Cómo hacer análisis de encuestas para conocer bien a tus clientes (sin quebraderos de cabeza)

Puede resultar desalentador no saber cómo analizar los datos de una encuesta que has elaborado y planteado cuidadosamente a los clientes. No cabe duda de que conseguir insights prácticos a partir del feedback de los clientes para mejorar un producto o servicio es todo un arte, pero por suerte puede aprenderse.

En este artículo encontrarás un análisis de los diferentes métodos que puedes utilizar para analizar e interpretar los resultados de tus encuestas. Estas son las secciones que incluye:

• La regla de oro de las encuestas: empieza por el final

• 5 formas de analizar datos cuantitativos

• 3 formas de analizar insights cuantitativos

• 7 pasos para analizar resultados de encuestas desde cero

• Cómo evitar sacar conclusiones erróneas

La regla de oro de las encuestas: empieza por el final

Antes de profundizar en cómo hacer análisis de datos de encuestas, debes tener claro que, aunque conocer las métricas y las estadísticas tradicionales puede serte útil para analizar los resultados, la verdadera clave no es el análisis, sino la planificación.

Para obtener feedback de usuario que sea realmente útil, debes formular las preguntas de encuesta adecuadas. Y, para saber cuáles son las preguntas adecuadas, debes empezar por el final, es decir, establecer objetivos claros.

Para definir esos objetivos, puedes hacerte las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es el problema o la pregunta principal que debes resolver?

2. ¿Con qué segmentos de clientes puedes conseguir ese insight?

3. ¿Cuándo y dónde deberías preguntarles por ello?

4. ¿Qué tipo de encuesta sería la mejor para conseguirlo?

Cuando tengas claro qué información necesitas obtener, puedes decidir qué preguntas formular y determinar cómo hacer la encuesta.

Después de que hagas la encuesta y obtengas datos útiles con la información que te hayan proporcionado los segmentos correspondientes de tu audiencia, el paso siguiente es decidir qué tipo de análisis debes hacer.

Para ello, es importante que elijas los métodos de análisis adecuados al tipo de preguntas que hayas formulado y el tipo de datos que hayas recopilado. Por ejemplo:

1. Las preguntas cerradas te proporcionan datos cuantitativos (es decir, datos numéricos) que puedes analizar con gráficos, tablas y cuadros comparativos. En este caso, las personas encuestadas tienen que responder de una manera específica; por ejemplo, con un "sí" o un "no", seleccionando una puntuación del 1 a 5 o eligiendo entre varias respuestas predeterminadas.

Utiliza preguntas cerradas para medir y comparar lo que tus usuarias y usuarios piensan o sienten sobre un tema específico. Los cuestionarios cerrados son una de las formas más eficaces de llevar a cabo encuestas de satisfacción del cliente.

2. Las preguntas abiertas te aportan datos cualitativos (es decir, datos descriptivos, basados en palabras). En este caso, puedes identificar tendencias y clasificar las respuestas en grupos y categorías. Los personas encuestadas pueden responder como quieran, con sus propias palabras.

Utiliza preguntas abiertas cuando quieras profundizar en un tema y averiguar por qué las usuarias y los usuarios piensan, sienten o se comportan de una determinada manera.

5 formas de analizar datos cuantitativos

Los cinco métodos que aparecen a continuación te ayudarán a conseguir insights valiosos a partir de los datos de encuestas cuantitativas:

1. Haz comparaciones sencillas para identificar las preferencias de los clientes

Si formulas una pregunta de opción múltiple en tu encuesta, las respuestas te ayudarán a identificar las preferencias específicas de los clientes (por ejemplo, cuando estés probando una nueva función, servicio o diseño de un producto).

