Den definitiva guiden till koncepttestning

Eric Van Susteren
Content Strategist

Innehållsförteckning
────

Låt den statistiken sjunka in lite. Tänk på alla pengar som lagts ner på forskning, utveckling, marknadsföring, försäljning, reklamkampanjer och allt annat du kan tänka dig kring en produkt som konsumenterna inte behövde eller ville köpa. All tid som lagts ner och alla pengar som kunde ha gått till något med mycket bättre avkastning.

Det är en läskig tanke, men tänk på det ur ett annat perspektiv.

Tänk på alla idéer du haft som stannat på skrivbordsstadiet. Du kanske inte trodde tillräckligt på dem, eller kanske din chef inte gillade dem. Kanske hade du inte tillräckligt med bevis för att de skulle bli framgångsrika.

Här är en annan, kanske lite mer informell, datapunkt som de flesta tillskriver Wayne Gretzky, andra till Michael Jordan, och inte så många till  Michael Scott.

Du missar 100 % av alla skott du inte skjuter.

Men Wayne sköt inte bara hursomhelst. När pucken lämnade klubban hade han en ganska bra aning om den skulle göra mål eller inte. Det berodde på att hans skott var uträknade; de var förfinade; de var testade.

I affärsvärlden får du kanske inte (eller har inte budget till) tillräckligt många skott för att utveckla ett sjätte sinne på samma sätt som Wayne fick. Men det är det koncepttestning är till för.

Koncepttestning är när man utvärderar ett koncept (som en produkt eller en annonskampanj) och tar reda på hur den kommer att tas emot av kunderna innan den går ut på marknaden. Det finns flera olika metoder för koncepttestning, men här kommer vi att gå igenom den vanligaste: att använda enkäter.

Koncepttest löser båda de problem vi nämnt ovan. Det hjälper dig att:

Kort sagt kommer ett professionellt och väl genomtänkt koncepttestningssystem att spara pengar åt dig.

Vi berättar hur du kan skapa och köra ditt eget koncepttestningsprogram, från A till Ö. Vi ger dig till och med exempel som du kan följa.

I den här guiden kommer vi att visa exempel på koncepttest som vi skapat för en fiktiv hundmatstillverkare, där vi ska ta fram namn, logotyp och annonser. De resultat vi visar är verklig feedback från en global panel svarande i SurveyMonkey Audience, vår ständigt aktiva tjänst för marknadsundersökningar.

De metoder vi kommer att använda här kan också tillämpas på många andra situationer, som produktutveckling, testning av förpackningar och budskap. Men i den här artikeln fokuserar vi på tre användarfall: test av namn, logotyp och annonser.

När du lär dig mer om koncepttestning i den här guiden kan du följa med och använda de enkäter vi skapat som exempel på hur du kan göra egna. Men innan vi börjar kan det vara värt att säga att SurveyMonkey har en mängd expertlösningar som gör det mycket enklare att skapa och analysera koncepttestningsenkäter, med snabba och pålitliga resultat från din målgrupp utan att behöva börja från grunden.

Det här är fördelen med de principer för koncepttestning som du får lära dig i den här guiden: du kan använda dem i många olika syften i princip när som helst under projektets gång. Det enda du behöver är lite fokus.

Innan du ens börjar tänka på enkätdesign ska det första steget alltid vara att definiera ett mål. Du måste vara specifik – målet kan ändra alla kännetecken i testet. Ett bra enkätmål besvarar tre viktiga frågor:

Ta en titt på de olika förpackningarna för hundmat här nedanför. Ditt mål med koncepttest kan inte bara vara ”är de bra”? Du behöver något specifikt som besvarar de tre frågorna vi nämnde.

Jag vill få feedback på min hundmatsförpackning.

Jag vill att hundägare ska berätta för mig om mina förpackningsdesigner skulle få dem att köpa min produkt. Jag vill också veta om designerna visar att min produkt håller hög kvalitet. Resultaten ska hjälpa mig att bestämma om jag ska använda designen eller börja ta fram en ny.

Många har en allmän idé om vad de vill testa, men de gör inte det psykologiska arbetet som krävs för att göra det till ett specifikt mål. Om man slutför det här extra steget kommer det att tillföra fokus till testet, göra det mycket enklare att skapa och till syvende och sist förbättra kvaliteten på resultaten.

Vi inriktade oss på dessa personer eftersom de är möjliga köpare av vår produkt.

Vi testar bara en annons, men vi vill ha en hög grad av säkerhet eftersom dessa data kan visa om annonsdesignen är lyckad eller inte.

