「傍受」サンプリングのよく知られた問題は、それが顧客母集団の確率サンプルではないことです。たとえば、1/20の買い物客が店を出るときに面接する食料品店の場合、通常週2回訪問する顧客は、通常週1回訪問する顧客の2倍の確率で調査に参加します。
トランザクションは追跡したいベースなので、気にしないこともあります。食料品店は通常、調整を行いません。これは、特定の単純化の前提に従って、週に2回アクセスする人は、週に1回アクセスする人の2倍重要であるためです。
あなたのイメージと人々があなたについて話す方法はあなたの最も頻繁なユーザーだけでなく、あなたの全人口に基づいているので、時にはあなたは気にします。分析のベースを個々のユーザー/顧客にしたい場合、訪問の頻度によって回答者を過小評価するか、サンプリング手順を変更する必要があります。
私は気にすべきかどうかを決定しようとしています。ユーザーがログアウトしたときに、一定の確率で表示される可能性のあるWebサイトの満足度調査を更新しています。一部のユーザーは毎日または毎日以上アクセスします。一部の訪問は1週間に1回未満です。頻繁なユーザーほど価値がありますが、直線的ではありません。毎日の訪問者は、毎週の訪問者の7倍未満の価値があります。
使用頻度が異なる通常のユーザーがいるWebサイトの満足度調査を作成している場合、ユーザーまたは訪問に基づいて分析を行いますか?
私はあなたの問題を少し異なる視点で見ています。私が間違っている場合は訂正してください。頻繁な訪問者とまれな訪問者から収集されたデータを特別に重視する必要があるかどうかを知りたいと思います。
頻繁に使用するユーザーによる5段階中5の評価は、サイトを頻繁に使用するユーザーにとっては優れているかもしれませんが、頻度の低いユーザーにとっては優れているとは言えません。訪問に基づいて人々の満足度調査に重要性を割り当てる代わりに、頻繁な訪問者を幸せまたは不幸にしているものを尋ね、それをまれなユーザーを幸せまたは不幸にしているものと比較します。
通常、ソフトウェア製品/ウェブサイトなどの違いは次のとおりです。使用頻度の低いユーザー:製品の使用方法の習得の容易さ、および物事の見つけやすさ(何をすべきかを知るのが容易)を探します。頻繁なユーザー:ショートカットを探し、何をすべきかわかっているときにタスクを実行する速度を調べます。
お役に立てれば。
分析は、これらのデータから何を取得したいかによって異なります。 Virajが指摘したように、真の「満足度」は必ずしも1つではありませんが、ユーザーグループごとに期待と経験が異なります。
気にする必要があるかどうかは、必ずしも事前に決定する必要はありません。回答者がサイトにアクセスする頻度に関する質問など、この決定を知らせるためにいくつかのデータを収集することはおそらくより興味深いでしょう。これにより、次のことが可能になります。
これはどれも白黒、オール・オア・ナッシングの決定ではありません。たとえば、変更の影響を見ていて、それが不定期ユーザーの満足度にプラスの影響を与えるが、一般ユーザーの満足度には影響を与えない場合、両方のグループの影響の大きさを比較するか、両方のユーザーを提示することができます。平均をご覧ください。