Para analizar datos comparativos, suma el número total de respuestas de cada opción. A continuación, crea un gráfico de comparación para organizar el número de respuestas o los porcentajes de cada una:

Este tipo de comparación suele ser más fácil de interpretar si se muestra en un gráfico de barras o un gráfico circular:

2. Utiliza gráficos de tabulación cruzada para comparar los resultados de diferentes segmentos de audiencia

Si incluyes en tu encuesta preguntas que te permiten clasificar a las personas encuestadas por grupos demográficos, puedes comparar cómo responden a la misma pregunta los diferentes segmentos de audiencia; por ejemplo, cómo varían las respuestas según el grupo de edad o el sector.

Utiliza un gráfico de tabulación cruzada para comparar las respuestas de cada segmento:

3. Analiza los datos sobre escalas utilizando la moda, la media y los gráficos de barras

Si en tu encuesta les pides a las usuarias y los usuarios que respondan seleccionando una opción de una escala, puedes medir la opinión de los clientes sobre temas específicos, funciones del producto o servicios que ofreces. Este tipo de pregunta también es una buena forma de hacer un análisis de la CX.

Por ejemplo, puedes utilizar una escala de Likert numérica para pedirle a las personas encuestadas que elijan uno de los valores numéricos que incluyas en ella:

También puedes utilizar una escala más descriptiva:

En cualquier caso, uno de los métodos más sencillos para analizar los datos de una encuesta en la que utilices una escala es crear un gráfico de barras que muestre los índices de respuestas.

Para ello, puedes utilizar un editor de hojas de cálculo, como Excel o Google Sheets. Introduce los nombres de cada respuesta en una fila y, a continuación, añade la frecuencia con la que se seleccionó en la fila superior correspondiente para crear un gráfico de barras, que tendrá un aspecto similar a este:

Si tu escala incluye respuestas numéricas (por ejemplo, una clasificación del 1 al 7), existen otras dos formas sencillas de analizar los datos:

1. Calcula la moda

La moda es la respuesta que más se repite en un conjunto de datos, lo que te sirve para averiguar rápidamente qué puntuación de la escala eligieron con más frecuencia las personas encuestadas.

Puedes calcular la moda en una hoja de cálculo con la función de fórmula MODE. Para ello, selecciona una celda en blanco, escribe =MODE en la barra de fórmulas y, a continuación, selecciona las celdas que contienen las distintas respuestas de la encuesta.

2. Calcula la media

La media es a lo que generalmente nos referimos cuando hablamos de "promedio". Puedes calcularla sumando todas las puntuaciones y dividiendo el total por el número de respuestas.

La media representa la respuesta típica, lo que te resulta útil si deseas comparar cómo cambian las respuestas de los clientes a la misma pregunta a lo largo del tiempo.

Existe cierto debate sobre el uso de medias para analizar escalas, pero eres tú quien debe decidir si este método te funciona para analizar datos de encuestas.

4. Calcula tu Net Promoter Score® utilizando una fórmula sencilla

Cuando preguntes a los clientes qué probabilidad hay en una escala del 1 al 10 de que recomienden tu producto o servicio, puedes utilizar las respuestas para calcular tu Net Promoter Score® (NPS).

El NPS se representa con un número que oscila entre -100 y +100, y se considera un indicador práctico de la satisfacción del cliente y la fidelización. Sin embargo, suele calcularse utilizando una metodología diferente:

Cómo calcular tu Net Promoter Score®:

1. Suma los promotores (los que responden 9 y 10).

2. Suma los detractores (los que responden 0 a 6).

3. Calcula el porcentaje dividiendo el número de promotores por el número total de respuestas.

4. Repite el paso 3 con los detractores.

5. Aplica la fórmula NPS: porcentaje de promotores menos porcentaje de detractores.

También puedes encontrar tu puntuación utilizando nuestra práctica calculadora de NPS (gratuita). Para obtener información más detallada, consulta nuestra guía sobre cómo calcular el NPS.

5. Compara tus datos con la media del sector o con tus resultados anteriores

Cuando analizas datos cuantitativos por primera vez, te puede resultar complicado determinar si las cifras son buenas o malas.

