کسٹمر کی اطمینان کا تعین کیسے کریں

کسٹمر کی اطمینان ایک متغیر ہے جو "مکمل مطمئن نہیں" پر مطمئن نہیں "سے مطمئن ہے" کے سلسلے میں مسلسل طور پر نمائندگی کی جاسکتی ہے. ان انتہاپسندوں کے درمیان کچھ قدر ایک مخصوص گاہک کے لئے اطمینان کی سطح کی نمائندگی کرتا ہے. عام طور پر، مارکیٹ محققین کسٹمر اطمینان کے پیمانے پر نقطہ نظر اور کسٹمر کی اصل رائے غیر معمولی ہونے کے درمیان معاہدے پر غور کرتے ہیں.

تاہم، یہ ممنوع ہے اور اس سے بھی امکان ہے کہ پیمانے پر نقطۂ نظر گاہک کی اطمینان کے قریب ہو. جیسا کہ یہ ایک تخمینہ قیمت ہے، مارکیٹ محققین کو ایک چھوٹی سی ڈگری کی غلطی کی اجازت دیتا ہے. اس چھوٹے سنجیدگی کی غلطی کی وجہ سے، مارکیٹ کے محققین کو گاہک کی اطمینان پر متغیر متغیر ہونے پر غور کیا جائے گا.

لینٹ ویربلز بمقابلہ منفی متغیرات

لطیف متغیر نفسیاتی، سماجیات، معاشیات، اور دیگر سماجی سائنس میں ان تصورات ہیں جو واضح طور پر ماپا نہیں ہوسکتے ہیں. مثال کے طور پر، مارکیٹ محققین اکثر صارفین کے حوصلہ افزائی یا رویے میں دلچسپی رکھتے ہیں. لیکن اطمینان کے تصور کی طرح ان تصورات کو براہ راست اس طرح سے پیمائش نہیں کیا جا سکتا، مثال کے طور پر، عمر، وزن، یا تعلیم کی سطح. یہ آبادیاتی صفات کے طور پر حوالہ دیا جاتا ہے ظاہر متغیر ، کیونکہ وہ واضح طور پر ماپا جا سکتا ہے؛ وہ ایک ٹھوس شکل میں ظاہر ہوتے ہیں.

نظریاتی طور پر، سائنسدانوں کو عام طور پر متفق ہے کہ ہر طول و عرض متغیر ہونے کے لئے، متغیر متغیر متغیر متغیر متغیر ہونا چاہئے. اس طرح، مارکیٹ محقق کے لئے یہ ممکن ہے کہ ایک متغیر متغیر کے درمیان تعلقات کو تلاش کریں، جو براہ راست پیمائش نہیں کیا جا سکتا، اور کئی منفی متغیرات، جو براہ راست ماپا جا سکتا ہے.

سروے کے سوالات تیار کرنا

کسٹمر کی اطمینان سروے کے سوالنامے کے استعمال کے ذریعے اچھی طرح ماپا جا سکتا ہے. صارفین کی طرف سے تجربے کی اطمینان یا عدم اطمینان کی پیمائش پر متعدد سوالات کو حل کرنے میں یہ مددگار ہے. اگرچہ عملی وجوہات کے لۓ اطمینان لامحالہ متغیر متغیر ہے، تو اطمینان کے پیمانے پر محدود ہونے کی ضرورت ہوگی. کسٹمر کو اس کے جواب میں کافی لچکدار مہیا کیا جاسکتا ہے تاکہ کسٹمر کے تجربے کے درمیان میچ اور پیمانے پر اس کے جواب سے قریبی تعلق ہو.

کسٹمر اطمینان کے ترازو

گاہکوں کی اطمینان کی نشاندہی کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ترازو اکثر 5 نکات، 7 نکاتی، یا 10 پوائنٹ ہوتے ہیں، جیسے صفر ہمیشہ اعلی سطح کی عدم اطمینان کی نمائندگی کرتا ہے. 5 نکاتی پیمانے پر، ایک کسٹمر سے کہا جائے گا کہ مندرجہ بالا متبادل اختیارات سے ایک سوال کا جواب منتخب کریں: (1) بہت ناپسندیدگی، (2) معتبر طور پر ناکامی، (3) غیر جانبدار، (4) اعتدال پسند مطمئن، یا (5) بہت مطمئن.

اطمینان کے سروے کے ہر جزو کے لئے کہ جواب دہندگان پر غور کرنے کے لئے کہا جاتا ہے، تین متعلقہ سوالات ہونا چاہئے جنہوں نے منفی متغیر کی نمائندگی کی ہے. سوالات لکھے جائیں تاکہ سروے اجزاء کے پہلوؤں پر سوال زبان سے ملنا آسان ہے. مثال کے طور پر، اگر مارکیٹ محققین کو جزوی کی پیمائش میں دلچسپی ہے کاروبار کرنا آسان ہے ایک کمپنی کے ساتھ، پھر سوالات ٹرانزیکشنز کی رفتار، ویب سائٹ کے استعمال کی سہولت، اور لائیو چیٹ کسٹمر سروس کے تجربے کو حل کرسکتے ہیں.

اطمینان سروے کی لمبائی

سروے کا سوالنامہ تقریبا 15-35 اشیاء سے ہونا چاہئے، جن میں سے ہر ایک کو کسٹمر سروس کے ماپنے کے اجزاء کے کچھ پہلو سے خطاب ہوتا ہے. اس کے علاوہ، کچھ سوالنامہ اشیاء مارکیٹنگ کی تقسیم کے تجزیے کی حمایت کرنے کے لئے گاہکوں کے بارے میں مزید سیکھنے کے لئے نہ صرف اپنی رائے کے بارے میں ہدایت کی جانی چاہیئے.

ڈیٹا کا تجزیہ

کسٹمر اطمینان کے مضبوط تجزیہ میں ڈیٹا بیس کے تجزیہ کے ریاضی اور اعداد و شمار کے طریقوں شامل ہوں گے. تجزیہ کا ایک مقصد منفی متغیرات اور متغیر متغیر اور درمیان میں متغیر متغیر کے درمیان تعلقات کا اندازہ ہے.

اس قسم کے تجزیہ کو منظم کرنے کے لئے عام طور پر استعمال شدہ طریقہ ایک تشکیل شدہ مساوات ماڈل (SEM) ہے. ماڈل اور اعداد و شمار کے درمیان فٹ کچھ معیار یا واحد معیار کے خلاف شمار کیا جاسکتا ہے، مثلا حقیقی منایا گیا اعداد و شمار سے انحراف کو کم کرنے کی صلاحیت. یہ اعداد و شمار کے طریقہ کار کا تعین کرتا ہے کہ وزن میں متغیر متغیر کے درمیان تعلقات کو مارکیٹ کے محققین کی ذہنی رائے کے مقابلے میں منسوب کیا جاتا ہے. ہر منشور متغیر کی وشوسنییتا حساب کی جاتی ہے، طے شدہ متغیر متغیرات کے مواد حاصل کیے جاتے ہیں، اور حالیہ متغیرات کے درمیان تعلق شمار ہوتا ہے.

اس موقع پر، مارکیٹ محققین کو یہ دیکھنے کے قابل ہے کہ اندازہ شدہ ماڈل اصل میں قابل قبول حد تک اعداد و شمار سے باخبر رکھتا ہے، عام طور پر عدم استحکام کا استعمال کرتے ہوئے، جو آر کے طور پر نامزد کیا جاتا ہے.² (یعنی، R squared) اور ایک متغیر متغیر میں مناسب یا متغیر کی مقدار جو ایک آزاد متغیر سے ممکن ہے.