Segmentacja i filtrowanie danych

Segmentacja i filtrowanie danych to fundamenty skutecznej analizy wyników badań ankietowych i podstawa głębszej weryfikacji danych. Pozwalają zawężać analizę do wybranych grup respondentów oraz porównywać ich odpowiedzi w różnych kontekstach. W platformie YourCX każda zmienna — niezależnie od tego, czy pochodzi z odpowiedzi w ankiecie, danych technicznych czy informacji z systemów zewnętrznych — może być wykorzystana zarówno jako filtr, jak i kryterium segmentacji.

Filtrowanie danych w celu analizy wybranej grupy respondentów

Filtrowanie pozwala skupić się wyłącznie na odpowiedziach spełniających określone warunki, co pomaga wyeliminować szum informacyjny i analizować konkretne przypadki, np. tylko użytkowników mobilnych, osoby, które wyraziły niezadowolenie, albo tych, którzy zrealizowali cel wizyty.

Przykład:
Firma oferująca usługi finansowe chce sprawdzić, co najbardziej przeszkadza klientom, którzy ocenili doświadczenie jako negatywne (NPS 0–6). Dzięki filtrowi ograniczają analizę jedynie do tych odpowiedzi i identyfikują najczęściej wskazywane problemy, takie jak długi czas oczekiwania na infolinii czy nieczytelny interfejs aplikacji mobilnej.

Segmentacja odpowiedzi w celu porównania wyników między grupami

Segmentacja umożliwia prezentację wyników kilku grup jednocześnie, co pozwala łatwo zauważyć różnice i podobieństwa w odpowiedziach różnych segmentów — np. według województw, kanałów kontaktu, grup wiekowych, czy też źródeł ruchu.

Przykład:
Platforma edukacyjna analizuje wyniki pytania o satysfakcję z platformy w podziale na grupy wiekowe: 18–24, 25–34 i 35+. Analiza pokazuje, że osoby młodsze są bardziej zadowolone z obsługi mobilnej, a starsze grupy zgłaszają więcej problemów z nawigacją. Dzięki temu firma może dostosować interfejs do potrzeb mniej zaawansowanych technologicznie użytkowników.

Łączenie filtrowania i segmentacji w jednej analizie

Połączenie obu mechanizmów umożliwia bardzo precyzyjne badanie zachowań i opinii. Najpierw można zastosować filtr, aby ograniczyć zbiór danych do interesującej nas grupy, a następnie dokonać segmentacji tej grupy według dodatkowego kryterium.

Przykład:
Sklep internetowy analizuje odpowiedzi wyłącznie od klientów, którzy dokonali zakupu w ostatnim miesiącu (filtr). Następnie dzieli ich na segmenty w zależności od kanału wejścia na stronę (np. kampania e-mailowa, reklama Google, wejście bezpośrednie). Analiza pokazuje, że najwyższą satysfakcję wyrażają osoby, które trafiły na stronę z newslettera – co staje się podstawą do zwiększenia budżetu na ten kanał.

Porównywanie wyników pomiędzy różnymi okresami czasu

Filtrowanie po dacie lub przedziale czasowym pozwala analizować, jak wyniki zmieniają się w czasie. Można dzięki temu identyfikować trendy i oceniać efektywność wdrożonych działań naprawczych lub kampanii promocyjnych.

Przykład:
Po wdrożeniu nowego systemu płatności w e-sklepie, dział obsługi klienta analizuje dane z dwóch okresów: przed wdrożeniem i po nim. Wyniki pokazują wyraźny wzrost satysfakcji oraz spadek liczby komentarzy dotyczących problemów z finalizacją zamówienia.

Analiza wyników według lokalizacji

Segmentacja według lokalizacji (np. województwa, sklepu, kanału) pozwala lepiej zarządzać jakością obsługi w rozproszonej strukturze organizacyjnej, gdzie różne jednostki operują w innych warunkach.

Przykład:
Sieć detaliczna analizuje wyniki CSAT w podziale na konkretne sklepy stacjonarne. W jednym z oddziałów wskaźnik satysfakcji wyraźnie odbiega od średniej sieci. Analiza komentarzy ujawnia, że problemem jest nieuprzejmy personel — dzięki temu centrala może zareagować lokalnie, zanim problem zacznie wpływać na reputację całej marki.

Stosowanie segmentacji i filtrowania nie tylko zwiększa precyzję analiz, ale przede wszystkim pozwala firmie podejmować decyzje w oparciu o rzeczywiste potrzeby i zachowania konkretnych grup klientów. To podejście nie tylko zwiększa trafność działań operacyjnych i marketingowych, ale także wzmacnia relacje z klientami poprzez lepsze zrozumienie ich oczekiwań.