--- title: "Análisis de encuestas: cómo evaluar los resultados [Ejemplo real]" date: 2021-05-11 canonical_id: survey-analysis author: "osogovo" locale_slug: "analisis-encuestas-como-evaluar-resultados" category: - blog - surveys summary: "Aprende a convertir la retroalimentación de clientes en información útil mediante el análisis de encuestas y ejemplos de casos reales." draft: false seo: title: "Análisis de encuestas: cómo evaluar los resultados [Ejemplo real]" description: "Aprende a convertir la retroalimentación de clientes en información útil mediante el análisis de encuestas y ejemplos de casos reales." structured_data: article --- **El análisis de encuestas es el proceso de analizar los datos y la retroalimentación de los clientes recopilados a partir de los cuestionarios que hemos realizado anteriormente.** La mayoría de las [herramientas para crear encuestas](/blog/best-form-builders/) ofrecen opciones para generar respuestas, pero aun así se necesita más que un subconjunto de encuestados y porcentajes ordenados en una tabla para darle sentido a la información. Pero no te sientas abrumado; en esta publicación te damos un ejemplo práctico de cómo organizar, analizar y utilizar información útil para impulsar tu negocio y hacer felices a todos los interesados. Comencemos. ### 9 pasos para analizar los resultados de una encuesta: 1. [Configura el formulario de encuesta para una recopilación de datos más fácil](#setup) 2. [Organiza los datos recopilados de la encuesta](#organize) 3. [Usa el método de análisis de datos de la encuesta](#method) 4. [Crea perfiles basados en datos demográficos](#personas) 5. [Crea contenido basado en datos](#content) 6. [Determina los mejores canales de distribución](#channels) 7. [Determina la estrategia de marketing en redes sociales](#marketing) 8. [Mejora del producto](#improvement) 9. [Predicción del comportamiento futuro](#future) ## 1. Configura tu formulario de encuesta para una recopilación de datos más fácil Para que todo el proceso de análisis de datos sea más fácil de entender, usaremos como ejemplo una plantilla sencilla de restaurante. Esta encuesta en línea contiene principalmente preguntas de opción múltiple y cerradas sobre la comida, el personal, el precio, la edad y las plataformas de redes sociales que los clientes usan para encontrarnos. Este tipo de preguntas son más fáciles de analizar y pueden darnos una tasa de respuesta más alta. No obstante, la encuesta incluye preguntas abiertas que pueden ayudarnos a recopilar información más detallada de los clientes. La investigación mediante encuesta debería darnos una mejor comprensión de las necesidades de nuestro público objetivo. Sin embargo, los ejemplos de casos de uso en esta publicación deberían darte una comprensión de los posibles usos de los datos obtenidos de cualquier encuesta de retroalimentación, como las encuestas de investigación de mercado. ## 2. Organiza los datos de tu encuesta Una vez completado el proceso de recopilación de datos, el primer paso es exportar los datos de la herramienta de encuesta a Google Sheets, Excel o cualquier otra aplicación de análisis estadístico. *Si ya tienes tus datos listos, puedes saltarte esta parte e ir directamente al análisis de datos de la encuesta.* Después de exportar la encuesta, los datos deberían verse así: A continuación, debemos dividir la tabla en grupos más generales para no perdernos en la lista de preguntas. Aquí hay un ejemplo: - **Datos demográficos** - **Marketing**: Edad | ¿Cómo nos conociste? - **Personal**: ¿Sentiste que el personal fue cordial y amigable? - **Comida**: ¿Cómo calificarías la calidad de la comida de nuestro restaurante? ¿La comida llegó a tiempo? - **Menú**: ¿Hay algo que crees que debería estar en el menú? - **Precio**: ¿Los precios correspondían a la calidad de tu experiencia general? - **NPS (Puntuación neta del promotor)**: ¿Qué tan probable es que recomiendes el restaurante a tus amigos? - **Regreso**: ¿Volverás a visitarnos? Una vez que tenemos los números, el siguiente paso es calcular el porcentaje para comparar las respuestas rápidamente. ![survey responses summary](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/survey-responses-analysis.png) *Aquí hay un ejemplo de cálculo del porcentaje por grupo de edad:* Para determinar qué grupo de edad visita más nuestro restaurante, necesitamos dividir el número total de personas en cada grupo de edad entre el número total de respuestas de la encuesta multiplicado por 100. Para ello, tomaremos el grupo de edad de 25 a 34 años. ![survey demographics](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/survey-demographic-results.png) - 25 personas de entre 25 y 34 años respondieron nuestra encuesta - El número total de personas que respondieron la encuesta es 55. - 25/55x100 = 46% - El 46% de los clientes que visitaron nuestro restaurante pertenecen al grupo de edad de 25 a 34 años. ## 3. Usa métodos de análisis de datos de encuesta Ahora es el momento de darle significado a los datos cuantitativos y cualitativos que hemos recopilado de la encuesta. Para ello, usaremos varios métodos sencillos, como analizar nuestras principales preguntas de investigación, hacer tabulaciones cruzadas y filtrar resultados, y comparar los resultados de la encuesta con un punto de referencia. Aquí está lo que significa cada uno: ### **Preguntas principales** Las principales preguntas de encuesta deben darnos información sobre el tema que más nos interesa. Por ejemplo, si nos interesa mejorar nuestros métodos de marketing y promoción, nuestras principales preguntas de investigación serían las que se refieren a la parte de marketing: **¿Cómo nos conociste?