蒐集完問卷資料後，接下來就是根據問卷目標，將龐大的資料拆解並進行問卷分析。SurveyCake 後台不但將數據資料圖像化，讓你透過統計圖表即可一目瞭然分析結果，還提供多元的問卷分析方式，讓你能利用交叉分析與篩選組合，輕鬆拆解問卷資料，找到更具價值的數據洞察。
透過 SurveyCake 後台的問卷分析功能，協助你深入剖析數據與資料，找到品牌適合的受眾，掌握填答者輪廓與消費行為，不論是在制定品牌行銷策略上，還是擬定產品方向、優化服務流程，都能更加輕鬆！
善用 SurveyCake 問卷分析功能，為每筆回覆資料創造更大數據價值
接下來，將會告訴你如何實際運用 SurveyCake 分析功能於問卷中：
1. 統計圖表：問卷分析圖像化
過往在蒐集問卷時，你可能會遇到資料數量過多，需要拉公式計算或是一筆筆統計的問題。但在 SurveyCake 的後台中，直接幫你把填答者的回覆轉換成統計數據，並將數據圖像化，針對不同的題目類型跑出對應的分析圖表，讓你一目瞭然問卷分析結果。
如果你需要將資料統整成一份報告，也可以直接將統計圖表轉換成「一頁式」、「分頁式」或是「投影片模式」，將各題的圖表以個別方式呈現，再使用 pdf 格式下載，或是將圖表複製貼上到簡報中，為你節省統計數量、繪製圖表的時間！
2. Excel、SPSS 匯出：問卷分析與統計更輕鬆
除了統計圖表以外，進行問卷分析時，填答者明細也是相當重要的一環。 利用 SurveyCake 的「明細匯出」，瀏覽資料、指定排序、刪除資料、轉換瀏覽。若想要將資料以紙本方式留存，也能直接下載 Excel 檔，將資料印出備份。
如果是要將問卷資料做進一步的應用，也可以下載與大部分統計分析軟體相容的 SPSS 檔，再將明細資料匯進專業軟體中分析。
當然，你也能選擇直接串接 Google 試算表（Google Sheets），將所有的問卷資料會自動匯入 Google 試算表中，方便公司內部的同仁共同編輯與審視。
SurveyCake 串接 Google 試算表的方式，你可以參考：將問卷回覆匯入 Google 試算表，表單應用更彈性
3. 計算模式：自動加總數值資料
SurveyCake 提供「計算模式」功能，讓你可以輕鬆加總問卷中的數值資料，像是人數、分數、金額、數量等，都不用再另外花時間手動計算，後台會自動統計結果。
問卷設計者能依據不同情境，自行設定計算邏輯，為題目選項或回答加上數值。舉例來說，你今天想要設計一份測驗問卷，希望可以自動統計每份問卷的得分，就可以開啟「計算模式」，並設定「變數」與「邏輯」，選定題目的正確答案，以及答對後該題可以得到幾分。
- 變數設定：「變數名稱」代表運算結果的名稱，方便在設計問卷時進行辨認；「預設值」指計算的起始數值（若為 0，則會以零分開始計算）。
- 邏輯設定：帶入題目並選定正確答案，再設定答對該題可以得到的分數。
運用「計算模式」所統計出的得分，會呈現在「問卷結果頁」的「統計圖表」中，系統還會自動計算「眾數」、「平均」、「總和」等多項數值，讓老師們統計測驗分數時更加方便！
想了解更多計算模式的操作方式與情境應用，你可以參考：問卷統計新技能：SurveyCake「計算模式」輕鬆解決分數加總問題
4. 篩選組合：輕鬆拆解龐大數據，有利問卷分析
透過「篩選組合」，分析特定族群行為，進而發現在藏在數據之下的 insight，對日後的行銷策略規劃或產品優化都能有所幫助。
舉例來說，收到「產品使用滿意度調查」的客戶回饋後，除了「滿意」與「不滿意」兩項指標，你還可以將範圍縮小，設定特定條件分析，如「女性」或「科技業 ＆對產品不滿意」…等多種組合條件。
單一條件：你可依照使用者的「性別」進行篩選，比較變數之間的差異，「男性」與「女性」對產品的想法有何不同。當你設定「女性」，後台便只會顯示「女性」的資料給你，如此一來就可以快速分析女性族群的行為。
