المتغير النصي هو نوع من متغيرات الحسابية الذي يتم استخدامه في تصنيف مجموعات المستجيبين وتعيين تسمية نصية لكل مجموعة، بناءاً على الإجابات المسجلة. يتم استخدام إضافة تسمية نصية في نماذج استبيانات علم النفس و تحليل الشخصية واستبيان NPS (صافي نقاط الترويج) ونماذج تقييم الرضا وأي نموذج يمكن وضعه في فئة معينة عن طريق إجراء حسابات على إجابة المستخدم والنظر في تسمية للفئة المقابلة للنتيجة.
بالإضافة إلى إمكانية عرض هذه التسمية للمستجيب، يمكنك مشاهدتها في قسم التقرير، قسم جدول النتائج في الاستبيان، أمام إجابة كل مستخدم، حتى تتمكن من إجراء التحليلات والفحوصات ذات الصلة في الوقت المناسب.
لم يعد الأشخاص والمنظمات الذين يقومون بتصميم استبيانات NPS، باستخدام ميزة تسمية النص، بحاجة إلى قضاء وقت إضافي في تحليل الإجابات ورسم الرسوم البيانية. يمنح صافي نقاط الترويج أو مؤشر NPS (Net Promoter Score) أصحاب العلامات التجارية المختلفة الفهم الصحيح لمعرفة ظروفهم بين العملاء. يعد استبيان صافي نقاط الترويج أحد أكثر الاستبيانات شيوعاً وانتشراً والذي يرتكز بشكل أساسي على المتغيرات النصية في الاستبيان بهدف تصنيف المجيب على الاستبيان.
وفقاً لأسئلة هذا الاستبيان، سيخبرك العملاء عموماً بمدى استعدادهم للتوصية بعلامتك التجارية لشخص آخر من 0 (لن يوصوا على الإطلاق) إلى 10 (بالتأكيد).
لتنفيذ هذا السيناريو واستخدام خاصية المتغيرات الحسابية، في الخطوة الأولى، بعد إنشاء استبيان جديد واختيار نوع سؤال ذو المقياس الخطي، نقوم بإعداد القياس الخطي والتسمية ثم حفظه. يمكنك أيضاً استخدام نموذج استبيان جاهز لصافي نقاط الترويج وتخصيصها بحسب رغبتك.
بعد إنشاء الأسئلة وحفظها، في مرحلة إنشاء الاستبيان ومن أسفل اليمين نختار خيار “حساب المتغيرات “.
في الصفحة المعروضة، نحدد اسماً للمتغير الجديد ونغير نوع المتغير إلى نص. بعد ذلك، يمكنك اعتبار قيمة أولية لها أو حفظها دون إدخال قيمة محددة بحيث تحدد إجابات المستخدمين قيمتها. لقد حددنا هنا التسمية محايد للمتغير في سؤال المقياس الخطي.
بعد الصغط على زر الحفظ، نحرك مؤشر الفأرة إلى الجانب الأيسر من السؤال ونختار خيار العمليات الحسابية.
في الصفحة التي تظهر بعد المربع إذا كان لديك سؤال “كم من المحتمل أن توصي أصدقاءك ومحيطك بخدماتنا ومنتجاتنا وعلامتنا التجارية ” يوجد حقل لتحديد المجال. هنا قمنا بتعيين المجال لأرقام تساوي أو أصغر من 6 وفي الصف التالي، قم بتغيير خانة المتغيير إلى “التسمية” ثم اكتب كلمة “سيء القول ” كقيمة في الحقل التالي. يجب متابعة هذه المجموعة، التي تعتبر غير راضية عن العلامة التجارية، من قبل المنظمة لحل عدم الرضا أو اكتشاف سبب عدم الرضا.
بنفس الطريقة، بالنسبة للمجال الذي يساوي أو أكبر من 9، نضيف عملية حسابية إضافية وندخل التسمية “المروج” في حقل القيمة. المروجون: العملاء الراضون عنك لدرجة أنهم يوصون بك للآخرين.
لا نحتاج إلى إضافة حساب لمجال الأشخاص المحايدين لأن أي فاصل باستثناء الفاصل المحدد يعتبر محايداً، لكن إذا لم تقم بإدخال قيمة أولية للتسمية في قسم إضافة المتغير، فتأكد من إضافة حساب لـ المجال المحايد للسؤال ذي الصلة.
وأخيرا، في مرحلة التقرير، في قسم جدول نتائج الاستبيان، يمكنك رؤية التسمية المخصصة لكل مستجيب، وفقا للحسابات التي حددتها على الطيف، وبالنقر على زر التصدير، يمكنك الحصول على ملف اكسل بمخرجات الاستبيان الخاص بك.
من خلال الضغط على قسم التحاليل والرسوم البيانية والتحقق من الرسم البياني لمتغير التسمية، باستخدام صيغة مؤشر NPS، أي:
صافي نقاط المروجين = (عدد نقاط المروج/إجمالي المستجيبين) – (عدد نقاط المنتقدين سيئين القول /إجمالي المستجيبين) بهذا الشكل يمكنك حساب نقاط NPS الخاصة بك.
وفي نفس القسم من التقرير، وبالنقر على خيار التصفیة المتقدمة، يمكنك تطبيق تصفيات متعددة المستويات على النتائج الحاصل عليها وفقًا لاحتياجاتك. على سبيل المثال، في السؤال “كم من المحتمل أن توصي أصدقاءك ومحيطك بخدماتنا ومنتجاتنا وعلامتنا التجارية ” سيتم فصل الأشخاص الذين تم تصنيفهم بـ “سيئين القول “عن بقية الإجابات وسيتم عرضهم لك وكل ذلك باستخدام المتغيرات النصية في الاستبيان.
وأخيراً، تظهر النتائج لدينا وفقا للتصفية المحددة، بالإضافة إلى إمكانية تصديرالمخرجات المخصصة، أيضاً يتم عرض الرسوم البيانية في قسم التحليل والرسوم البيانية وفقا للتصفية المطبقة.
في هذا القسم، يمكنك وضع الملاحظات على المخطط الخاص بك، وإضافة مخطط جديد، ومشاركة رابط المخطط مع أشخاص آخرين. يمكنك مشاهدة الفيديو التوضيحي هذا لمزيد من المعلومات حول التصفیات متعددة المستويات.
إذا كان لديك أي أسئلة حول استخدام المتغيرات النصية في الاستبيان أو كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة، لاتتردد في سؤالنا عبر مراسلتنا على البريد الاكتروني التالي [email protected] .