** ![marketing question](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/how-did-you-hear-about-us-question.png) Los datos que obtenemos de los encuestados son evidentes. El 63% de los encuestados dijo que conoció el restaurante a través de las redes sociales. El 18% dijo que nos encontró en Google, y tanto los anuncios de televisión como los influencers nos trajeron 0 clientes. Entonces, la principal pregunta de investigación es simplemente eso: el porcentaje de encuestados que dio una respuesta específica a una pregunta específica. ### **Tabulación cruzada y filtrado de resultados** La tabulación cruzada significa comparar resultados (conjuntos de datos) entre más subgrupos de la encuesta. Ejemplo: Queremos comparar cómo respondieron los grupos de edad entre 18-24 y 25-34 a la pregunta "¿Cómo nos conociste?" ![referrals ](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/customers-referral-channels.png) El 66% de los clientes de 18 a 24 años respondió que nos conocieron a través de las redes sociales; el 33% respondió que visitó el restaurante después de que alguien lo recomendó. El siguiente grupo es el de 25 a 34 años. El 80% respondió que conoció el restaurante a través de las redes sociales y el 20% respondió que nos encontró en Google. Podemos concluir que ambos grupos de edad mayoritariamente llegaron a través de las redes sociales, pero el grupo de 25 a 34 años tiende a buscar restaurantes en Google a diferencia del grupo de 18 a 24 años. Filtrar resultados significa que nos enfocamos en un solo subgrupo a la vez en lugar de comparar las respuestas de varios subgrupos. Por ejemplo, podemos analizar solo el grupo de 25 a 34 años y explorar únicamente sus respuestas a la encuesta. ### Comparación con punto de referencia Establecer un punto de referencia significa fijar una línea base desde donde puedes comparar los datos de la encuesta A con los datos que recopilarás con la encuesta B. Aquí hay un ejemplo: Podemos tomar los datos de puntuación NPS de la encuesta A *(¿Qué tan probable es que nos recomiendes a un familiar o amigo?)* y comparar la puntuación NPS con los datos de la encuesta B. La puntuación de nuestra primera encuesta (encuesta A) es nuestra línea base. Si los datos de la encuesta A muestran que la puntuación NPS es más alta que los datos de nuestra segunda encuesta (encuesta B), necesitamos entender la causa. *¿Qué estamos haciendo ahora que está causando que la gente nos recomiende menos que antes?* Podemos usar diferentes métodos de visualización de datos como gráficos de barras para facilitar la comparación. \--- Hasta ahora, hemos recopilado una gran cantidad de datos valiosos. Con base en estos datos, podemos sacar conclusiones, examinar cómo mejorar la satisfacción del cliente y aumentar el valor para el negocio. Sigue los pasos a continuación para ver ejemplos reales de **casos de uso de datos de encuestas:** ## 4. Define un perfil de comprador ![customer taking food photo](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/restaurant-customer-persona.jpg) 1. Edad 2. Ingresos 3. Intereses 4. Ubicación 5. Motivaciones de compra *Ejemplo:* > James es un estudiante de maestría de 27 años. También trabaja en una empresa de TI. > > Viene cada viernes por la noche con sus amigos. No está casado ni tiene hijos. Es muy activo en las redes sociales. Vive cerca del restaurante y gana $94,700 al año. > > Le gusta la fotografía, los viajes y probar diferentes tipos de comida. > > Su red social favorita es Instagram, donde comparte regularmente historias de comida. > > Ejemplo de perfil de muestra ## 5. Crea contenido basado en datos ![social media post](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/collect-feedback-social-media.jpg) Según las respuestas de la encuesta, nuestros clientes son en su mayoría millennials y la generación Z, lo que significa que la estrategia de contenido (cuándo, por qué y qué publicar) debe adaptarse a los hábitos de consumo y rasgos de personalidad de las personas que pertenecen a esos grupos de edad. Podemos usar los datos de la encuesta para determinar el tema, el enfoque y el propósito para crear contenido más relevante y atractivo. Aquí hay algunos ejemplos de rasgos de consumidores que mejor describen a los clientes entre 18 y 34 años. #### Investigación antes de comprar La generación millennial es notoriamente difícil de complacer y, aunque muchos restaurantes hacen todo lo posible por atraer a este grupo demográfico con renovaciones costosas o nuevos platos, la forma más sencilla de hacer un restaurante atractivo para los millennials puede ser tan simple como generar reseñas. Republicar historias en tus perfiles de redes sociales o sitio web debería ser parte de tu