Por ejemplo, puede que descubras que la tasa de conversión de tu página de destino es del 12 %, lo que te puede parecer bajo a priori. Sin embargo, si luego te enteras de que la tasa de conversión media en tu sector es del 8 %, entonces te darás cuentas de que en realidad lo estás haciendo bastante bien.

Esta evaluación comparativa se llama "benchmarking", y es una forma estupenda de interpretar tus datos de forma útil.

Puedes interpretar mucho mejor los datos de tu encuesta comparándolos con resultados anteriores.

Por ejemplo, si comparas tu Net Promoter Score® actual con tu puntuación de hace seis meses, en lugar de considerarla directamente como "buena" o "mala", puedes hacerte una idea de cómo vas evolucionando a lo largo del tiempo.

3 formas de analizar insights cuantitativos

Los datos cualitativos suelen ser más útiles cuando se utilizan para respaldar y explicar datos cuantitativos.

A continuación tienes tres formas sencillas de analizar insights de datos cualitativos brutos de encuestas:

1. Crea representaciones visuales de los datos de las encuestas

Los datos cualitativos de las encuestas suelen incluir cientos o miles de respuestas únicas. (Sí, lo sabemos...).

Una buena forma de procesar esta información es creando visualizaciones de datos; por ejemplo, podrías generar una nube de palabras a partir de los términos que aparecen con más frecuencia en las respuestas. Aunque las nubes de palabras no proporcionan necesariamente una respuesta definitiva a una pregunta, pueden ser un buen punto de partida para el debate.

2. Lee las respuestas individuales para descubrir insights que hayan pasado desapercibidos para que te ayuden a mejorar tu producto y tus comunicaciones

El análisis cualitativo no siempre consiste en detectar tendencias, sino que también se trata de descubrir las motivaciones, las objeciones y los deseos que tu audiencia no te dirá (o no puede decirte) directamente.

Sarah Doody, autora de UX Notebook, utilizó datos cualitativos para perfeccionar la forma de comunicar sus cursos de formación sobre experiencia de usuario (UX):

"Una pregunta que me gusta hacer es la siguiente: 'Antes de hacer este curso, los mayores retos a los que me enfrentaba eran __________,' o 'lo que me frenaba era ___________'".

Al hacer preguntas como estas, es probable que obtengas muchas respuestas diferentes. Aunque pueda parecer abrumador, tomarte el tiempo de leer cada respuesta puede ayudarte a comprender mejor lo que tu audiencia realmente necesita de tu producto.

3. Convierte insights cualitativos en datos cuantitativos

Si tienes suficientes datos cualitativos de tu encuesta, puedes clasificar tus respuestas en categorías y utilizarlas para crear gráficos, tablas y diagramas. Para averiguar cómo hacerlo, consulta nuestra guía sobre análisis de preguntas abiertas en cinco pasos.

Como adelanto, estos son los cinco pasos que debes seguir:

1. Añade tus respuestas a una hoja de cálculo.

2. Busca formas de categorizar las respuestas individuales.

3. Asigna cada respuesta a una categoría.

4. Organiza los datos de tu encuesta por categorías.

5. Representa tus datos visualmente.

7 pasos para hacer análisis de encuestas desde cero

1. Establece los objetivos del análisis

Empieza diciendo qué preguntas clave de investigación quieres responder con los datos de tu encuesta. Esto te ayudará a determinar qué puntos de datos debes analizar y en qué orden.

2. Elimina los datos incompletos o poco fiables

Si tu encuesta incluye varias preguntas, es posible que las personas encuestadas se salten algunas o dejen campos en blanco.

Esto no siempre es un problema, pero si intentas comparar las diferencias entre las respuestas de los encuestados a varias preguntas, las respuestas incompletas pueden sesgar los resultados. En este caso, es mejor eliminar las respuestas incompletas.

3. Identifica tendencias en tus datos cuantitativos

Empieza observando los datos cuantitativos que más se ajusten a tus objetivos de análisis estadístico.