Vi har ett koncept med ett avgränsat mål så det bör gå ganska fort och enkelt att skapa enkäten och få in svar.

Vi vet redan vad vi vill veta: fråga om produkten lockar till köp, produktens kvalitet, värde och om den tilltalar köparna. Genom att ta sig tid att skriva ett mål är våra frågor i princip färdiga!

Att arbeta sig fram till det precisa syftet med testet har fått en märklig effekt: det mesta av planeringen och det grundläggande designarbetet är redan klart. Det är därför det är så viktigt att ta fram ett mål när du planerar koncepttest.

Nu när du har bestämt vad målet är, är det dags att börja tänka på vilken typ av koncepttest du ska skapa och när du ska köra det. Testets tajming hänger ihop med vad du testar och vilket skede av produktens livscykel du är i.

Bilden här ovanför kan vara till hjälp för när du ska köra ett test, men det sköna med koncepttestning är att den är flexibel.

Du kan få bred, vägvisande feedback från enkäten när du är tidigt i processen, för att se om processen är på rätt spår. Du kan också använda mycket specifik feedback till att göra finjusteringar av ett koncept som nästan är klart, som att jämföra och justera färger, teckensnitt eller teman i en annons eller logotyp. Du har ett koncept, en logotyp eller en annons – det är klokt att testa några olika alternativ.

Men många koncepttester sker under den viktiga tiden däremellan, och du vill ta reda på om projektet är livsdugligt eller bestämma vilket alternativ som är bäst.

Vart och ett av dessa tester har olika funktioner, de kräver olika mycket insatser och implementeras bäst i bestämda skeden av projektets tidslinje.

Titta på grafiken här nedanför. Du kommer att se att vilken typ av koncepttest som du använder, och när du använder det, kan påverka projektets tidslinje stort. Vi går även in närmare på detta senare, men det är klokt att använda den här bilden som en referens för att säkerställa att du har tillräckligt med tid att genomföra projektet.

I grunden handlar ett koncepttest om vilka dess stimulus är. Vad menar vi med stimulus? Det är bara ett snajdigt marknadsföringsord för de enskilda koncept, annonser, namn eller förpackningar som du ska testa. Om du testar Koncept A mot Koncept B så är båda dessa stimulus. De kan placeras i tre fack:

Det är viktigt att alltid presentera stimulus på ett snyggt och enhetligt sätt – och inte bara för att det ser mer seriöst ut så. Se till att du vidtar alla försiktighetsåtgärder för att undvika att påverka de svarande.

Här kommer några tips (och exempel) på hur du kan presentera dina olika stimulusformat på samma sätt som proffsen.

Vår enkät om företagsnamn till en hundmatstillverkare är bra på att visa textstimulus i en enkät. Vad är det den gör bra?

I exemplet ovan är det tydligt att vi avser ”GoodBoy”. Om frågan inte innehöll ”GoodBoy” skulle vi inte kunna veta vilket namn frågan gäller.

Titta på vår annonstestenkät eller logotyptestenkät för hundmatstillverkare som ett exempel.

Viktigt! I de här exemplen har vi bäddat in stimulusbilden högst upp på sidan och alla frågor refererar till den. Om du ska göra på samma sätt med SurveyMonkey behöver du se till att du stänger av funktionen En fråga åt gången. Det gör det mycket enklare för svarande att gå fram och tillbaka mellan bilden och den fråga de ska svara på.

Till skillnad från andra typer av stimulus behöver du hitta en plats där du kan lägga upp ditt videoklipp innan du lägger till den i enkäten. Det går att göra enkelt på webbplatser som t.ex. YouTube.

Om du har en video som inte har visats än eller om du är oroad över sekretessen så finns det videovärdtjänster som Vimeo med mer avancerade sekretessalternativ som kan passa bättre.

Stopp! Kontrollera att din projektplan och stimulus stämmer överens.

Vi lade inte ner all den där tiden på planering för intet! När du tycker att du har de stimulus som du vill testa är det alltid en bra idé att gå tillbaka till planen du skrev. Stämmer dina stimulus med målen?

Kommer det att bli ett rättvist test? Om du testar en färdigdesignad annons mot en skiss kan du gissa vilken som kommer att vinna.

Stimulus kan vara grundstenarna i ett koncepttest, men vilka frågor du ställer om stimulus är lika viktiga. I koncepttestning kommer frågorna du ställer att drivas av dina mätvärden – de kriterier som de svarande kommer att använda vid bedömningen av dina stimulus.

