback genuino, ya que ofrecen a la gente la oportunidad de expresar su opinión con sus propias palabras. Analizar preguntas para encuestas de tipo cualitativo es una excelente oportunidad para empatizar con tu audiencia, conseguir insights esenciales y tomar las decisiones correctas.

Pero probablemente te estés preguntando cómo analizar de forma eficiente más de 100 respuestas, o incluso 1000.

A continuación, encontrarás 3 formas sencillas de analizar insights cualitativos, sea cual sea el volumen de respuestas de la encuesta.

Crea representaciones visuales de los datos de la encuesta

Los datos cualitativos de las encuestas suelen incluir cientos o miles de respuestas únicas. (Sí, lo sabemos...). Una buena forma de procesar esta información y tomar decisiones rápidas es creando visualizaciones de datos. 

Por ejemplo, podrías generar una nube de palabras a partir de los términos que aparecen con más frecuencia en las respuestas o una infografía que resuma los datos demográficos y los comportamientos de las personas encuestadas (como user personas). Aunque las nubes de palabras no proporcionan necesariamente una respuesta definitiva a una pregunta, pueden ser un buen punto de partida para el debate.

Lee las respuestas individuales para descubrir insights que hayan pasado desapercibidos para que te ayuden a mejorar tu producto y tus comunicaciones

El análisis cualitativo no siempre consiste en detectar tendencias, sino que también se trata de descubrir las motivaciones, las objeciones y los deseos que tu audiencia no te dirá (o no puede decirte) directamente.

Sarah Doody, autora de UX Notebook, utilizó datos cualitativos para perfeccionar la forma de comunicar sus cursos de formación sobre experiencia de usuario (UX):

"Una pregunta que me gusta hacer es la siguiente: 'Antes de hacer este curso, los mayores retos a los que me enfrentaba eran __________,' o 'lo que me frenaba era ___________'".

Al hacer preguntas como estas, es probable que obtengas muchas respuestas diferentes. Aunque pueda parecer abrumador, tomarte el tiempo de leer respuestas abiertas puede ayudarte a conocer mejor qué necesita realmente tu audiencia de tu producto, lo que te permite obtener insights más valiosos.

Convierte insights cualitativos en datos cuantitativos

Si tienes suficientes datos cualitativos de tu encuesta, puedes clasificar tus respuestas en categorías y utilizarlas para crear  gráficos, tablas y cuadros. 

Para analizar respuestas de preguntas abiertas como datos cuantitativos, sigue estos 5 pasos:

• Añade tus respuestas a una hoja de cálculo.

• Busca formas de categorizar las respuestas individuales.

• Asigna cada respuesta a una categoría.

• Organice los datos de tu encuesta por categorías.

• Representa tus datos visualmente para descubrir la prevalencia de determinadas categorías.

Cómo utilizar datos cualitativos para reforzar datos cuantitativos

Los datos cualitativos suelen ser más útiles cuando se utilizan para respaldar y explicar datos cuantitativos. Combinar datos cuantitativos y cualitativos de encuestas puede ayudarte a hacerte una idea más completa de lo que está ocurriendo y de lo que tus clientes necesitan de tu producto.

Mientras que el análisis cuantitativo suele revelar tendencias y preferencias de la audiencia, el análisis de datos cualitativos puede revelar por qué ocurren.

Por ejemplo, una empresa de software como servicio (SaaS) quiere determinar por qué las usuarias y los usuarios de la versión de prueba gratuita no se suscriben al plan de pago.

Para ello, hacen una pregunta cerrada, con la que identifican que el 70 % de las personas usuarias de la versión de prueba encuentran útil el producto, lo que indica que el problema probablemente no esté en el producto en sí.

Si también formularan una pregunta abierta del tipo "¿Qué te está frenando para suscribirte a nuestro plan de pago?", podrían analizar las respuestas y descubrir que a los usuarios de prueba les echa para atrás el precio del plan.

Analiza los datos con suma facilidad utilizando la IA de Contentsquare

Analizar datos cualitativos es ahora más fácil con el asistente de IA de Contentsquare. Ya no tendrás que revisar manualmente las respuestas a preguntas abiertas y podrás ahorrar tiempo dejando que el asistente analice las respuestas de tus encuestas cualitativas y te las resuma con un informe conciso que incluye hallazgos clave, citas y los próximos pasos que deberías dar.

