Enigma ratei de răspuns și cum să te asiguri că eșantionul tău nu te minte

M-a întrebat un client dacă la o rată de răspuns de 9% se mai poate vorbi de reprezentativitatea eșantionului rezultat prin interogarea unei baze de clienți.

Situație: 1400 de contacte, clienți unici, care au cumpărat online în 2023. Este vorba despre un produs din aria industrială, care se vinde în volume mari și cu o recurență mică, revii pentru cumpărare de mai multe ori pe an doar dacă ești profesionist/ BtoB.

Este prima dată când clientul face acest sondaj și nu are nicio informație despre rata de răspuns. Are clienți care au cumpărat de mai multe ori, alții care au cumpărat doar o dată. Experiența de cumpărare poate fi recentă sau mai veche.

Vă propun să vă luați 5 minute pentru a citi raționamentul meu și a afla răspunsul pe care l-am dat clientului, preocupat să facă lucrurile ca la carte.

Răspunsul vine din ceea ce arată realitatea, nu doar din ceea ce ne învață teoria statisticii. Ne construim raționamentul pornind de la teorie și validăm/ invalidăm parametrii eșantionării, în sensul de a da verdictul de ”eșantion bun”.

Context de populație finită: este important să remarcăm că urmează să facem un eșantion dintr-o populație finită. Avem un număr limitat de persoane pe care să le abordăm și să le convingem să ne răspundă la chestionar. În eșantionarea pe populații infinite ne ajută mult volumul - ne refuză cineva, mergem la următorul. Ca un sac fără fund.

Metoda de abordare: abordez clientul prin telefon, e-mail, SMS? Dacă trimit invitația la sondaj prin e-mail, am garanția că mesajul le ajunge tuturor în inbox? Abordarea prin telefon este cea mai bună pentru că interacțiunea umană aduce mai multe răspunsuri. Cea prin SMS ne asigură că link-ul de chestionar ajunge la toți din baza de contacte. Rămâne de văzut cine răspunde.

Statusul experienței: cât de recentă a fost experiența de cumpărare a clientului influențează rata de răspuns și actualitatea răspunsurilor. Există contacte mai noi și mai vechi, rămâne să văd cine răspunde mai degrabă la chestionar.

Dificultatea/ Simplitatea chestionarului: foarte important în rata de răspuns, poate duce la rată mare de abandon. Clienții au intenția de completare, dar abandonează.

Destinatarii invitației la sondaj: are rost să fac selecție de contacte cărora să le trimit invitația sau le trimit tuturor simultan? Pot să trimit invitațiile în loturi (batches), cu condiția ca aceste loturi să fie selectate aleatoriu și să păstreze structura bazei din care le extrag. Sau pot să folosesc criteriul lunii/ perioadei de cumpărare ca să construiesc loturile. În ambele cazuri, am o șansă să înțeleg cum se mișcă rata de răspuns și să acționez.

Obiectiv privind eșantionul și toleranța la eroare: îmi doresc un eșantion robust și să pot analiza datele pe sub-grupuri. Să spunem că îmi doresc un eșantion de 600 de clienți, care înseamnă o rată de răspuns de 40%. Grozav! Am și eroare mică de eșantionare, +/-3%. Ce alte variante sunt? Aș putea fi mai puțin pretențioasă la eroare, să zicem +/-5%, și să mă mulțumesc cu un eșantion de 300, dintr-o rată de răspuns de 20%.

Obiectiv privind rata de răspuns: e cam greu să te decizi fărăsă ai niște benchmark-uri, măcar ca idee. Știu cum este… la fel cum bâjbâi eu când ghicesc incidența de consum a unui produs. În abordarea telefonică, dacă ai numere corecte de telefon, rata de răspuns este undeva la 30%. Panelurile online cred că au o rată de răspuns undeva la 10%. În abordarea prin e-mail rata de răspuns este mică pentru că pot fi setările pentru junk/ spam. În marketing direct (email) cred că vorbim de rate de 1%. Când nu ai nicio idee, poți să stabilești mărimea de eșantion pe care ți-o dorești. Până la urmă, numărul final de răspunsuri este cel mai important, să ai baza pentru analizele pe care ți le propui. De aici va rezulta și rata de răspuns.