Om du läste kapitel 1 känner du redan till hur viktigt det är att ställa upp mål i koncepttestets planeringsfas. Det är nu det arbetet betalar sig. Mätvärden för ditt koncepttest är helt avhängiga av ditt mål.

Om du har ett tydligt definierat mål kommer den här delen att bli enkel. Om du inte har det kommer det att bli mer utmanande. Gå tillbaka till det mål du satt upp och jämför det med den här tabellen:

Vilka av dessa mätvärden stämmer bäst med ditt projektmål? Skriv ner dem – det gör inget om de är många.

Om ditt mål är att jämföra effektivitet mellan två annonskoncept kan lämpliga mätvärden vara avsikt att köpa, relevans, unikhet och attityder.

Om ditt mål är att värdera om en ny logotyp sticker ut kan du fråga om synlighet, estetik, hur lätt den är att hitta och unikhet.

Här kan en bra övning vara att tänka dig att du ska visa upp de färdiga resultaten för ledningen. Vilka påståenden skulle övertyga dem att det koncept du presenterat är den bästa, mest noggrant testade versionen?

Vi har redan gått igenom hur viktigt det är att respektive stimulus i din enkät presenteras på ett enhetligt och rättvist sätt. Detsamma gäller frågorna!

För att göra det enklare rekommenderar vi att du använder likertskalefrågor med fem punkter till att utvärdera stimulus –särskilt om du inte är van koncepttestare. Frågor enligt likertskalan är slutna frågor som ger en rad svarsalternativ från en extrem till en annan – exempelvis från ”instämmer i hög grad” till ”instämmer inte alls.

Varför är likertskala ett bra val? Sådana frågor är enkla att analysera, de ger enhetliga val och de är lätta att förstå för de som svarar på enkäten.

Viktigast av allt är att likertskala ger en konsekvent logik till svarsalternativen, vilket gör det enkelt att stoppa in ett mätvärde och få tillbaka en effektiv koncepttestningsfråga. Säg t.ex. att det mätvärde du vill mäta är ”unikhet”.

Stoppa bara in det i en mall med likertskalefrågor som den här:

Hur _____ är stimulusen?

A. Extremt _____
B. Mycket _____
C. Till viss del _____
D. Inte så _____
E. Inte alls _____

Resultatet är en besvarad fråga:

Hur unik är den här logotypen?

A. Extremt unik
B. Mycket unik
C. Till viss del unik
D. Inte så unik
E. Inte alls unik

När du använder den här tekniken blir det enkelt för dig att omvandla önskade mått till användbara koncepttestningsfrågor. Om du vill göra det ännu enklare har vi frågor som speglar nästan alla mätvärden i bilden ovan, i SurveyMonkeys frågebank.

Proffstips! Om du betalar för enkätsvar i en enkätpanel som SurveyMonkey Audience brukar det vara en bra idé att välja enkätfrågor där svar är obligatoriska, tvångsvalsfrågor. På så vis kan du vara säker på att du får svar på alla dina frågor.

Du har bestämt dina mål, dina stimulus är precis rätt och du har omvandlat mätvärden till genomtänkta enkätfrågor. Nu kan du börja med själva bygget av koncepttestningsenkäten! Den goda nyheten är att du redan har alla beståndsdelar – nu behöver du bara ordna dem till en enhetlig enkätdesign.

Det här är den allmänna enkätdesign som vi rekommenderar att du använder. I den här guiden går vi in närmare på de olika frågetyperna och hur du kan använda dem.

Som alltid är det förstås lite mer komplicerat än att bara stoppa in stimulus och frågor i det här utkastet. Det finns främst två faktorer som kan påverka din enkätdesign: antalet stimulus som du testar och huruvida du använder en sekventiell eller monadisk enkätdesign. Nu ska vi gå närmare in på dessa.

Sekventiella och monadiska enkätdesigner är de två huvudmetoderna för att presentera stimulus för målgruppen. Vardera val har både fördelar och nackdelar, men båda är viktiga vid koncepttestningsenkäter. Det här är en enkel bild som förklarar vilken typ som är vilken:

Vi har skrivit en hel artikel om när man ska använda vilken typ av enkätdesign, men här kommer en sammanfattning:

I monadisk enkätdesign tar du en målgrupp, delar upp den och visar de båda undergrupperna olika stimulus. Eftersom alla kommer från samma grupp svarande kan man jämföra deras svar mot varandra, och så välja den stimulus som ”vann”.