Voice of Customer, un producto con IA de Contentsquare, te genera automáticamente un informe de encuesta.

5. Saca conclusiones significativas

Una vez que hayas organizado y analizados los datos cuantitativos y cualitativos de la encuesta, es hora de sacar conclusiones que conduzcan a una acción o solución. Para ello, identifica tendencias, calcula la significación estadística de tus datos y compáralos con resultados anteriores.

A continuación, encontrarás 3 formas de obtener insights prácticos a partir del análisis de datos.

Identifica tendencias en tus datos

Empieza observando los datos de la encuesta que más se ajusten a los objetivos del análisis que definiste en el paso 1.

Retomemos el ejemplo de la empresa de SaaS. Para averiguar por qué no hay más personas que se suscriban a un plan de pago tras completar una prueba gratuita, pueden pedir a las usuarias y los usuarios de la prueba que valoren la utilidad del producto.

Ahora imagina que los datos de la encuesta les indican que el 70 % de las personas usuarias de la versión de prueba consideran que el producto es útil. En ese caso, podrían descartar que el producto sea la razón por la que no continúan. 

Identificar tendencias de esta manera permite acotar el problema mediante un proceso de descarte.

Comprueba que tus hallazgos sean estadísticamente significativos

Sacar conclusiones significativas de los datos de una encuesta puede ser complicado. Los datos suelen tener "ruido", porque la gente a veces se equivoca al introducir sus respuestas.

Si solo tienes un puñado de respuestas, ese "ruido" conlleva un margen de error que afectará aún más a los resultados de la encuesta. Cuantos menos datos tengas, menos probable será que tus hallazgos tengan significación estadística.

Utiliza una calculadora de tamaño de muestra para comprobar que tu conjunto de datos es lo suficientemente grande como para que puedas confiar en la validez de los insights que consigas. Además, asegúrate de que no estás sacando conclusiones precipitadas sobre tus datos asumiendo que correlación significa causalidad.

Consejo avanzado: Para evitar confundir correlación con causalidad en tu análisis de datos, ten en cuenta todos los factores que pueden influir en las tendencias. Además, utiliza herramientas de analítica del comportamiento para investigar y averiguar qué ocurre en tu sitio web. Esto evitará que tomes medidas basándote en suposiciones y te permitirá descubrir la verdadera razón de problemas, como un empeoramiento de las conversiones o de la satisfacción del cliente.

Compara tus datos con puntos de referencia anteriores

Siempre que sea posible, intenta obtener un marco de referencia para interpretar tus datos. Observar los datos históricos puede ayudarte a comprender las tendencias que identifiques.

Retomemos el ejemplo de una empresa de SaaS que intenta averiguar por qué las usuarias y los usuarios de la versión de prueba gratuita no se suscriben a un plan de pago.

En ese caso, podrían comparar sus resultados con los puntos de referencia de una encuesta similar que hicieran el año anterior.

Ahora imaginemos que las usuarias y los usuarios de prueba encuentran el producto muchísimo más útil este año que el año anterior, pero las suscripciones al plan de pago siguen sin aumentar. Esto podría indicar que necesitan centrarse en optimizar otros factores, como la experiencia del cliente (CX) o las páginas de precios, en lugar de seguir desarrollando  el producto.

Consigue mejores insights con tu encuesta utilizando las herramientas de Contentsquare

Para obtener insights más detallados, complementa los resultados de tu encuesta con datos que obtengas utilizando los métodos y las herramientas de analítica de la experiencia de Contentsquare que encontrarás a continuación.

• Haz entrevistas a usuarios . Puedes entrevistar a gente de tu propia red o reclutarla de nuestra amplia comunidad. Además, puedes ajustar la selección en función de datos demográficos o preguntas de cribado. Con Contentsquare, puedes automatizar la programación y grabar y transcribir las entrevistas para sacarles el máximo partido.

• Consulta mapas de calor para averiguar dónde hacen más clic y hasta dónde se desplazan verticalmente las usuarias y los usuarios en tu página.

• Haz un análisis del recorrido para contextualizar los datos de tu encuesta y saber dónde (y cómo) mejorar la experiencia del cliente.

• Revisa la reproducción de sesión de una usuaria o un usuario que ha navegado por tu producto o sitio web para averiguar por qué te dejó un feedback negativo; por ejemplo, porque se encontró con un enlace roto, lo que le hizo retroceder rápidamente.