Por ejemplo, imagina que tienes un producto de SaaS y quieres comprender por qué no hay más personas que se suscriben a un plan de pago tras completar una prueba gratuita. Para averiguarlo, puedes pedir a las usuarias y los usuarios de la versión de prueba gratuita que valoren la utilidad del producto.

Ahora imagina que los datos de la encuesta indican que el 70 % de las personas usuarias de la versión de prueba consideran que el producto es útil. Entonces, en ese caso podrías descartar que el producto sea la razón por la que no continúan.

Identificar tendencias de esta manera te permite acotar el problema mediante un proceso de descarte.

4. Comprueba que tus hallazgos sean estadísticamente significativos

Sacar conclusiones significativas de los datos de una encuesta cuantitativa puede ser complicado. Los datos suelen tener "ruido", porque la gente a veces se equivoca al introducir sus respuestas.

Si solo tienes un puñado de respuestas, ese "ruido" conlleva un margen de error que afectará aún más a los resultados de la encuesta. Cuantos menos datos tengas, menos probable será que tus hallazgos tengan significación estadística.

Utiliza nuestra calculadora de tamaño de muestra para comprobar que tu conjunto de datos es lo suficientemente grande como para que puedas confiar en la validez de los insights que consigas. Además, asegúrate de que no estás sacando conclusiones precipitadas sobre tus datos asumiendo que correlación significa causalidad.

5. Compara tus datos cuantitativos con puntos de referencia anteriores

Siempre que sea posible, intenta obtener un marco de referencia para interpretar tus datos. Observar los datos históricos puede ayudarte a comprender las tendencias que identifiques.

Retomemos el ejemplo de una empresa de SaaS que intenta comprender por qué las usuarias y los usuarios de la versión de prueba gratuita no se suscriben a un plan de pago.

En ese caso, tu empresa podría comparar sus resultados con los puntos de referencia de una encuesta similar que hicieran el año anterior.

Ahora imaginemos que las usuarias y los usuarios de prueba encuentran el producto muchísimo más útil este año que el año anterior, pero las suscripciones al plan de pago siguen sin aumentar. Esto podría indicar que necesitas centrarte en optimizar otros factores, como la customer experience o experiencia de cliente (CX) o el precio, en lugar de seguir desarrollando el producto.

6. Utiliza datos cualitativos para apoyar y explicar tus hallazgos sobre los datos cuantitativos

Combinar datos cuantitativos y cualitativos de encuestas puede ayudarte a hacerte una idea más completa de lo que está ocurriendo y de lo que los clientes necesitan de tu producto.

Mientras que el análisis cuantitativo suele revelar tendencias y preferencias de la audiencia, el análisis de datos cualitativos puede revelar por qué ocurren.

Apliquemos esto a la misma empresa de SaaS que quiere determinar por qué las usuarias y los usuarios de la versión de prueba gratuita no se suscriben al plan de pago:

Al hacer una pregunta cerrada, identificaste que el 70 % de las personas usuarias de la versión de prueba encontraban útil el producto, lo que indica que el problema probablemente no esté en el producto en sí.

Si también formulaste una pregunta abierta del tipo "¿Qué te está frenando para suscribirte a nuestro plan de pago?", podrías analizar las respuestas y descubrir que a los usuarios de prueba les echa para atrás el precio del plan.

7. Presenta tus hallazgos a tus colegas

Después de que identifiques insights útiles a partir de los datos de tu encuesta, es hora de compartir tus hallazgos con tu equipo.

Si se los comunicas en una reunión, recuerda que puede ser difícil para las personas asimilar los números sin procesar. Por eso, en estos casos lo mejor es presentar los hallazgos de forma concisa representándolos con tablas, gráficos o infografías.

Sin embargo, si estás creando un informe más detallado para que tus colegas lo lean cuando puedan, puedes incluir algunas cifras más detalladas.