I sekventiell enkätdesign (kallas ibland även sekventiell monadisk enkätdesign) väljer du ut en målgrupp och visar dem flera eller alla stimulus. Eftersom dessa stimulus visas i en slumpvis ordning kan man även här ställa deras svar mot varann för att bestämma den stimulus som ”vinner”. Här är en snabb översikt över fördelar och nackdelar med respektive enkätdesign.

Fördelar:

Nackdelar:

Fördelar:

Nackdelar:

Vi kommer att gå igenom flera av de här faktorerna som ingår i vilken enkättyp du ska välja senare, men just nu är det viktigt att förstå skillnaden mellan de två.

Vare sig du väljer sekventiell eller monadisk enkätdesign rekommenderar vi att du inte har fler än 30 frågor. Om du har fler än så kommer de svarande att få en onödigt tung börda, och det kan leda till att de inte slutför enkäten, vilket skadar dina data.

Det kanske låter som väldigt många frågor, men om du har flera stimulus som du vill visa, och flera frågor per stimulus plus begränsningsfrågor och demografifrågor, så går det snabbt att komma upp i höga tal.

Det här är en bra tumregel:

Se till att antalet stimulus du vill testa multiplicerade med antalet mätvärdesfrågor för var och en blir färre än 25. Det säkrar att du har tillräckligt med utrymme i enkäten för övriga frågetyper.

Om du inte har 30 frågor i enkäten är det helt okej!

En fokuserad enkät med färre frågor än 20 kan vara bättre än en som närmar sig 30.

Monadisk och sekventiell enkätdesign kan påverka längden på din enkät, men de ändrar egentligen inte den allmänna enkätdesignen vi visade i början av det här avsnittet. Nu går vi igenom de olika avsnitten och de frågetyper som ingår i dem.

Det är bra att låta de svarande veta varför de får besvara enkäten och vad enkäten kommer att innehålla innan de svarar på några frågor. Det är också en bra möjlighet att ge fler instruktioner eller förbehåll du vill ta med. Det här är ett exempel du kan använda:

Vi vill gärna veta vad du tycker om de tre olika annonskoncepten för vår hundmatstillverkare. Det finns inga svar som är rätt eller fel. Alla svar behandlas konfidentiellt.

Det här är bra …

Låt de svarande veta att de kommer få se flera stimulus (om du använder sekventiell design). Det är ett bra sätt att motverka snedvridning och enkätutmattning.

Låt introduktionen vara kort. Långa introduktioner kan skrämma bort svarande.

Det här är inte så bra ...

Gå inte in för mycket i hur lång tid enkäten kommer att ta. Om du känner att du behöver förvarna om tidsåtgången kanske enkäten är för lång.

De flesta panellösningar, som SurveyMonkey Audience, kommer att ha inriktningsparametrar som ger dig en målgrupp som speglar möjliga kunder till ditt koncept. Men om enkäten går ut till en mer allmän grupp eller om du vill gå en nivå djupare än dina inriktningsparametrar medger kan du använda begränsningsfrågor.

Begränsningsfrågor är frågor som du kan ställa i början av enkäten för att diskvalificera de svarande som inte passar in i kriterierna för inriktningen.

Om du t.ex. låter en provgrupp hundägare besvara enkäten, men du egentligen vill nå hundägare som handlar foder online, då kan du använda en begränsningsfråga till att filtrera ut de hundägare som aldrig handlat foder online.

Det här är bra …

Tänk noga igenom hur viktigt det är för dig att använda begränsningsfrågor för att få en snävare demografi. Det kan göra det svårare att hitta tillräckligt många svarande till enkäten, eller försena projektet.

Det här är inte så bra ...

Att ställa begränsningsfrågor som är för specifika. Det kommer t.ex. att vara mycket svårare att hitta svarande som köpt hundmat den senaste veckan än att hitta svarande som köpt hundmat det senaste året.

Kategorifrågor brukar förekomma strax efter begränsningsfrågor, och de är avsedda att hjälpa dig förstå mer om dina svarande, utan att diskvalificera dem. Här är ett exempel på hur begränsningsfrågor och kategorifrågor kan samarbeta.

Begränsningsfråga: Hur ofta handlar du hundmat på nätet?
Kategorifrågor: Vilka av följande webbplatser handlar du hundmat på? Vilket varumärke köper du?

Det här är bra …

Lägg till kategorifrågor i början av enkäten. De kan ”förbereda” de svarande genom att hjälpa dem att tänka på ämnet innan de börjar titta på stimulus.

Håll kategorifrågorna inriktade på ämnet. Spara frågor som inte har med enkätens syfte att göra till slutet av enkäten.