如果多數的「女性」都勾選「不滿意」，那麼身為品牌方，你就可以思考這個產品的目標群眾是否該放在男性上，或是此產品的功能對於女性來說不是這麼實用，而讓女性消費者有不好的使用體驗，進而規劃未來產品優化的方針。
多種條件：你也可以設定兩種以上的條件做篩選。舉例來說，你可以透過「篩選組合」，過濾出用餐情境為「商務宴請」且為「男性」的客戶，之後你就可以根據這群客戶的反饋，調整行銷策略或優化產品效能。
想了解更多「篩選組合」的運用，你可以參考：如何輕鬆又快速分析表單資料？「篩選組合」讓你一鍵達成！
5. 交叉分析：避免問卷分析平均偏誤
數據分析中很重要的一環就是「交叉分析」，運用「比較」規則來分析兩變數間的關係，並以「交叉圖表」的形式呈現兩題目的作答狀況，協助你清楚觀察比較後的結果。
舉例來說，今天在做「產品使用滿意度調查」時，統計結果顯示，全體客戶的產品體驗多數為「滿意」。但若再往下深入研究，也許就不如表層所看到的這麼簡單。像是每個產業族群是否都對這項產品滿意？抑或者每個年齡層的滿意程度有所差異？
若是只看某項數值或指標，就會不小心讓潛在意見被平均稀釋掉，影響後續的產品行銷策略或產品改善方向。為了避免此情況，你可以善用「交叉分析」功能，設定「基準題目」與「對照題目」，將選項間的交互關係以圖表和表格的方式呈現。
如下圖，整體滿意度平均來看介於「普通～滿意」之間。
但若將「職業」和「使用體驗滿意度」做交叉分析，就會發現「科技業」和「學生」的選擇多數都填寫「不滿意～非常不滿意」，這時品牌方就能思考是否此產品不適合這兩個職業的受眾，或是要根據這兩個目標族群做產品上的調整。
想了解更多「交叉分析」的運用，你可以參考：
6. 合併分析：彙整子母問卷，問卷分析超方便
過去想要製作多份相同類型的問卷，你只能複製問卷題目重新製作，統整時還要匯出各問卷的資料才能進行分析，步驟繁瑣又耗時。
但現在透過「子母問卷」功能，你只需要建立一份母問卷，就可以快速複製多份子問卷，並針對不同的投放對象進行發送，最後在後台直接進行合併分析，大幅縮減製作與管理的時間。
舉例來說，今天某家連鎖健身房，想要透過問卷製作各分店的預約時段，管控人流入場，店家就只需要設計一份「母問卷」，再利用「母問卷」產生各分店的「子問卷」，即可輕鬆統一問卷內容，最後還能將各分店的問卷結果進行合併分析。
如此一來，各分店就可以輕鬆掌握每個時段的人數，方便管理人數上限，若碰上額滿的狀況，也能即時通知顧客，轉往其他分店的場次。
想了解更多「合併分析」的運用，你可以參考：透過子母問卷功能，進行資料合併分析
7. 標籤：問卷分析、自動化分眾好幫手
除了透過問卷蒐集填答者的回饋，SurveyCake 的後台還提供「標籤」功能，能幫你把雜亂無章的問卷填答者，做系統性的第一層分類。將選擇「相同屬性」的填答者自動化分類，有效歸納問卷資料，協助企業洞悉消費者輪廓，讓品牌後續的分眾行銷或廣告策略更加精準！
像是上述的連鎖健身房預約問卷，就能在各分店選項中設定「標籤」，根據填答者的回答，分類北部、中部、南部，往後健身房有新增的課程或時段，就可以依據之前蒐集來的分類名單，發送 Line 訊息與 edm，讓顧客可以收到最符合自身需求的推播訊息。
想了解如何利用「標籤」自動化分眾，你可以參考：利用「標籤」功能有效歸納資料，協助企業洞悉消費者輪廓，精準鎖定目標族群！
8. GA 追蹤碼：掌握填答者輪廓，問卷分析更精準
除了「標籤」功能，你也能善用 GA 掌握填答用戶輪廓，在問卷中埋設「GA 追蹤碼」，歸類類似受眾與建立再行銷名單，後續企業在進行品牌廣告投放、edm 等再行銷策略時，就能有效提升轉換率。
你可以利用 GA 將蒐集回來的問卷資料，依照不同變數（如：網頁停留時間、特定瀏覽頁面、客層等），設計出「目標受眾」名單。再將 GA 設定的再行銷名單匯入 Google Ads 廣告帳戶中，利用更精準的名單進行廣告投放，使真正高度興趣的用戶接觸到廣告訊息，提升轉換率。
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