Tuotteet

SurveyMonkey on tehty tehokkaaseen toimintaan. Katso, mitä SurveyMonkey voi tehdä puolestasi.

Hanki tietoon perustuvia näkemyksiä johtavalta kyselytutkimusyritykseltä.

Tehosta toimintaa yli 100 integroinnin avulla.

Laadi ja mukauta verkkolomakkeita tiedon ja maksujen keräämiseen.

Kyselytutkimuksia ja näkemyksiä nopeammin tekoälyn avulla.

Räätälöidyt ratkaisut kaikkiin tutkimustarpeisiin.

Kyselytutkimusmallit

Mittaa yrityksesi asiakastyytyväisyyttä ja ‑uskollisuutta.

Selvitä, mikä ilahduttaa asiakkaita ja tekee heistä suosittelijoita.

Paranna käyttäjäkokemusta hyödyllisillä havainnoilla.

Kerää yhteystietoja eri sidosryhmiltä.

Hallitse helposti tapahtumien vastauspyyntöjä.

Selvitä, mitä osallistujat haluavat tulevilta tapahtumilta.

Paranna sitoutumista ja tuloksia havaintojen avulla.

Pyydä palautetta, niin osaat vetää parempia kokouksia.

Paranna työsuoritusta työtovereiden palautteen avulla.

Luo parempia kursseja ja opetusmenetelmiä.

Pyydä opiskelijoita arvioimaan kurssimateriaalit.

Selvitä asiakkaiden mielipiteet uudesta tuoteideasta.

Resurssit

Kyselytutkimusten ja datan parhaat käytännöt

Vinkkejä mm. kyselytutkimuksiin ja liiketoimintaan

SurveyMonkeyn ohjeet ja oppaat

Näin huippubrändit lisäävät kasvua SurveyMonkeyn avulla.

Ota yhteys myyntiinKirjaudu sisään
Ota yhteys myyntiinKirjaudu sisään

A/B-testauslaskuri

Ovatko tuloksesi tilastollisesti merkitseviä?

1,00 %

1,14 %

Kaksipuolinen testi aiheuttaa sen mahdollisuuden, että variantilla voi olla negatiivinen vaikutus tulokseesi.
Kuinka paljon voit luottaa siihen, että tuloksesi eivät ole sattumanvaraisia.

Variantti B:n konversioprosentti (1,14 %) oli 14 % suurempi kuin variantti A:n konversioprosentti (1,00 %). Voit olla 95 %:n varma, että variantti B:n suoritus on parempi kuin variantti A:n.

86,69 %

0,0157

A/B-testauksessa tilastollinen merkitsevyys tarkoittaa sitä, miten todennäköisesti kokeesi kontrolliversion ja testiversion välinen ero ei johdu virheestä tai sattumasta.

Jos testisi merkitsevyystaso on esimerkiksi 95 %, voit olla 95-prosenttisen varma, että erot ovat todellisia.

Yrityksissä halutaan usein selvittää, miten kokeilut vaikuttavat konversioprosenttiin. Kyselytutkimuksissa tilastollisen merkitsevyyden avulla pyritään yleensä varmistamaan, että kyselytutkimuksen tulokset ovat tarkkoja. Jos olet esimerkiksi kysynyt ihmisiltä, pitävätkö he enemmän mainoskonseptista A vai B, haluat myös varmistaa, että vastausten ero on tilastollisesti merkitsevä ennen kuin päätät, kumpaa mainosta käytät.

Anna meidän hoitaa matemaattinen puoli. Advantage-tilauksella saat käyttöösi tilastollisen merkitsevyyden automatisoidun arvioinnin. Katso hinnat.

Ensimmäisenä on muodostettava hypoteesi. Jokaisessa kokeessa on nollahypoteesi, joka tarkoittaa, ettei verrattavien asioiden välillä ole suhdetta, ja vaihtoehtoinen hypoteesi. Vaihtoehtoinen hypoteesi yrittää yleensä todistaa, että suhde on todellinen. Se on siis väittämä, jolle yrität löytää pohjaa. Jos kyse on konversioprosentin A/B-testauksesta, hypoteesiin saattaa kuulua painikkeen, kuvan tai tekstin lisääminen sivulle, jotta nähdään, vaikuttaako se konversioprosenttiin. Kun konseptin testaukseen käytetään kyselytutkimuksia edellisen esimerkin tavoin, hypoteesiin saattaa kuulua eri mainosversioiden testaamista, jotta saadaan selville, mikä vetoaa ihmisiin eniten.

Tilastotieteilijät pyrkivät toisinaan varmistamaan hypoteesien oikeellisuuden testeillä sen jälkeen, kun nollahypoteesi ja vaihtoehtoinen hypoteesi on muodostettu. Z-arvolla arvioidaan nollahypoteesin perusteltavuutta. Siitä voi käydä ilmi, ettei verrattavien asioiden välillä ole minkäänlaista suhdetta. P-arvo ilmaisee, ovatko vaihtoehtoista hypoteesia tukevat todisteet vahvoja.

Tilastollista merkitsevyyttä testattaessa kannattaa päättää, onko testi yksi- vai kaksisuuntainen. Yksisuuntaisessa testissä oletetaan, että vaihtoehtoinen hypoteesi kallistuu tiettyyn suuntaan, kun taas kaksisuuntaisessa testissä otetaan huomioon, että hypoteesilla voi olla tuloksiin myös negatiivinen vaikutus. Kaksisuuntainen testi on yleensä konservatiivisempi vaihtoehto.

Ammattimaiset tilastotieteilijätkin käyttävät tilastojen mallinnusohjelmistoja merkitsevyyden laskemiseen ja sitä tukevien testien tekemiseen, joten emme käsittele aihetta tässä kovin tarkasti. Jos kuitenkin aiot tehdä A/B-testin, voit laskea tulostesi tilastollisen merkitsevyyden sivun yläosassa olevalla laskurilla. Kyselytutkimuksissa SurveyMonkey voi laskea tulosten merkitsevyyden puolestasi automaattisesti.

Työkaluhakemisto

Työkalumme on suunniteltu hyödyntämään palautetta työtehtävässäsi tai toimialallasi.

Kyselytutkimusten parhaat käytännöt

Katso, kuinka saat parhaan hyödyn kyselytutkimuksistasi parhaiden käytäntöjemme avulla. Tutustu ohjeisiin ja aloita ilmaiseksi jo tänään.

Luo ja muokkaa verkkopohjaisia hakemuslomakkeita helposti

Luo ja muokkaa hakemuslomakkeita helposti, tee yhteistyötä tiimisi kanssa reaaliajassa ja julkaise lomakkeita nopeasti ilmaisten malliemme avulla.

Tutustu SurveyMonkey Enterprise ‑ominaisuuksiin

Hallitse palautetta SurveyMonkeyn tietosuojaominaisuuksilla, yksityisyydensuoja- ja vaatimustenmukaisuusstandardeilla sekä dataintegraatioilla.

Selvitä kyselytutkimuksella, mitä asiakkaasi haluavat.