在設(shè)置客戶體驗(yàn)（CX）程序時，我們的客戶經(jīng)常問：“我們需要多少樣本才能獲得代表性數(shù)據(jù)”？像所有優(yōu)秀研究人員一樣，佛山vi設(shè)計(jì)公司的答案通常是“取決于情況”。盡管從技術(shù)上講是正確的，但該答案并不總是有用。下面我將論證，對于大多數(shù)CX程序，您可能根本不想采樣。相反，您想進(jìn)行一次“普查”，以調(diào)查所有客戶（或至少所有您可以的客戶）。

抽樣快速回顧

首先，讓我們談?wù)劜蓸拥哪康摹Ｉ院?，佛山vi設(shè)計(jì)公司將探討為什么這些目的通常不再適用于現(xiàn)代CX程序。抽樣的目的是選擇足夠的人（但不要太多）和合適的人以準(zhǔn)確表示給定精度水平內(nèi)的總體。在CX研究中，感興趣的人群可能是公司行業(yè)中的所有顧客，公司的當(dāng)前顧客，特定商店的顧客或其他任何人。有趣的是，代表同一誤差范圍內(nèi)的總體所需的絕對響應(yīng)數(shù)不會隨總體規(guī)模的變化而變化。例如，要代表300位人口（例如，一個小鎮(zhèn)，商店的顧客等），其精度水平為+/- 3個百分點(diǎn)，則您需要235個響應(yīng)（占總?cè)丝诘?8％）。但是，十倍于此大小的城鎮(zhèn)（3000）僅需要788個響應(yīng)（占人口的26％），而擁有300萬人口的城市僅需要1,067個響應(yīng)（占人口的0.036％）才能達(dá)到相同的精度水平。這里重要的一點(diǎn)是，隨著總體規(guī)模變小，您必須對更大比例的總體進(jìn)行抽樣才能獲得相同的精度。我們待會兒再講。

許多人忘記的另一個非常重要的方面是選擇合適的人進(jìn)行調(diào)查。如果您的抽樣有任何偏差，那么無論您有多少回復(fù)，佛山vi設(shè)計(jì)公司都不會獲得代表性樣本。考慮這一點(diǎn)的最簡單方法可能是使用示例。如果我要對任何政治問題進(jìn)行調(diào)查以確定美國人（民眾）對此有何看法，我可以抽樣一百萬個民主黨人或一百萬個共和黨人，但我的結(jié)果不能代表美國人。相反，我需要樣本中的民主黨人，共和黨人，獨(dú)立者和其他具有政治說服力的人。我需要按適當(dāng)比例將它們放在樣品中。完成此操作的最常見方法是從總體中隨機(jī)選擇要放入樣本中的人員。

為什么抽樣可能不適用于現(xiàn)代CX程序

如上所述，抽樣通常是為了選擇足夠但不是太多的受訪者。大多數(shù)程序想要限制它們獲得的響應(yīng)數(shù)量的原因有兩個。首先，他們希望限制成本，其次，超出一定水平的其他響應(yīng)在代表人口方面幾乎沒有增加價值。讓我們用CX術(shù)語來看這些要點(diǎn)。

首先，當(dāng)調(diào)查方法昂貴時，用于調(diào)查的成本控制就成了一個更大的問題。現(xiàn)在，許多程序都依賴于電子郵件和其他非常便宜的電子調(diào)查方法，因此，為降低數(shù)據(jù)收集成本而進(jìn)行采樣并不是什么大問題。但是，如果佛山vi設(shè)計(jì)公司處于電子郵件滲透率較低的行業(yè)或世界的某個地方，則可能需要依靠更昂貴的數(shù)據(jù)收集方法，包括電話，郵件和當(dāng)面采訪。在這些情況下，采樣當(dāng)然是適當(dāng)?shù)摹?/p>

其次，不再是肯定的是，超出一定水平的其他響應(yīng)提供的增量價值很小。這是因?yàn)樵S多（即使不是大多數(shù)）CX程序的目標(biāo)超出了試圖為總體得出分?jǐn)?shù)的范圍。許多CX程序都專注于客戶恢復(fù)。他們試圖識別高風(fēng)險或煩惱的客戶，并解決他們遇到的任何問題。這種單獨(dú)的CX方法要求與盡可能多的客戶聯(lián)系以確定他們是否有風(fēng)險。用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來說，每個客戶現(xiàn)在都是“興趣人群”。

即使佛山vi設(shè)計(jì)公司的程序不專注于客戶恢復(fù)，最后一個經(jīng)常使抽樣變得不合適的最終問題是，大多數(shù)CX從業(yè)人員都希望他們的程序產(chǎn)生可靠的結(jié)果，直到組織的較低層級（例如，零售店，銀行分行，甚至員工）。在這些情況下，目標(biāo)人群成為組織的最低級別。如上所述，當(dāng)人口規(guī)模變小時，您需要對很大一部分人口進(jìn)行抽樣以獲得代表性的結(jié)果。因此，為了在組織的這些較低級別上獲得足夠的響應(yīng)，佛山vi設(shè)計(jì)公司需要調(diào)查盡可能多的客戶。同樣重要的是要注意，在考慮是否采樣時需要考慮響應(yīng)率。在許多人口較少的情況下，最后的說明只是為了避免造成任何混淆。采樣不同于樣品清潔。即使您決定不對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，您仍然可能希望清理樣本。不僅應(yīng)該清理樣本中是否存在重復(fù)或不正確的電子郵件地址之類的事情，而且還應(yīng)制定樣本規(guī)則，以避免過于頻繁地聯(lián)系同一位客戶。