Profilarea populației țintă: ce variabile sunt importante pentru business-ul meu, pe care le am în bază, și pe baza cărora pot să fac o segmentare minimalistă. Să îmi cunosc resursele, să știu cui cer să-mi răspundă la chestionarul de feedback și cine îmi va răspunde. Profilarea este importantă pentru că este parte din reprezentativitate – eșantionul bifează pe acest principiu statistic, dacă la final, după extragere, are aceeași structură cu universul (populația din bază cu care plec la drum și care va primi invitația la sondaj).

Profilarea eșantionului: varibilele de descriere a populației țintă se păstrează și pentru eșantion. Monitorizez zilnic evoluția și verific dacă există abateri între structura populației și cea a eșantionului. Sper să nu existe niciun sub-grup de clienți care să se încăpățâneze să nu răspundă la sondaj. Dacă se întâmplă asta, devin creativ în a-i motiva să se implice.

Recompensarea participanților la sondaj: sunt recompensele o strategie bună pentru o rată de răspuns mare? Și ce fel de recompense să ofer? În opinia mea, recompensele sunt doar o formă de mulțumire, nu una de premiere. Asta înseamnă că pot fi chestii simbolice, cu atât mai mult dacă faci sondaj în rândul clienților care au avut o experiență cu tine. Nu e nevoie să transformi interacțiunea cu clientul într-o condiționare sau o atracție irezistibilă, pentru că e de dorit ca rezultatele să reflecte realitatea.

Monitorizarea parametrilor de field: i se mai spune field report, când faci statistici pe statusul contactelor cărora le-ai trimis invitație – a abandonat (la ce întrebare a abandonat?), a finalizat. Nu vei ști niciodată câte mesaje au intrat in Inbox, din păcate. Multe pot să ajungă în folderul de promoții. De aceea abordarea prin SMS (link în mesaj) este mai bună. Iar prin telefon vei ști clar cine a refuzat din start, cine a abandonat, ce numere de telefon sunt greșite.

S-au strâns 11 subiecte la care să reflectez(i) în etapa de lansare a sondajului și pe tot parcursul lui. Revenind la provocare, este 9% o rată de răspuns care să-mi asigure un eșantion reprezentativ?

Strict în acest context, este de dorit o rată mai mare de răspuns, aș zice undeva la 20%. Contează mult referința, la ce mă raportez. Răspunsul se prea poate să vină din profilare. S-ar putea să constat că mi-au răspuns preponderent la sondaj cei care au cumpărat în ultimele 3 luni. Nu-mi rămâne decât să schimb baza de calcul a ratei de răspuns și să redefinesc populația țintă. Îmi crește și rata de răspuns. Dacă țin cont de faptul că îi invit să participe prin e-mail, atunci pot spune că este o rată bună de răspuns. Rămâne de văzut dacă eșantionul de 126 de respondenți mă ajută să găsesc răspunsurile pentru obiectivele de business. Și tot profilarea va da răspunsul privind reprezentativitatea.

Statistica rămâne frumoasă pentru mine pentru că-mi permite să fac eu povestea eșantionului reprezentativ într-un context dat. Și chiar dacă sunt ghinionistă și nu găsesc o poveste pe plac, care să puncteze bine la toate subiectele de mai sus, pot să fiu mulțumită că am avut ocazia să experimentez și să învăț. 126 de răspunsuri nu sunt de ignorat… Data viitoare voi obține sigur o poveste mai frumoasă, am să știu cum să fac să cresc rata de răspuns.

Credit imagine: Shubham Dhage pe Unsplash

linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram