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Tipps für Umfragen

Verzweigungslogik sorgt für bessere Daten: Hier der Beweis

Verzweigungslogik sorgt für bessere Daten: Hier der Beweis

Wir Meinungsforscher nehmen liebend gern an Umfragen teil. Dadurch bleiben wir auf dem Laufenden, was die neuesten Umfragetrends angeht, und erhalten einen Eindruck davon, was diejenigen, die täglich Umfragen erstellen, beim Entwurf von Umfragen gut machen – und was nicht.

Eines der Probleme, die wir am häufigsten sehen, ist die Tatsache, dass viele Menschen keine Verzweigungslogik nutzen.

Mit der Verzweigungslogik als Entwurfsfeature können Sie Ihre Befragten zu einer Seite weiter hinten in Ihrer Umfrage oder zu einer spezifischen Frage auf einer der folgenden Seiten weiterleiten. Das bedeutet, dass Sie personalisierte Umfragen entwerfen können, bei denen die Umfrageteilnehmenden nur die Fragen beantworten, die auf sie zutreffen.  

Das klingt vielleicht eher nach einem Nice-to-Have-Feature als nach einer Notwendigkeit, doch tatsächlich ist es so, dass Sie die Qualität Ihrer Antwortdaten aufs Spiel setzen, wenn Sie keine Verzweigungslogik verwenden.

Wir haben einen Versuch durchgeführt, um herauszufinden, ob die Daten, die Sie aus einer Umfrage mit Verzweigungslogik erhalten, besser sind als Daten, die Sie über eine Umfrage ohne diese erhalten. Über SurveyMonkey Audience haben wir zwei Umfragen mit denselben 10 Fragen zu unserer Lieblings-Fernsehserie gesendet: Game of Thrones.

In einer der Umfragen wird Verzweigungslogik verwendet und in der anderen eine der Ausweichlösungen, von denen wir festgestellt haben, dass Umfrageersteller sie am häufigsten nutzen, um Verzweigungslogik zu vermeiden. Und das haben wir herausgefunden:

Ignorieren von Verzweigungslogik kann Ihre Beantwortungsdaten beeinträchtigen

Wie würden Sie Game of Thrones bewerten? Auf den ersten Blick scheint an der Frage unten gar nichts falsch zu sein. Sie ist einfach und direkt, funktioniert jedoch nur im Kontext. Was, wenn die oder der Befragte die Serie gar nicht gesehen hat?

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Fehler wie dieser können sich enorm auf Ihre Antwortdaten auswirken. Als wir diese Frage in der Umfrage mit Verzweigungslogik gestellt haben, lag die durchschnittliche Bewertung bei 4,15 Sternen. Bei der Umfrage ohne Verzweigungslogik lag der Durchschnitt bei 2,98 Sternen.

Was war der Unterschied? In der Version mit Verzweigungslogik haben wir die Teilnehmenden zunächst gefragt, ob sie die Serie gesehen haben. Und wir haben dann nur die Personen, die mit „ja“ geantwortet haben, zur Bewertung aufgefordert.  

Weshalb ist der Unterschied so groß? Die Umfrage, bei der die Verzweigungslogik vermieden wurde, zeigt einen großen Anstieg an Bewertungen mit einem Stern. Möglicherweise deshalb, weil Befragte, die die Serie nicht gesehen hatten, keine passende Antwortoption fanden und deshalb eine frustrierte Antwort gaben.

Verzerrung bei Verzicht auf Verzweigungslogik

Die ungenauen Daten, die durch den Verzicht auf Verzweigungslogik entstehen, können bei Umfrageerstellern zu falschen Schlussfolgerungen führen. In unserem Beispiel zeigen die Antwortdaten, dass Game of Thrones lediglich nur wenig beliebt ist, dabei ist die Serie tatsächlich äußerst beliebt.

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Die häufigsten Ausweichlösungen funktionieren auch nicht

Einige Umfrageersteller lassen sich einige sehr kreative Methoden einfallen, um die Verwendung von Verzweigungslogik zu vermeiden, und passen die Fragen und Antwortoptionen so an, dass sie einer größeren Zielgruppe entsprechen. Diese Lösungen sind nicht nur wenig elegant, sie können sich sogar negativ auf Ihre Beantwortungsdaten auswirken.