Det här är inte så bra ...

Lägga till för många kategorifrågor. De kan distrahera från den del av enkäten som är viktigast för dig: feedback om dina stimulus.

Vi har redan gått igenom de här tidigare, men det här är kärnan i enkäten. Det är här du kommer att få alla viktiga mätvärden som avgör hur ditt koncept landar. Det kan också vara det längsta avsnittet i enkäten, beroende på vilken enkätdesign du väljer.

Det här är bra …

Placera en stimulus per sida och randomisera sidornas ordning. Det är den bästa, vanligaste enkätdesignen för koncepttestning. Det hjälper mot snedvridning på grund av företräde, när svarande är mer positiva till den första stimulus de ser.

Ställ frågor om samma mätvärde i samma ordning på de olika sidorna, för konsekvensens skull. Det blir mer intuitivt för de svarande på det viset och du får enhetliga data.

Det här är inte så bra ...

Randomisera hur svarsalternativen i din likertskala ska visas. Det är faktiskt bäst att bestämma en viss ordning på svarsalternativen – positiva till negativa eller negativa till positiva – och fortsätta så genom hela enkäten.

Ibland har de som köper hundmat inga starka åsikter om vilken logotyp du ska välja. Sånt händer. Då kan du få hjälp av en sista fråga som måste besvaras.

Om det inte finns någon statistiskt signifikant skillnad i hur svarande reagerar på dina stimulus är det oftast bra att tvinga dem att välja en favorit. Det kan också vara en bra avgörande punkt om de svarande fördelar sig jämnt på två olika mätvärden, och du inte kan avgöra vilket som är viktigast. Om svarande t.ex. tycker att koncept A är mycket trovärdigt, men koncept B får lika bra resultat? Då kan det perfekta sättet att fatta ett slutgiltigt beslut vara att be dem välja en favorit.

Det här är bra …

Överväg att använda bilder som svarsalternativ (som du ser i exemplet) istället för ord. Det är ett mycket enklare och mer intuitivt sätt för dina svarande att välja en favorit.

Det här är inte så bra ...

Rankningsfrågor, där man ber svarande att rangordna alternativen i den ordning de föredrar dem. Det kan bli tungt för de svarande att behålla fokus, och det är svårt att utföra på mobilen.

På samma sätt som med kategorifrågor kan du använda demografifrågor för att få mer detaljerad profilinformation än vad enkätpanelen ger. Demografifrågor behöver inte vara kopplade till enkätens ämne och de brukar läggas till på slutet. De är mycket användbara verktyg när du ska filtrera dina data.

Vill du veta om en kvinnlig pensionär är mer benägen att köpa din hundmat? Ställ frågor om deras jobbstatus i demografifrågor och filtrera efter fråga och svar för att se hur pensionerade kvinnor svarade.

Det här är bra …

Kontrollera att dina demografifrågor har rätt svarsalternativ som uppfyller dina behov med enkäten. Om du ska sortera svar från personer i millenniegenerationen med 40-talisters behöver dina svarsalternativ har rätt åldersintervall.

Använd demografifrågorna i SurveyMonkeys frågebank. De är skrivna av enkätexperter och täcker det mesta av de vanligaste ämnena inom demografifrågor.

Det här är inte så bra ...

Fördubbla antalet demografifrågor. I de flesta enkätpaneler, som SurveyMonkey Audience, är sådana här profilfrågor redan inbyggda.

Våra enkätexperter utformade de här enkätmallarna specifikt för de vanligaste typerna av koncepttestning. Använd dig av dem för att få bra idéer som utgångspunkt för att börja ta fram din egen koncepttestningsenkät!

Vem du skickar din enkät till och din enkäts noggrannhetsnivå beror på vad du testar.

Som vi nämnde i avsnittet om planering i den här guiden är det inte alla koncepttest som kräver ett storskaligt test med en finjusterad provgrupp. Vissa av dem behöver det. Vi kan ta en titt på tre större grupper som du kan använda som provgrupper för din koncepttestningsenkät.

Vi vill vara tydliga – du kommer inte att använda dig av ett representativt urval här. Det kommer inte att vara statistiskt signifikant, och det kommer inte att vara information som du lägger fram på ett strategimöte. Men det finns ett verkligt värde i att få feedback från dina kontakter tidigt i projektet, och det kostar inget. Här är några exempel på när du kan skicka enkäter till den här gruppen:

Dina kunder kan vara en annan praktisk (och gratis!) provgrupp att skicka en enkät till, men du behöver vara lite mer försiktig med vad du tar med i enkäten och hur du presenterar det. Det verkliga värdet av att skicka enkäter till befintliga kunder är att samla in feedback om något de redan känner till – din produkt, din webbplats eller ditt varumärke, till exempel.

