Enne küsimuste formuleerimist, mõelge kogu uurimuse struktuuri peale. Jagage oma küsimustik mitmeks sektsiooniks, mis keskenduvad erinevatele teemadele põhinedes uurimuse teemal ja eesmärkidel.
Uurimus algab tavaliselt üldiste küsimustega ja jatkub spetsiifiliste küsimustega. All toodud näites on ära toodud uurimuse struktuur, mis tegeleb probleemiga miks ostukeskus Gamma on kaotamas kliente.

Uurimuse peamised sektsioonid
1)Informatsioon vastajate kohta. Isegi anonüümsete uuringute puhul on kasulik uurida välja respondentide sugu, vanus ja haridustase. See info annab teile võimaluse analüüsida tulemusi erinevate sotsiaaldemograafiliste profiilide lõikes(naised versus mehed, vanusegrupid jne.).
2) Üldine informatsioon- kogemused, teadmised ja arusaamad ostukeskuste kohta üldiselt.
3) Spetsiifiline informatsioon. Kogemused, teadmised ja arusaamad konkreetse ostukeskuse kohta. Gamma:
4) Soovituste sektsioon või võimalike probleemi lahenduste testimine.
On soovitatav kasutada vähemalt ühte lahtist küsimust(ilma etteantud vastusevariantideta), kus respondendid saavad kirjutada omi mõtteid. Need vastused võivad anda teile uusi ideid võimalike probleemi lahenduste osas. Lisaks on soovitatav kasutada hierarhia ja skaalaküsimusi, mis võimaldavad täpsemat info analüüsimist suhtumiste hindamise osas( rahulolu, tähtsus).

1) Koguge informatsiooni. Uurige olemasolevaid materjale oma teema kohta, otsige sarnaseid uurimusi. Mõelge probleemi algpõhjuste peale ja üritage analüüsida potentsiaalseid lahendusi. Põhinedes küsimustikule eelnenud analüüsil ja uurimusel on lihtsam formuleerida oma uurimuse küsimusi ja vastusevariante. Uurimuse eesmärgi defineerimine, peamised küsimused ja hüpotees on eduka uurimuse põhi.
2) Defineerige eesmärk - näiteks, miks külastajate vool Gamma ostukeskuses on vähenenud.
3) Defineerige peamised uurimuse küsimused. Näiteks:
4) Defineerige hüpotees. Näiteks:
5) Valige uurimuses osalejate arv
6) Kujutlege, millise võivad välja näha tulemused. Millist sotsiaaldemograafilist infot( vanus, sugu, haridustase ja sissetulek) võib vaja minna tulemuste anlüüsimisel? Kui soovite läbi viia statistilist analüüsi (näiteks korrelatsioonanalüüsi või olulisuse testimist), kasutage sarnaseid hindamisskaalasid ja parameetreid.

1) Hoidke uurimus lihtsa ja lühikesena. Looge lihtsaid arusaadavaid küsimusi. Ärge tehke asja keeruliseks. Vältige liigsete sõnade kasutamist ühes lauses( parem on kasutada kahte lühikest kauset kui ühte pikka).
2) Vältige liiga paljude küsimuste asetamist ühele leheküljele. Näiteks, on parem jagada üks pikk maatriks tüüpi küsimus kahte ossa – kasutades kahte eraldi küsimust. Mõelge alati, kuidas hoida respondentide tähelepanu terve küsimustiku vältel (niimoodi saate täpsemaid vastuseid ja see mõjutab teie uurimustulemuste usutavust)
3) Kasutage filter.- või transitsioonivastuseid.(Näiteks, kui vastaja ei vaata TV-d, ei ole järgnev küsimus lemmiktelekanalite kohta relevantne.) Respondent võib kaotada huvi lugeda ebaolulisi küsimusi ja tulemused saavad ebausaldusväärsed.
4) Tehke kindlaks, et olete oma küsimustikku lisanud kõik võimalikud vastusevariandid teie küsimusele. Näiteks küsimusele lemmik kohvisortide kohta lisage vastusevariant “Ma ei joo kohvi”. Kui te ei ole kindel, et kõik võimalikud vastusevariandid on kasutatud - lisage vastusevariant “muu”, kuhu respondent võib sisestada oma vastuse.
5) Looge täpseid küsimusi

Näiteks:
6) Olge ettevaatlik küsimustega sageduste või hulkade kohta.
Vältige mitmetähenduslike sõnade nagu regulaarselt, tihti, vahest ja keskmiselt kasutamist.
Respondendid võivad neid mõõtühikuid erinevalt tõlgendada- “regulaarselt” võib osade vastajate jaoks tähendada - korra kuus, teiste jaoks - korra nädalas jne. Küsimuste formuleerimisel andke täpne ajaperiood või selgitage iga mõõtühiku tähendust.
7) Üritage vältida vastusevariante nagu “raske vastata” või “keeruline öelda”. Selliseid variante peaks kasutama ainult siis kui teate, et respondendil puudub tõesti informatsioon vastamiseks.
8) Sarnaste vastandliku tähendusega sõnade kasutamine ühes küsimuses võib vastaja segadusse ajada ja tekitada valesti lugemise vigu. On soovitatav kasutada sõnu, millel lisaks tähendusele on ka erinev kirjapilt - “teadlik/mitteteadlik” asemel “teadlik/ei ole kuulnud”
9) Tundlikud ja isiklikud küsimused. Mitte alati ei ole vastajad valmis avaldama isiklikku informatsiooni nagu sissetulekute tase. Sellistes küsimustes on soovitav küsida ligikaudset vahemikku mitte täpset summat. Näiteks küsimuses sissetuleku taseme kohta peaks looma mitu vastusevarianti sissetuleku taseme vahemikega (alates - kuni).
10) Pakkuge variante vahele jätta või mitte vastata küsimustele. Kui küsimus on liiga tundlik võivad vastajad uurimuse täitmisest loobuda. On parem mitte saada vastust antud küsimusele ja mitte kaotada respondent järgnevate küsimuste jaoks.
11) Vältige sugestiivseid ja juhtivaid küsimusi nagu: “ Millist automarki eelistate- ekslusiivset Lexust või Toyotat?”
12) Säilitage respondendi huvi terve uurimuse vältel. Ärge looge liiga pikki uurimusi. Mõelge iga küsimuse puhul, kas see on vajalik. On oluline luua hea mulje uurimuse alguses paigutades sinna huvitavaid küsimusi. On soovitav mitte kasutada vaba vastusega küsimusi uurimuse alguses (parim koht nende küsimuste jaoks on uurimuse keskel).
13) Kui kõik küsimused on valmis, vaadake uurimus üle ja testige seda. Kontrollige üle kirjavead.