Ausweichlösung Antwortoptionen: Bei dem Beispiel unten haben wir keine Verzweigungslogik verwendet, um diese Frage bei den Personen auszublenden, die Game of Thrones gesehen hatten. Stattdessen haben wir die Fragen allen Teilnehmenden gezeigt und erwartet, dass diejenigen, die die Serie gesehen hatten, die Option „Ich habe Game of Thrones bereits gesehen“ auswählen würden.

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Diese scheinbar unkomplizierte Ausweichlösung hat im Endeffekt zu großer Verwirrung unter unseren Befragten geführt. Knapp die Hälfte – 43 % – wählte einen Grund, weshalb sie Game of Thrones nicht gesehen hatten, selbst dann, wenn sie in einer vorherigen Frage angegeben hatten, dass sie die Serie gesehen hatten.

War das ein Fehler? Oder waren sie frustriert, dass die Umfrage nicht auf ihre vorherige Antwort eingegangen ist? Das ist schwer zu sagen, doch wir sind uns sicher, dass ihre Antworten auf diese Frage ungenau waren und die Beantwortungsdaten dadurch verzerrt wurden.

Ausweichlösung Fragehinweise: Eine weitere häufig verwendete Taktik ist die, dass der Frage Hinweise hinzugefügt werden, um den Befragten mitzuteilen, dass sie die Frage überspringen sollen, wenn sie nicht auf sie zutrifft.

Im Beispiel unten wurden die Teilnehmenden, die Game of Thrones nicht gesehen hatten, aufgefordert, die Frage zu überspringen.

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Hat das funktioniert? Nicht wirklich. Rund 2 von 5 Befragten, die zuvor angegeben hatten, dass sie Game of Thrones nicht gesehen hatten, haben die Frage beantwortet und unsere Ergebnisse somit geschwächt. Die am häufigsten ausgewählten Charaktere entsprachen denen in der Umfrage mit Verzweigungslogik, jedoch mit wesentlich geringeren Prozentwerten. Möglicherweise, weil diejenigen, die die Serie nicht gesehen hatten, die Charaktere nach dem Zufallsprinzip ausgewählt haben.

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Verzweigungslogik verbessert die Umfrageerfahrung

Am Ende beider Umfragen haben wir die Teilnehmenden gefragt, wie sie die Qualität der Umfrage bewerten würden. Der Prozentsatz der Befragten, die die Umfrage als „schlecht“ oder „mittelmäßig“ bewerteten, war in der Umfrage ohne sehr viel höher als in der Umfrage mit Verzweigungslogik.

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Zusätzlich war die Abschlussrate – der Prozentsatz der Befragten, die die Umfrage vollständig ausgefüllt haben – in der Umfrage ohne Verzweigungslogik geringer. Darüber hinaus gaben 14 % weniger Teilnehmende an, dass sie künftig bereit wären, an einer weiteren Umfrage teilzunehmen. Das lässt darauf schließen, dass die negativen Auswirkungen durch den Verzicht auf die Verzweigungslogik sich nicht nur auf die konkrete Umfrage beschränken.

Anhand einer einfachen Umfrage mit 10 Fragen haben wir gesehen, dass Verzweigungslogik viel beeinflussen kann. Sie kann die Qualität Ihrer Antwortdaten beeinflussen, die Anzahl der eingehenden Beantwortungen und sogar die Umfrageerfahrung.

Vor dem Hintergrund unserer Ergebnisse lohnt es sich, die Zeit in die Einrichtung Ihrer Verzweigungslogik zu investieren – und sie zu testen, um sicherzustellen, dass sie richtig programmiert ist. Sie werden mit genaueren Beantwortungsdaten und zufriedeneren Befragten belohnt.

Wenn Sie Fragen haben, wie Sie Verzweigungslogik für sich gewinnbringend einsetzen – wir haben die Antworten.