惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Google DeepMind News
Google DeepMind News
Jina AI
Jina AI
IT之家
IT之家
J
Java Code Geeks
博客园_首页
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
量子位
I
InfoQ
博客园 - 【当耐特】
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
WordPress大学
WordPress大学
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
博客园 - 司徒正美
V
V2EX
博客园 - Franky
U
Unit 42
S
SegmentFault 最新的问题
美团技术团队
The Register - Security
The Register - Security
Last Week in AI
Last Week in AI
G
Google Developers Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
博客园 - 叶小钗
M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - 聂微东
腾讯CDC
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
T
Troy Hunt's Blog
B
Blog
P
Palo Alto Networks Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Privacy International News Feed
K
Kaspersky official blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
C
Cisco Blogs
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
F
Fortinet All Blogs
S
Schneier on Security
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Engineering at Meta
Engineering at Meta
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
小众软件
小众软件
T
Threatpost
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Martin Fowler
Martin Fowler
AWS News Blog
AWS News Blog
V
Visual Studio Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
H
Heimdal Security Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как узнать все, о чем думают пользователи, когда бросают покупки: гайд по онлайн-опросам
ArtSander · 2026-05-14 · via Все публикации подряд на Хабре

Как узнать все, о чем думают пользователи, когда бросают покупки: гайд по онлайн-опросам

Время на прочтение10 мин

Охват и читатели0

Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.

Если хотите быть в курсе трендов в UX/UI- дизайне, подписывайтесь на наш Telegram-канал.

Онлайн-опросы — это метод исследования продукта, который позволяет получить новую информацию и понять мотивы поведения пользователей. А значит, улучшить пользовательский опыт и снять барьеры на пути потребителя.

С помощью опроса можно узнать о том, кто ваши пользователи, каковы их потребности, что они находят полезным, а что неудобным. Изучение пользователей важно, чтобы не действовать наугад, не тратить бюджеты впустую, а точно удовлетворять ожидания и потребности вашей ЦА. Чем точнее исследование, тем лучше UX и CX, а значит, выше конверсии и прибыль.

При работе с данными нужно учитывать, что необходимо собирать и анализировать количественные и качественные данные, причем они должны подтверждать результаты друг друга.

Качественные данные — это информация о поведении и мотивах покупателей, которая позволяет выдвигать гипотезы.

Чтобы подтвердить выдвинутые гипотезы, необходимы количественные данные — то есть статистически верная информация, выраженная в числовом значении.

Один из инструментов сбора количественных данных — это опросы пользователей.

Зачем нужны опросы

  • Понять, для чего люди пришли на ваш сайт.

  • Собрать количественные данные, чтобы подкрепить результаты качественных исследований или наоборот.

  • Получить обратную связь от пользователей о новых функциях и сервисах.

  • Собрать количественные данные об уровне удовлетворенности клиентов.

  • Набрать участников для модерируемых пользовательских тестов.

Основное преимущество, которое дают UX-опросы — это диалог с настоящими живыми пользователями и непосредственная обратная связь в моменте использования сайта.

Для чего можно использовать опросы

В первую очередь опросы нужны, чтобы учитывать мнение посетителей и не игнорировать UX. При этом ответы пользователей дадут вам реальную картину, а не просто догадки на основе примера конкурентов или лучших решений.

1. Улучшение пользовательского опыта

Каждый посетитель вашего сайта взаимодействует также и с вашим брендом и от того, насколько позитивный опыт он получает, зависит коммерческий успех сайта. Опросы помогают найти барьеры на пути к конверсии, моменты, которые доставляют неудобства.

Пример опроса об удобстве использования сайта

Пример опроса об удобстве использования сайта

2. Редизайн

Если вы задумались провести редизайн сайта, вам обязательно нужно собрать фидбек от пользователей — важно знать, какие функции ценятся посетителями, а от чего стоит избавиться или исправить. Иначе вы рискуете полностью провалить коммерческие KPI при запуске новой версии сайта.

Новый сайт может принести больше проблем, чем пользы и не оправдать затраченных ресурсов. Чтобы этого не случилось, нужно найти основные болевые точки, недостатки и достоинства текущего функционала.

В отдельных случаях стоит придерживаться эволюционного подхода и развивать UX системно на каждом этапе CJM и опросы вместе с другими инструментами помогут в этом.

Так например, команда «Эльдорадо» пошла по аналогичному пути, разместив на каждом из этапов активные виджеты опросников и ежемесячно фиксировала среднюю оценку, при этом постепенно улучшая интерфейс. По итогу эти значения с среднем улучшились от 10–40%.

3. Повышение конверсии

Системное повышение конверсии (CRO) невозможно без статистически верных данных и подтверждения гипотез. Опросы служат именно этой цели — дают информацию, которая позволяет принимать решения на основе реальных данных от пользователей.