Los dashboards personalizables de Contentsquare te ofrecen un resumen visual de los insights de sesiones clave, como los retrocesos rápidos y los clics con rabia, junto con datos sobre el comportamiento.

💡  Consejo avanzado: Descubre qué plataformas puedes utilizar para crear y analizar encuestas en nuestro capítulo sobre software y herramientas de encuestas.

Descubre cómo HARTING utilizó Contentsquare para aumentar las descargas en un 38 %

HARTING Technology Group, un proveedor mundial de tecnología industrial, tenía claro que sus páginas de descripción de producto (PDP) eran la base de la experiencia del cliente de comercio electrónico que ofrecían, ya que las PDP representaban alrededor del 27 % de las páginas vistas del sitio web de la empresa y el 33 % de las personas que visitaban el sitio iniciaban su recorrido a través de una página de producto.

HARTING quería averiguar por qué las usuarias y usuarios tenían una experiencia negativa y abandonaban el sitio. Para ello, combinó el feedback negativo que recibía de sus clientes con las herramientas Journeys y Heatmaps de Contentsquare. 

Para solucionar el problema, el equipo rediseñó sus PDP basándose en los insights que obtuvieron con las herramientas de analítica de la experiencia y de VoC. Por ejemplo, corrigieron la sobrecarga de información, optimizaron la estructura de la página y facilitaron la búsqueda de productos. 

Tras aplicar los cambios, HARTING utilizó Contentsquare para analizar el rendimiento de las páginas que rediseñaron. Descubrieron que el número de descargas de PDP aumentó un 38 %.

6. Presenta tus hallazgos a tu equipo y decide los siguientes pasos

Después de que identifiques insights útiles a partir de tu encuesta (y de los datos que obtengas con herramientas de analítica de la experiencia), es hora de compartir los hallazgos con tu equipo.

Si se los comunicas en una reunión, recuerda que puede ser difícil para las personas asimilar los números sin procesar. Por eso, en estos casos lo mejor es presentar los hallazgos de forma concisa representándolos con tablas, gráficos o infografías.

Un sencillo gráfico de barras generado con Contentsquare.

Sin embargo, si estás creando un informe más detallado para que tus colegas lo lean cuando puedan, puedes incluir algunas cifras más detalladas.

Una vez que hayas compartido todo con el equipo, empieza a desarrollar estrategias para abordar los hallazgos que hayas descubierto. Aprovecha los insights clave que obtengas para tomar medidas, como mejorar la experiencia del cliente, aumentar la retención o promover la fidelización con tu marca.

Comparte insights sobre los análisis con tu equipo utilizando las integraciones de Contentsquare

Podrás dar a conocer la voz de tus clientes a tu equipo y mantener al corriente a los stakeholders utilizando las integraciones de Contentsquare con Slack y Microsoft Teams. Gracias a estas integraciones, tu equipo recibirá automáticamente alertas cuando haya disponibles datos de encuestas o se produzcan cambios en las métricas sobre la experiencia digital para que puedan tomar medidas rápidamente. 

Contentsquare se integra con aplicaciones de mensajería, como Slack, para que compartas insights sobre tus usuarias y usuarios con tu equipo y podáis actuar con mayor rapidez.

Empieza hoy mismo a analizar los datos de tus encuestas

Analizar datos de encuestas te ayuda a averiguar por qué tus clientes se comportan de una determinada manera y a hacer un seguimiento del rendimiento de tu empresa, pero trabajar con grandes cantidades de datos puede resultarte abrumador.

Simplifica las cosas y recuerda lo siguiente:

• Diseña tus encuestas con objetivos claros y sencillos desde el principio.

• Utiliza datos cuantitativos para detectar las tendencias iniciales y, a continuación, utiliza datos cualitativos para buscar explicaciones más profundas.

• Asegúrate de que tus conclusiones son válidas utilizando puntos de referencia, comprobando que el tamaño de la muestra es suficiente y teniendo en cuenta la correlación frente a la causalidad.

Y no olvides que los datos de las encuestas no son el único tipo de datos que debes tener en cuenta. Ve más allá y conoce mejor el comportamiento de tus usuarias y usuarios comparando resultados de encuestas con insights que obtengas a partir de entrevistas a usuarios, reproducciones de sesiones y mapas de calor.

Preguntas frecuentes sobre análisis de encuestas