estrategia de marketing. Además, si volvemos a los resultados de nuestra encuesta, podemos ver que el 33% de las personas de entre 18 y 24 años respondió que alguien recomendó tu restaurante. Esto significa que el restaurante está haciendo un buen trabajo y nos muestra que el boca a boca es un estímulo para que la gente venga a tu restaurante. #### Miedo a perderse algo Otra característica que distingue a los compradores en estos grupos de edad es el miedo a perderse algo. Puedes usar reseñas y testimonios, descuentos con temporizadores de cuenta regresiva, o copias de oportunidades perdidas. #### Consumidores visuales Publicar videos, imágenes, GIFs y MEMEs, o incluso contenido interactivo debería ser parte de tu marketing de contenidos. #### Consumidores multidispositivo Todo lo que produzcas como contenido debe estar optimizado para múltiples dispositivos de pantalla. #### Expresiones de lenguaje Los textos que escribimos deben ser para el público general y comprensibles para todos. #### Tono de voz Lenguaje amigable y casual #### Creativos La mayoría de los clientes son jóvenes, lo que significa que los especialistas en marketing también deben diseñar los creativos (imágenes) para que se relacionen con sus clientes. ## 6. Determina los mejores canales de distribución ![referral channels ](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/customers-referral-channels.png) Según los resultados de la encuesta, el 63% de los encuestados conoció el restaurante a través de las redes sociales. El 18% nos buscó en Google, el 18% visitó el restaurante por recomendación de alguien y los anuncios de televisión y los influencers nos trajeron 0 personas. Podemos concluir que las redes sociales y Google deben ser nuestro enfoque principal para promover el restaurante, y deberíamos abandonar la televisión y los influencers. ## 7. Determina la estrategia de marketing en redes sociales Los datos de encuesta que hemos recopilado también pueden aplicarse en nuestra estrategia de marketing en redes sociales de pago para una segmentación de audiencia más precisa. Aquí hay algunos ejemplos de cómo puedes usar los datos: - Podemos usar direcciones de correo electrónico para retargeting de audiencias y crear audiencias similares basadas en listas de clientes. - Ajustar el rango de edad de los anuncios para poder llegar a las audiencias correctas y ahorrar tiempo y dinero en pruebas basadas en datos demográficos. - Podemos usar la lista de clientes para notificar a los clientes sobre los nuevos artículos del menú. - Podemos llegar a audiencias frías con interés en la comida vegana. (Basándonos en los datos cualitativos de las preguntas abiertas, a la mayoría de los encuestados les encantaría tener pizza vegana en el menú) - Al conocer el perfil de nuestro cliente ideal, podemos ajustar correctamente nuestro presupuesto en Instagram o Facebook. - Usar preguntas de calificación para aumentar la relevancia de los textos publicitarios. ## 8. Realiza mejoras basadas en la retroalimentación ![survey food menu feedback](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/menu-feedback-results.png) Los resultados de la encuesta nos muestran que la pizza vegana, las alitas de pollo y la ensalada griega son alimentos que faltan en el menú. Los datos nos indican que muchos visitantes son veganos y que el restaurante necesita considerar opciones veganas como la pizza vegana para sus clientes. ![employees feedback](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/restaurant-staff-feedback.png) El 81% de los clientes dijo que el personal fue amigable, el 9% que no lo fue, y el 10% no lo notó. Esto significa que el equipo hace un buen trabajo la mayor parte del tiempo al atender a los huéspedes. ## 9. Predicción de comportamientos futuros ![retention data](https://embedsocial.com/wp-content/uploads/2021/05/customer-retention-restaurants.png) El 54% de los encuestados dijo que regresaría, el 27% que no lo sabe y el 19% dijo que no regresaría. La mayoría de los clientes dijo que regresaría, lo cual es fantástico, pero investiguemos por qué los clientes no están seguros de regresar al restaurante usando el método de tabulación cruzada. El 27% respondió que no sabe si regresaría al restaurante. Lo lógico sería comparar estas respuestas con las respuestas sobre el precio, la calidad de la comida o la amabilidad del personal como posibles factores que pueden influir en la experiencia del cliente. Esto es lo que encontramos: > El 60% de las personas que respondieron "No sé" también dijeron que el precio no correspondía a la calidad del restaurante. Por eso puede que alguien piense dos veces antes de volver al restaurante. Dicho esto, podemos usar esta información para predecir por qué y si alguien volvería o no. ## Conclusión Hay infinitas posibilidades para mejorar tu negocio cuando tus clientes están dispuestos a dar retroalimentación. Al analizar la retroalimentación de los clientes, las empresas pueden servir mejor a su propósito y tomar decisiones más centradas en el cliente. Aprender a analizar y extraer información valiosa no es un proceso fácil; sin embargo, una vez dominado puede beneficiar significativamente cada aspecto del negocio.