4. Увеличение продаж

Для этой цели необходимо запускать опрос сразу после завершения покупки, так вы получите ценную информацию, которая позволит масштабировать и воспроизвести успешный пользовательский опыт.

5. Поощрение рекомендаций и отзывов о сайте

Рекомендации пользователей — это самая эффективная реклама. Чтобы понять, насколько люди готовы вас рекомендовать, используйте индекс лояльности пользователя — NPS.

6. Создание портретов пользователей

Для формирования портретов потребителей мы пользуемся данными веб-аналитики. Но для уточнения картины полезно использовать опросы, в которых напрямую спрашивать пользователей или просить описать себя одним предложением.

Где и когда задавать вопросы?

Чтобы получить корректные результаты, важно не только правильно сформулировать вопросы, но и разместить их в нужном месте. Например, на странице входа можно спросить, откуда пользователь пришел к вам, но опрос о пользовательском опыте здесь совершенно неуместен.

Главная страница

Для оценки главной можно использовать инструменты пассивного фидбека, то есть когда пользователь имеет возможность сам решить, хочет ли он оставить отзыв или ответить на вопрос.

Например, это может быть виджет-кнопка, которая также может быть установлена на всех страницах сайта.

Посадочная страница

Опросы на странице входа помогут получить больше информации о пути пользователя: какие барьеры он встречает, что помешало ему совершить покупку, почему он отказался от оформления заказа и т. д.

Опросы лучше показывать лишь тем пользователям, которые провели хотя бы 30 секунд на сайте или пролистали до середины.

Страница после завершения покупки

Здесь собирается обратная связь после успешного завершения целевого действия. Например, сразу после сообщения об успешной покупке или завершения регистрации, когда у пользователя еще свежи впечатления от полученного опыта.

Ответы пользователя помогут понять, насколько удачным и легким был его опыт, были ли какие-то трудности. Эта информация позволит улучшить пользовательский опыт и повысить количество конверсий в будущем.

Но, как правило, результаты опроса CSAT, о котором поговорим ниже, на этом этапе соответствует бенчмаркам, так как пользователь легко справился с этой задачей, либо делает это не в первый раз.

Но даже здесь, можно получить полезные инсайты.

Куда интереснее спрашивать о проблемах в процессе оформления заказа, ведь тогда оценка по CSAT будет значительно ниже и покажет слабые места.

Страницы с высоким процентом выходов

Высокий процент отказов от взаимодействия на странице говорит о том, что люди не могут найти то, что хотят. Проведя опрос, вы узнаете, почему люди уходят с сайта.

Другой вариант — провести опрос на страницах с низкой конверсией — это также даст ценную информацию, почему люди уходят или не покупают.

Расположение формы опроса на сайте

Пассивная панель на одной из сторон сайта

Это небольшое диалоговое окно с вопросом. Пользователи его видят, при этом оно не перекрывает контент и важные функции. Если у них есть желание и время, то они отвечают на вопрос.

Опрос во всплывающем окне

В pop-up можно приглашать принять участие в опросе, а сами вопросы задавать на отдельной странице или сайте. У этого варианта есть минус — он отвлекает и раздражает пользователей, поэтому логичнее всего использовать его после завершения целевого действия.

Форма обратной связи между экранами с единственным вопросом

Здесь вопрос встроен сразу в продукт и показывается как отдельный шаг на пути клиента. Это так называемый микрофидбек, то есть короткая обратная связь, которая помогает прояснить только один аспект взаимодействия с продуктом.

Например, так делает «Яндекс», когда просит оценить водителя такси — пользователю предлагается быстро поставить оценку, которая затем учитывается в общем рейтинге.

Опросы также различают по частоте проведения: они могут быть разовыми — для проверки гипотез с помощью статистических данных и регулярными — для отслеживания динамики оценок.

Регулярные опросы

Проводятся по устоявшейся методологии.

Net Promoter Score, NPS — индекс готовности дать рекомендацию

Определяет приверженность потребителей товару или компании.

Вопрос: «Какова вероятность, что вы посоветуете наш сайт?»

Ответ: оценка по шкале от 1 до 10.

NPS = % промоутеров - % критиков

  • Промоутеры — 9–10 баллов.

  • Нейтралы — 7–8 баллов, не учитываются в расчете.

  • Критики — 0–6 баллов.

NPS может колебаться от -100 до +100 баллов и показывает соотношение критиков к приверженцам.

Customer Effort Score, CES — оценка усилий клиента

Определяет относительные усилия, которые необходимо было приложить пользователю, чтобы совершить конкретное действие.