Crea una narrativa útil

Tanto si estás elaborando una presentación visual como un informe detallado, intenta crear una narrativa en torno al análisis de tu encuesta. Lleva a los miembros de tu equipo por el mismo camino que tú has recorrido para llegar a tus conclusiones (pero no dudes en omitir los análisis que no hayan sido útiles o concluyentes).

Empieza exponiendo tus objetivos y lo que te impulsó a hacer una encuesta. A continuación, presenta los conjuntos de datos en un orden que apoye tus análisis.

En el ejemplo de la empresa de SaaS, el orden sería:

• He identificado una tendencia clave con datos cuantitativos.

• He utilizado la evaluación comparativa histórica para descartar una posible explicación de la tendencia.

• He identificado los precios como otra posible explicación consultando los datos cualitativos de la encuesta.

• He aprovechado otros datos (de mapas de calor y grabaciones de sesiones) para atar cabos y verificar mis hallazgos.

Cómo evitar sacar conclusiones erróneas

Un error común al analizar encuestas es sacar conclusiones precipitadas sobre las causas de una tendencia concreta. La gente con conocimientos avanzados de estadística suelen referirse a este error como "confundircorrelación con causalidad".

Por ejemplo, imagina que estás recopilando datos sobre por qué cierran los restaurantes. Tus datos podrían revelar que, sorprendentemente, todos los restaurantes que fracasan utilizan cubiertos.

Estos son los dos datos que tendrías:

1. El número de restaurantes que fracasan.

2. El número de restaurantes que utilizan cubiertos.

Cuando juntas estos dos conjuntos de datos en un gráfico, este muestra que el 100 % de los restaurantes que fracasan utilizan cubiertos, por lo que los conjuntos de datos parecen tener una relación (es decir, están correlacionados).

Pero no tendría sentido argumentar que los cubiertos son la causa del fracaso de los restaurantes.

Por tanto, aunque los dos datos estén correlacionados, no significa que uno sea la causa del otro.

Evita el error de "correlación vs. causalidad" en tus análisis de encuestas

Asegúrate de no sacar conclusiones precipitadas sobre tus análisis. Ten en cuenta todos los factores que puedan influir en las tendencias y utiliza datos cualitativos para descubrir factores en los que no habías pensado. Además, cuestiona las suposiciones buscando datos que las refuten.

Por ejemplo, imagina que tu evaluación comparativa muestra:

• La satisfacción del cliente con tu producto ha bajado desde el año anterior.

• Tu empresa actualizó las funciones del producto el año anterior, así que concluyes que las actualizaciones causaron el descenso en la satisfacción del cliente.

Ahí está el error.

Aunque los dos factores (la satisfacción del cliente y las funciones del producto) cambiaron al mismo tiempo, no significa necesariamente que uno causara el otro. Podría ser que la satisfacción del cliente se viera afectada por problemas con la atención al cliente, la velocidad de carga del sitio web o cualquier otro factor (que podría no tener nada que ver con las actualizaciones del producto).

Utiliza herramientas de análisis del comportamiento del usuario para investigar y comprender lo que ocurre en tu sitio web y así evitar actuar basándote en suposiciones y descubrir la verdadera razón del empeoramiento de la satisfacción del cliente.

Reflexiones finales

Analizar datos de encuestas ayuda a comprender el comportamiento de los clientes y a hacer un seguimiento del rendimiento de la empresa, pero trabajar con grandes cantidades de datos puede resultar abrumador.

Simplifica las cosas y recuerda:

• Diseña tus encuestas con objetivos claros y sencillos desde el principio.

• Utiliza datos cuantitativos para detectar las tendencias iniciales y, a continuación, utiliza datos cualitativos para buscar explicaciones más profundas.

• Asegúrate de que tus conclusiones son válidas utilizando puntos de referencia, comprobando que el tamaño de la muestra es suficiente y teniendo en cuenta la correlación frente a la causalidad.