När du skickar enkäter till dina kunder kan det få dem att känna sig inkluderade i din utvecklingsprocess, och det kan verkligen stärka kundernas lojalitet.

I många fall – särskilt vid annons- och koncepttestning eller helt nya produkter – är det helt klart bäst att undersöka marknaden. Du behöver få feedback från en grupp människor som representerar dina kunder, konsumenter eller tittare. Det är här en betrodd enkätpanel med bra inriktningsparametrar kommer väl till pass:

Om du har beslutat dig för att skicka enkäten till en enkätpanel är nästa steg att bestämma hur många du ska skicka den till. Provgruppsstorleken kan påverka resultaten, så det är värt att tänka igenom noga. Det finns 4 huvudfaktorer som kan påverka provgruppsstorleken, och det är bra att tänka igenom var och en innan du bestämmer dig.

Felmarginalen, eller konfidensintervall, anger hur mycket du kan förvänta dig att resultaten skiljer sig från den population du valt provgrupp ur i dess helhet. Den anger hur säker du kan vara på att enkätresultaten är representativa. Om du skulle ha en felmarginal på 5 % och 60 % av de svarande anger att de tycker om koncept A mest, då är det verkliga värdet egentligen mellan 55 % och 65 %.

En låg felmarginal är viktigt för resultatens giltighet, men det kan verkligen påverka din provgruppsstorlek.

Nu tar vi vårt exempel med hundmat. 85 miljoner hushåll över hela USA har minst ett husdjur. Låt oss säga att det är ungefär den population vi vill att vår enkät ska representera. Om du vill ha ett representativt urval av den gruppen, med 95 % konfidensintervall (sannolikheten för att ditt urval korrekt representerar din population) och 5 % felmarginal måste du skicka enkäten till 385 husdjursägare. Men om du vill att felmarginalen ska vara 3 % går provgruppsstorleken upp till 1 068.

Det här kan låta förvirrande! Men beräkna bara storleken på den övergripande population du frågar, bestäm vilken felmarginal och vilka konfidensintervaller du kan tänka dig (5 % respektive 95 % brukar vara säkra) och använd verktyget för beräkning av provgruppsstorlek eller det här verktyget för beräkning av felmarginal för att ta reda på hur stor din provgruppsstorlek ska vara. Om du fortfarande är nyfiken har sidan med beräkningsverktyg massor av information som förklara det här. Vill du se en kortvariant?

Sättet du designar ditt koncepttest på kan påverka hur många som behöver ingå i provgruppen. Nu tar vi exemplet från föregående stycke och säger att vi behöver fråga 385 hundägare för att kunna vara säkra på våra resultat.

Tänk tillbaka på diskussionen i tidigare avsnitt om monadisk jämfört med sekventiell enkätdesign. Om du gör ett sekventiellt test, där alla svarande ser alla dina stimulus, behöver du 385 svar. Om du väljer monadisk design behöver du ha 385 svarande som ser alla stimulus i ditt test. Det innebär att om du har 6 stimulus och du har valt monadisk enkätdesign kommer du att behöva 2 310 svar (385 per stimulus).

Monadisk enkätdesign kan innebära att din provgruppsstorlek växer snabbt, men den har tydliga fördelar. Du skulle till exempel inte vilja använda en sekventiell enkätdesign vid test av sex stycken videoannonser som är 2 minuter långa. Då skulle provgruppen behöva lägga 12 minuter på att se på videor, och då är inte tiden för själva enkäten medräknad!

Ju mer avgränsad population du riktar in dig på, desto svårare kommer det att vara att hitta tillräckligt med personer till en bra provgruppsstorlek. Om du t.ex. vill rikta in dig på kvinnliga medelinkomsttagare som äger husdjur kommer det inte vara så svårt att hitta svarande. Men om du vill ha de kriterierna plus ägare av pomeranian och som bor i Kalifornien kanske du inte lyckas hitta tillräckligt många.

Det är mycket bättre att be om extra information som demografifrågor och sedan använda filter för att se hur de personerna svarade.

I exemplet med kvinnliga medelinkomsttagare som har hund kan vi fråga vilken delstat de bor i och vilken hundras de äger. När alla resultatet kommit it kan vi använda filter för att se hur den avgränsade gruppen svarade.

När allt kommer till kritan måste du förhålla dig till din budget. Även om du inte har råd att köra det koncepttest du ville kan det ändå vara värt att göra ett test. Gör det du har råd med, för att få fram få data är bättre än inga data alls.

Normalt behöver man inte tänka så noga på när man ska skicka ut enkäten, men det finns vissa bästa praxis som kan ge extra fördelar.

Vi kan se att svarsfrekvensen inte går ner under helgdagar – förmodligen för att folk har tid över när de inte jobbar. Men du kan se diskrepanser i dina data när de koncept du testar gäller en viss årstid.

Köpavsikten med din glassprodukt kommer sannolikt att bli markant lägre om du skickar ut enkäten mitt i vintern än om den går ut när det är varmt väder. Du kan förvänta dig sådana skillnader i dina data (vi har själva sett många exempel).

Det kan vara så att du inte har en produkt som påverkas av den här typen av problem, men det är definitivt värt att tänka på om du ser stora förändringar i mätvärden som var utmärkta när de testades för sex månader sen.

Eftersom svar från Audience kommer tillbaka så snabbt har vi noterat små skillnader i olika veckodagar. Det verkar inte påverka vilken tid på dagen enkäten går ut, däremot vilken veckodag det är. Ingen fara: den genomsnittliga svarsfrekvens förändras inte mycket mellan vardagar och helger, men svarstiden blir lite mer utspridd (det visar sig att många besvarar enkäter på arbetstid).

Intresserad av bästa praxis om när och hur du ska skicka ut enkäten? Vi har ett helt webbinarium om det, med två av SurveyMonkeys egna enkätexperter.

N = 191 464

N = 27 967

Mer signifikant är att vi ser många fler svarande som använder mobil eller surfplatta till att besvara enkäter på helgen. Vad betyder det för din enkät?

Du kanske inte vill lansera test av en textfylld annons eller webbplatsdesign en fredagskväll eftersom fler personer kommer att svara på mobila enheter.

De här tipsen kommer inte att påverka kvaliteten på dina resultat särskilt mycket, men det är ändå värt att tänka på.

Marknadsundersökare har ett trick när de ska förenkla de data de får in från koncepttestenkäter. Om du använde likertskala med fem punkter som vi rekommenderar i den här guiden ser dina data förmodligen ut ungefär så här:

Det kan se enkelt ut att läsa det här diagrammet, men när du måste jämföra 5 olika mätvärden över 4 olika stimulus kan det bli lite knepigare.

Det är där resultat för låddiagram – två översta kommer in. Om du marknadsför hundmat bryr du dig förmodligen mycket mer om kunderna säger att det är mycket eller extremt sannolikt att de kommer att köpa din produkt, mer om det än om något annat. Du kan lägga ihop de här två viktigaste svaren och beräkna resultat för låddiagram – två översta.

I det här fallet kommer de 15 % svarande som svarade ”extremt sannolikt” plus de 25 % svarande som svarade ”mycket sannolikt” att ge ett resultat för låddiagram – två översta på 40 %.

Det går verkligen att förenkla analysdelen av enkäten genom att beräkna poäng för låddiagram – två översta. SurveyMonkey gör det automatiskt åt dig när du använder funktionen kombinera svarsalternativ.

När du har räknat ut resultat för låddiagram – två översta för alla dina frågor är det dags att börja sätta in dem i ett scorecard. Scorecard är användbara när du ska få en förenklad vy över dina data, så här:

Se hur mycket enklare det blir att välja vinnaren när frågorna presenteras i scorecard-format? Vi kan se närmare på våra scorecard från exemplen med hundmat:

När data placeras i scorecard och vinnaren märks ut blir det alltså lätt att läsa och förstå vilket koncept som var bäst. Eftersom ett scorecard ger en översikt över resultaten är det också en bra idé att ta med resultaten av tvångsvalsfrågor eller detaljerad demografi som du tycker är överraskande, intressant eller användbar.

Säg att du vill jämföra skillnaderna i svar mellan manliga och kvinnliga svarande. Det kan se ut så här:

Proffstips: SurveyMonkey kommer automatiskt att ta fram detaljerad demografi när du använder jämförelseregler på demografifrågor i Analysera.

Minns du att vi pratade provgruppsstorlekar och konfidensintervall? Det är tekniker som ska uppnå statistisk signifikans i dina resultat. Man kan säga att statistisk signifikans är i vilken grad du kan vara säker på resultaten. Den anger hur säker du kan vara på att en differens eller relation existerar.

Ta en titt till på scorecardexemplet från innan.

Om det inte finns en statistiskt signifikant differens mellan olika stimulus bör du vänta innan du använder dig av den informationen.

En skillnad på 35 % och 40 % i köpavsikt för exempelvis en annonskampanj kan innebära miljontals dollar i möjliga intäkter.

Så hur tar du reda på om skillnaderna mellan dina olika stimulus är statistisk signifikanta? Enklast är att köra vart och ett av resultaten för låddiagram – två översta i din enkät genom ett beräkningsverktyg för statistisk signifikans. Vi har tagit fram ett eget beräkningsverktyg för att hjälpa dig att göra just det.

Ladda ner beräkningsverktyg för statistisk signifikans

I det här skedet kan det se enkelt ut att välja vinnaren. Skapa ett scorecard, markera de vinnande mätvärdena och välj det koncept som har flest markerade mätvärden. Ibland är det så enkelt, men inte alltid.

Vissa mätvärden är viktigare än andra, och det kan verkligen påverka vilket koncept som avgår med segern. Det är därför det är viktigt att rangordna de mätvärden du undersöker. Om koncept A och B ligger ganska nära varandra i de flesta mätvärden men koncept A ligger lite före kan det se ut som att koncept A är bäst.

Men koncept B presterar avsevärt bättre än koncept A i mätvärdet köpavsikt. Det mätvärdet är sannolikt viktigare för dig än mätvärden som visuellt tilltalande eller att den är annorlunda jämfört med konkurrenterna. En produkt eller annons som säljer är självklart målet, så det är logiskt att lägga mer tyngd vid det, och välja koncept B.

Viktigt! Glöm inte bort felmarginalen här – särskilt om du har resultat som ligger mycket nära varandra. Tänk på att om koncept A och B ligger inom 2 till 3 procentenheter från varann och felmarginalen är 5 % är differensen för liten för att vara tydlig – även om det ser ut som att det ena konceptet är det vinnande. Det finns fall när tvångsvalsfrågor i slutet verkligen kan vara till hjälp. De kan avgöra vid jämna resultat.

Ofta behöver man se till mer än vilket koncept som är det vinnande. Vad händer om du testar en produkt som kunderna frågat efter eller en annonskampanj som stöttar ett större företagsmål?

Ta in enkätresultaten i ett sammanhang med alla övriga data som du har tillgång till när du ska fatta beslut. Om jag testar en ny annons mot en gammal som använts i flera år, och företagets strategi är att komma med nya fräscha perspektiv kan det kanske vara okej om den gamla annonsen vinner över den nya med några procent.

Det tar tid att ta fram referenspunkter, men det kan vara ett bra sätt att utvärdera hur de olika koncepten presterar i en bredare kontext. Referenspunkter är standarder som du kan jämföra dig mot, för att se hur dina koncept står sig jämfört med tidigare koncept eller mot konkurrenterna.

Du kan exempelvis jämföra hur din annons från förra året står sig mot din helt nya annons för att utvärdera hur bra det konceptet är. Om den nya annonsen inte vinner kan det vara dags att testa något annat.

Ett annat vanligt sätt är att ha ett ”kontrollalternativ” i enkäten (t.ex. en gammal, välpresterande annons) som du kan jämföra alla nya alternativ med. Kapaciteten att slå den gamla annonsen kan vara lika viktig som att välja en vinnare bland dina nya annonser.

Slutligen skapar många marknadsundersökningsavdelningar enkäter som testar hur deras tillgångar står sig i konkurrensen. Om marknadsavdelningen på GoodBoy vill testa hur deras annonser eller förpackningar står sig mot konkurrenterna på PupLove kan de skapa en enkät med koncept från båda företagen, för att få en känsla för hur de mäter sig mot varandra.

Grattis! Du har skapat ett koncepttest från grunden och fått fram meningsfulla resultat från dina enkäter. Om du ingår i ett undersökningsteam behöver du kanske bara leverera era resultat och rekommendationer.

Men om du är den som äger en annons eller produktprocess är det du som avgör nästa steg. Du måste visa och övertyga intressenterna att det koncept du valt är det bästa. Det innebär att visa dina resultat i ett format som de förstås (och som får plats i en presentation). Då är scorecard perfekta.

Kom ihåg: var inte rädd för att byta kurs om dina insamlade data visar något allvarligt, överraskande eller om det kommer fram något som du inte hade tänkt på. Det var ju faktiskt därför du valde att göra det här testet. Målet är att hjälpa dig att ta en chans som leder till något bra för ditt företag.