Вопрос: «Насколько сложно было вам достичь своей цели?»

Ответ: оценка по шкале от 1 до 7.

CES = положительные оценки / на количество ответов x 100%

  • Положительные оценки — 5–7 баллов.

  • Остальные оценки — 1–5 баллов.

Customer Satisfaction Score, CSAT — оценка удовлетворенности клиентов

Эта метрика измеряет уровень клиентской удовлетворенности.

Оценка учитывает как общий уровень удовлетворенности вашим продуктом, так и измеряет уровень удобства отдельных участков пользовательского пути. Для общей оценки пользователей опрашивают раз в квартал или год, а для оценки сценариев — сразу после их прохождения.

Вопрос: «Насколько вы довольны сайтом?» или «Насколько удобно вам было совершить целевое действие?»

Ответ: оценка по 5-балльной шкале, эмодзи или звездочки рейтинга.

CSAT = положительные оценки / на количество ответов x 100%

  • Положительные оценки — 4–5 баллов.

CSI — индекс удовлетворенности потребителя

Усовершенствованная версия CSAT — здесь общий индекс высчитывается из уровней удовлетворенности отдельными параметрами. Например, отдельно оцениваются скорость загрузки сайта и процесс оформления покупки.

Еще одна особенность CSI — пользователи оценивают важность каждого параметра лично для них, то есть это индивидуальная оценка отдельных процессов. Это позволяет правильнее приоритизировать задачи — процессы для оценки можно располагать по степени их важности.

Опрос состоит из двух этапов:

  • Выявление важности каждого из параметров или услуги. Вопрос: «Насколько для вас важен данный параметр?»

  • Оценка удовлетворенности клиента каждым из параметров. Вопрос: «В какой степени вы удовлетворены данным параметром?»

Ответы: оценки от 1 до 7 баллов.

CSI параметра = важность x оценка x 100%

Чтобы получить итоговый индекс, нужно усреднить все значения параметров:

CSI = оценка% + оценка% + оценка% / 7

Разовые опросы

Цель разовых опросов — получить информацию здесь и сейчас, они не предполагают изучения динамики и тенденций.

Разовый опрос не поможет:

  • выявить переживания пользователей и глубинные цели;

  • проверить сложные сценарии и гипотезы;

  • получить абсолютную правду в ответах.

Но с их помощью можно собрать базовую информацию о ЦА, выяснить их отношение к продукту, отобрать респондентов для исследований, проверить удобство сайта и удовлетворенность дизайном.

Типы опросов:

  • на раннем оттоке — позволяют выяснить боли недовольных клиентов;

  • опросы-благодарности — позволяют опрашивать лояльных клиентов и определить области, которые можно улучшить;

  • по завершении тестирования продукта — помогут найти проблемы в юзабилити после проведения UX-исследования.

Возможные ошибки при составлении опросов

1. Слишком много вопросов

Не стоит задавать в одном опросе более 5 вопросов, также важно показывать пользователю сколько еще вопросов осталось. У коротких опросов гораздо лучше показатели прохождения, потому что чем длиннее опрос, тем ниже вовлеченность.

2. Все вопросы закрытого типа

Это вопросы, которые содержат утверждения, например: «Я легко совершил покупку». Далее предполагаются варианты ответов по шкале от «не согласен» до «согласен полностью». В таком случае пользователь может выбирать только из готовых вариантов ответов.

Закрытые вопросы помогут посчитать статистику, но не смогут дать важной информации.

3. Двусмысленность в вопросе или возможных ответах

Вопросы и ответы не должны иметь двусмысленных формулировок, иначе фидбек будет некорректным. Поэтому вопрос всегда должен касаться только одного предмета и быть максимально конкретным.

Например, не стоит в одном вопросе задавать сразу два утверждения. Сюда же можно отнести вопросы с двойным отрицанием.

4. Недостаточно ответов

Чтобы убедиться, что результаты опроса не изменятся из-за статистической ошибки более чем на 10%, рекомендуем получить не менее 100 полных ответов для каждого опроса. При увеличении количества ответов статистическая ошибка уменьшается, оптимальным можно считать от 500 до 1 500 ответов.

5. Вопросы о далеком будущем

Пользователи не любят таких вопросов, поскольку не имеют далекоидущих планов относительно вашего продукта, сайта, сервиса или бренда.

6. Непонятный язык или специализированные термины

Пользователи не владеют специфической терминологией — то что для специалиста обыденный язык — для посетителя просто набор непонятных терминов. Соответственно, он не сможет корректно ответить на поставленный вопрос и чаще всего просто откажется от ответа.

7. Пристрастные формулировки и варианты ответов

Не стоит побуждать пользователей отвечать именно так, как вам хочется — так вы исказите реальную картину в угоду собственному мнению.

8. Шаблонные вопросы и варианты ответов

При составлении вопросов стоит учитывать цели опроса — какую именно информацию вы хотите получить и какую задачу решаете. Поэтому не нужно копировать схемы чужих опросов или использовать готовые шаблоны. Для разных опросов должны быть свои наборы вопросов.

9. Слишком много полей со свободным вводом

Пользователи не хотят думать за вас и если полей со свободным вводом много, то они будут вводить малоинформативные сообщения, которые будет сложно типизировать. Поэтому стоит продумать ответы за пользователя заранее и дать возможность оставить комментарий.

О чем спрашивать

Все вопросы можно подразделить на три группы:

1. Что привлекает пользователей на сайт?

Здесь определяется ценность сайта для посетителя.

Примеры:

  • Что привлекло вас на нашем сайте?

  • Как мы можем улучшить страницу по вашему мнению?

  • Откуда вы узнали о нас?

  • Какой информации вам не хватает на этой странице?

  • Нашли ли вы то, что искали?

Вопросы этого типа стоит задавать на домашней и посадочной страницах, а также на странице с продуктом.

2. Что мешает пользователям совершить целевое действие?

Здесь выясняются барьеры и препятствия на пути пользователя.

Примеры:

  • Есть ли что-то, чего вы не нашли сегодня на сайте?

  • Почему вы отменили подписку?

  • Что помешало совершить вам покупку?

  • Остались ли у вас вопросы перед совершением покупки?

  • Что можно было бы улучшить на сайте?

О барьерах лучше всего спрашивать на страницах с высоким процентом отказов и на этапе корзины.

3. Что побуждает совершить целевое действие?

Здесь выясняем, что конкретно мотивирует пользователя совершить конверсионное действие.

Примеры:

  • Насколько легко вам было совершить покупку?

  • С какой вероятностью вы бы порекомендовали наш сайт?

  • Как вы планируете воспользоваться нашим продуктом?

  • О чем вы беспокоились в процессе покупки?

Выявлять мотивацию стоит на success-страницах, то есть на этапах после успешного завершения целевого действия, например, после покупки или подписки.

Как анализировать результаты опросов

1. Собрать ответы на каждый вопрос, отобразить на диаграмме и проанализировать распределение — это статистические данные.

2. Изучить сочетание ответов на несколько вопросов и цепочки ответов — так можно найти связи и зависимости одних вариантов ответов с другими.

3. Навесить дополнительные теги на ответы и отфильтровать по ним — так можно получить информацию в разрезе различных устройств, функциональных модулей и т. д. Это даст возможность понять препятствие, с которым сталкивается пользователь.

Теги к ответам опроса

Теги к ответам опроса

4. Рассмотреть динамику ответов за конкретный период — так можно увидеть изменения на временной шкале.

Временная шкала динамики средней оценки

Временная шкала динамики средней оценки

5. Выделить конкретные инсайты — это позволит найти болевые точки и триггеры.

6. Сгруппировать повторяющиеся инсайты — так можно выявить приоритетные проблемы, которые стоит решить в первую очередь.

Плюсы и минусы онлайн-опросов

Возможности:

  • большая выборка — в интернете проще найти ЦА, не ограничиваясь географией и количеством участников;

  • скорость — онлайн-опросы проходят гораздо быстрее, чем личные интервью;

  • удобство для пользователей — пройти опрос можно в свободное время;

  • автоматический сбор данных — большинство инструментов сразу ведут подсчет необходимых метрик, вам останется только интерпретировать их.

Ограничения:

  • практически невозможно получить развернутые комментарии, как в глубоком интервью;

  • короткий срок прохождения, пользователи не готовы тратить много личного времени;

  • низкая мотивация пользователей, поскольку вопросы не очные;

  • невозможно отслеживать непосредственную реакцию пользователя и задавать уточняющие вопросы.

Нужно учитывать, что опросы не помогут узнать:

  • как пользователи ведут себя на сайте — для этого лучше использовать очные тесты с наблюдением за пользователями или полевые исследования;

  • проблемы в удобстве сайте — для этого стоит использовать юзабилити-тесты;

  • боли и потребности клиентов — для этого нужно использовать глубинные интервью или выборочные исследования пользовательского опыта (experience sampling).

Опросы стоит проводить, когда вы четко знаете, как сможете использовать результаты, чтобы улучшить интерфейс продукта или создать новый. Также тогда, когда вы хотите получить статистическое подтверждение ваших качественных или количественных данных из других источников и это единственный способ для получения уникальной информации.

А вы используете онлайн-опросы, чтобы получать информацию о пользовательском опыте? Расскажите о своем опыте или поделитесь мнением в комментариях.