Herramientas utilizadas para el análisis de investigación de satisfacción del cliente

Herramientas de análisis

Trabaja para una de las principales tiendas departamentales y acaba de pasar el último mes recopilando miles de encuestas de satisfacción del cliente. Mientras se sienta en su escritorio y mira los números en la pantalla de su computadora, se pregunta cómo debe evaluar estos datos. Por suerte, hay numerosas herramientas disponibles que le permitirán analizar , o mirar e identificar los resultados de sus encuestas.

Examinemos varias herramientas que puede usar para ver sus datos y discutir la forma especial de cada herramienta de leer, o interpretar, los datos y brindarle respuestas.

Fácil de usar o gratis

Primero, digamos que solo recopiló 100 encuestas de satisfacción del cliente. Quiere algo fácil de usar, bueno para leer pequeños conjuntos de datos y relativamente económico.

Sobresalir

Excel es un programa basado en Microsoft que puede utilizar para organizar y analizar sus datos. Excel tiene varios comandos básicos de análisis de datos, como análisis de correlación, prueba F y análisis de regresión. Cada una de estas pruebas lee las variables , o diferentes preguntas de su encuesta, y determina cómo se relacionan.

Pros y contras

Una de las ventajas de Excel es que viene con la compra de Microsoft y ya puede realizar pruebas básicas de análisis de datos. Funciona muy bien para conjuntos de datos pequeños y es fácil de usar para alguien nuevo en el trabajo con datos.

Excel es una buena herramienta para pequeñas cantidades de datos porque puede ingresar fácilmente los resultados de su encuesta y juzgar los hallazgos. También puede hacer hermosas tablas para mostrar sus resultados.

Excel también tiene algunas desventajas a considerar. Trabajar con grandes conjuntos de datos puede ser difícil y complicado en Excel. Debido a que Excel no está diseñado específicamente para análisis estadístico, los hallazgos a veces pueden ser incorrectos o engañosos.

Si Excel no es el programa adecuado para usted, puede buscar otras herramientas que son más precisas que Excel y son mejores para trabajar con grandes conjuntos de datos.

R

R es una de las herramientas más nuevas para leer datos y puede usarla para trabajar en casi cualquier proyecto. Es una herramienta de análisis estadístico gratuita que le permite cargar fácilmente sus datos en formularios como CSV o XLM, los cuales provienen de Excel. Los archivos CSV le permiten mantener sus tablas separadas y leer fácilmente los datos en el programa. XLM es el archivo típico de Excel; todo lo que guarde en Excel sin decirle que lo guarde como otra opción será un archivo XLM.

Pros y contras

Una gran ventaja de elegir R es que es completamente gratis; ni siquiera paga por los paquetes , que son programas de lectura de datos para un propósito específico. Recuerde, R, en sí mismo, es la herramienta; los paquetes que carga son los programas estadísticos que le permiten analizar los datos. Debido a que R es de código abierto , lo que significa que cualquiera puede usarlo, hay una amplia variedad de paquetes disponibles para realizar casi cualquier prueba que desee en sus datos. También puede distribuir la información a otras personas.

Otra gran cosa acerca de R es que, al igual que Excel, viene con algunas funciones de regresión básicas, pero los paquetes las agregan fácilmente. Esto le da más control sobre lo que desea analizar. También le permite crear tablas y gráficos específicos para sus necesidades.

Sin embargo, debido a que R es de código abierto, no hay una buena plataforma de servicio al cliente disponible para responder las preguntas que pueda tener. Además, R puede ser realmente complicado de usar. Es sensible a mayúsculas y minúsculas, lo que significa que las letras minúsculas y mayúsculas son importantes para leer los datos correctamente. Además, debido a que está disponible en varios paquetes, nunca puede estar seguro de cuál es el más preciso.

La buena noticia es que tanto Excel como R son asequibles y tienen la ventaja de ser fácilmente accesibles si necesita una herramienta de análisis de datos rápidamente.

Caro, pero con más opciones

Si tiene 10,000 encuestas de satisfacción de clientes y es nuevo en el trabajo con datos, es posible que desee considerar algo que ha existido durante mucho tiempo.

SPSS y SAS

SPSS y SAS son herramientas de análisis de datos de alta calidad que le ayudan a leer y comprender los datos de satisfacción de sus clientes. También vienen con un alto precio de etiqueta.

SPSS y SAS son paquetes estadísticos. Aparte de descargar una función específica aquí y allá, ambos programas están completamente preparados para leer e interpretar sus datos.

Aunque los paquetes son costosos, también le permiten trabajar con grandes cantidades de datos en algunos de los programas estadísticos más probados. SPSS y SAS también le brindan más opciones que Excel o R para crear tablas o gráficos que puede usar para mostrar los hallazgos en sus datos.

Diferencias

SPSS es fácil de usar, mientras que SAS está diseñado para una interpretación de datos extrema. Esto significa que SPSS no tiene la misma potencia que SAS, pero SPSS es más fácil de usar. SPSS tampoco le permite realizar una regresión robusta, algo por lo que SAS es conocido. Esto es importante si sus datos tienen varios valores atípicos o variables que no coinciden con el resto de los datos.

Pros y contras

Una de las ventajas de SPSS y SAS es que son paquetes de análisis estadístico probados, lo que significa que está obteniendo una gran herramienta que se ha utilizado durante mucho tiempo. Como resultado, podrá encontrar mucha información para responder cualquier pregunta que pueda tener. También le permiten realizar pruebas más complejas con mayor facilidad que programas como R.

Como se mencionó, ambos programas son muy costosos y pueden costar miles de dólares, dependiendo de la versión que compre. Además, carecen de la innovación de programas como R y están rezagados tanto en análisis como en gráficos.

Cada tipo de programa tiene claras ventajas y desventajas. Antes de decidir cuál es mejor para su empresa, debe considerar qué información desea obtener de los datos de satisfacción de sus clientes.

Resumen de la lección

Estuvo sentado en su escritorio rascándose la cabeza sobre qué hacer durante más de un día. Ahora que ha pasado por esta lección, conoce algunos de los beneficios y desventajas de los diferentes programas de análisis de datos. Si bien Excel es fácil de usar, es posible que no le permita trabajar con una gran cantidad de datos. R es gratis, pero puede ser difícil de usar. Tanto SPSS como SAS han existido durante mucho tiempo, por lo que ofrecen un buen servicio al cliente y tienen mucha información disponible para responder sus preguntas, pero los programas son costosos y, a menudo, no están tan actualizados como herramientas como R.