1) Kustutage pinnapealsed vastused. Testige vastajate tähelepanu luues kaks sarnast küsimust, üks uurimuse alguses, teine- uurimuse lõpus. Kustutage respondendid, kellel on vastandlikud vastused nendes küsimustes.
2) Olge ettevaatlikud mitme vastusevariandiga küsimuste kohta graafikute tegemisega. Mis on informatiivsem- kas teha graafik vastuste jaotusest vastajate arvu või vastuste arvu põhjal? Kui teete graafiku vastajate arvu põhjal on soovitatav kasutada tulpdiagrammi, mitte ringdiagrammi, kuna kõikide protsentide summa ületab sellel juhul 100%.
3) Kuidas valida õige graafikutüüp tulemusi presenteerides? Ei ole olemas õigeid või valesid viise tulemuste esitlemiseks. Parim viis graafikutüübi valimiseks on vaadata seda küsimuse konteksti ja konkreetse esiletoodava informatsiooni seisukohast. Eksperimenteerige erinevate graafikutüüpidega, et leida enda jaoks parim variant. Connect.ee pakub iga küsimuse vastuste jälgimiseks välja neli enimkasutatavat graafikutüüpi- ringdiagramm, tulpdiagrammid (horisontaal ja vertikaal) ja joondiagramm. Allpool on ära toodud näited sellest, kuidas valida sobivat graafikutüüpi. Ringdiagrammid on kasulikud kui soovite rõhutada konkreetset vastusevarianti üldise olukorra suhtes. See graafik näitab iga vastuse proportsiooni arvestades koguhulga konteksti(näiteks turuosad, etnilised grupid riigis jne.)

Näide: mees.- ja naisrespondentide arv. See graafik näitab, et mõlematel sugudel on sarnane esindatus.

Näide: Firmade turuosad. Graafik näitab iga firma turuosa kindlas tööstusharus.

Tulpdiagrammi kasutatakse vastuste omavahelisks võrdlemiseks. Sellel juhul ei ole üldine kontekst oluline.

Näide: Milline on teie lemmikpuuvili? Tulpdiagrammis on paremini hoomatav, et õunad on populaarsemad kui pirnid. Ringdiagrammis tunduksid mõlemad vastusevariandid võrdsed.

Joondiagrammid on paremad trendide esitamise jaoks (trendide arengud teatud ajaperioodi jooksul)

Näide: võrdle kahte toodet, mida hinnatakse samal skaalal. Vastusevariandid “meeldib” ja “meeldib väga” on kõige sagedasemad mõlema toote jaoks. Seetõttu, põhinedes vaid vastuste arvul, käsitletakse mõlemaid tooteid võrdsetena. Samas, kui tulemusi esitletakse joondiagrammina, selgub lihtsamini, et toodet A peetakse paremaks kui toodet B.

Näide: kahe toote kuu müügitulemuste analüüs. Alltoodud graafik näitab, et müügivolüüm on toote A puhul palju suurem kui toote B puhul. Lisaks on ilmne, et toodet A iseloomustab hooajaline trend- järsk müügi suurenemine Maikuus. Müügitulemused toote B jaoks on samas sarnased kõikide kuude lõikes.

Interaktiivne ja huvitav andmete esitlemine Hinnake võimalusi kastamaks interaktiivseid graafikuid sõltuvalt sündmusest ja publikust. Näiteks, saate näidata erinevusi meeste ja naiste vastuste vahel huvitavamal viisil.

4) Looge brändikaardid. See on kasulik, kui võrreldakse mitmeid brände kahe kriteeriumi põhjal: näiteks teadlikkus brändist ja brändi valik. Brändikaardid on kasulikud kui analüüsitakse brändi tugevusi ja nõrkusi või lähimaid konkurente turul. Alltoodud graafikus on brändil B kõrge brändist teadlikkus ja kõrge brändi valik. Brändil C on hea teadlikkus brändist, kuid halb brändi valik. Brändil A on hea kasvupotentsiaal turul, kuna tal on kõrge brändi valik aga madal teadlikkus brändist.

5) Olge ettevaatlik informatsiooni tõlgendamisel. Kuidas väita, et 50% on hea või halb indikaator? Informatsiooni tõlgendamise ajal on soovitav võrrelda tulemusi muude sarnaste uuringutega.(Võrdle eelmisel aastal tehtud uurimusega, võrdle ühe brändi tulemusi teise omadega.)

6) Informatsiooni tõlgendamise ajal on tähtis meeles pidada, et järeldused ei tohiks põhineda vaid uurimuse tulemustel. Lisaks uurimusele peaks võimalusel kasutama teisi infoallikaid. Näiteks hinnates marketingikampaania tulemusi, on oluline mitte mõõta ainult seda, kuidas publikule meeldisid kampaania materjalid, vaid lisaks: