Si quieres obtener datos de alta calidad en tu investigación, es fundamental ofrecer a los encuestados una experiencia clara y fluida. Y para lograrlo, se necesita un diseño inteligente y bien pensado.
Al optimizar y acortar la experiencia general de la encuesta, puedes reducir la posibilidad de fatiga en los encuestados, lo que, a su vez, te ayuda a proteger la calidad de los datos que recolectas.
Además de redactar buenas preguntas, puedes usar lógica en tus encuestas para hacer que la experiencia sea mucho más ágil e intuitiva para quien responde.
Aquí te dejamos una guía para entender mejor los diferentes tipos de lógica de encuestas y cómo usarlos en tu próximo proyecto.
¿Qué es la lógica de encuestas?
Cuando diseñas una encuesta, puede que descubras que no todas las preguntas son relevantes para todos tus encuestados. La lógica de encuestas te permite modificar el contenido de la encuesta en tiempo real según las respuestas del usuario. Esto puede incluir saltos de página, repeticiones de preguntas e incluso establecer cuotas según los perfiles que necesitas.
¿Por qué es importante la lógica de encuestas?
Cuando se usa bien, la lógica de encuestas te ayuda a reducir la duración del cuestionario y le da a cada encuestado un camino claro, libre de preguntas irrelevantes. Esto mejora las tasas de finalización y reduce la fatiga —que es una de las principales causas de respuestas poco fiables.
Tipos de lógica de encuestas
Hay varios tipos de lógica que puedes aplicar al diseño de tu encuesta. Algunos de los más utilizados incluyen:
Lógica de visualización condicional
Oculta o muestra preguntas u opciones de respuesta basadas en respuestas anteriores. Por ejemplo, si alguien elige “té” como bebida preferida, puedes mostrarle una pregunta específica sobre té y ocultar la de café.
Lógica basada en múltiples preguntas
Permite combinar varias respuestas para decidir qué mostrar. Por ejemplo, si buscas personas que ganen más de $150,000 al año y sean quienes hacen las compras del hogar, puedes filtrar a quienes no cumplan ambas condiciones.
Lógica de salto de pregunta
Te permite omitir preguntas que no aplican a ciertos encuestados. Si alguien dice que nunca ha usado tu producto, no tiene sentido hacerle preguntas de satisfacción.
Lógica de salto de página
Similar a la anterior, pero aplicada a secciones enteras. Ahorra tiempo y mantiene el enfoque del encuestado.
Lógica de repetición de pregunta
Repite un conjunto de preguntas dependiendo de respuestas anteriores. Por ejemplo, si alguien selecciona tres productos comprados recientemente, puedes preguntarle sobre su experiencia con cada uno.
Lógica de inserción de pregunta y respuesta
Puedes insertar la respuesta del encuestado dentro de preguntas futuras. Esto hace que la encuesta se sienta más personalizada. Por ejemplo: “Has mencionado que compraste zapatos Nike. ¿Qué te pareció la calidad?”
Lógica de descalificación
Ideal para eliminar encuestados que no cumplen con tus requisitos. Por ejemplo, si buscas opiniones solo de personas entre 25 y 35 años que vivan en zonas urbanas, puedes descalificar automáticamente a quienes no apliquen.
Lógica numérica
Permite comparar respuestas numéricas entre sí y tomar decisiones lógicas. Por ejemplo, si alguien gasta más en ropa que en comida, puedes dirigirlo a un bloque de preguntas específico.
Lógica de fin de encuesta
Lleva a los usuarios al final del cuestionario sin descalificarlos. A veces, una respuesta puede no requerir más preguntas sin que eso invalide los datos del participante.
(BONUS) Cuotas y cuotas anidadas
Las cuotas te permiten asegurarte de que tus muestras estén equilibradas de acuerdo a criterios específicos como género, edad o ubicación.
Las cuotas anidadas permiten un control aún más detallado: por ejemplo, mujeres de 25 a 34 años que ganen más de $50,000 al año.
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