قالب مقياس ليكرت
استخدم مقياس ليكرت الخاص بنا ذا الخمس (أو السّبع) نقاط لقياس المواقف والمعرفة والقيم والآراء بدقّة أكبر.
معلومات عن قالب مقياس ليكرت
مقياس ليكرت هو نظام تقييم يمكنك استخدامه لقياس البيانات المعقّدة وذات الطّابع الشّخصي مثل شعور الأشخاص حيال منتجك أو خدمتك أو تجربتك.
يمكن لعملائك (أو العملاء المحتملين، المشاركين كأشخاص خاضعين لمقابلة) اختيار ردود مُحتَمَلة لبيان أو سؤال يتم التعبير عنه إما بكلمات أو أرقام.
تتضمن أمثلة الرّدود مجموعة عبارات مثل "موافق بشدّة،" أو "محايد،" أو "موافق،" أو "غير موافق" أو "غير موافق تمامًا،" أو "راضٍ تمامًا" أو "غير راضٍ على الإطلاق". يمكنك كذلك استخدام الأرقام، مثل 1 = "موافق بشدّة"، 2 = "موافق" وما إلى ذلك.
الهدف هو طرح أسئلة محدّدة على عميلك لتحويلها إلى رؤى مستخدم سهلة التّفسير وقابلة للتّنفيذ.
واصل القراءة لمعرفة المزيد حول مقاييس ليكرت.
ما المقصود بمقياس ليكرت
مقياس ليكرت مقياسٌ من خمس (أو سبع) نقاط لخيارات الإجابة يطلب من عميلك أو الشّخص الذي تُجرى معه مقابلة الموافقة أو عدم الموافقة على بيان ما.
يفترض المقياس أن شدّة موقف الشّخص أو رأيه ذات نمط خطي، تتراوح بين الموافقة بشدّة وعدم الموافقة بشدّة، ويفترض أنه يمكن قياس المواقف.
على سبيل المثال، إما أن تُحسَب كل من الرّدود الخمسة (أو السبعة) من حيث عدد المرّات التي يتم فيها التّعبير عن المشاعر أو تكون لها قيمة رقميّة تُستخدم لقياس الموقف الذي يجري استكشافه.
يمكن أن تكون بيانات ليكرت مصدرًا موثوقًا للإشارة إلى كيفيّة تفكير الأشخاص وشعورهم، طالما أنك على دراية بإمكانيّة الموافقة عند الشّك فقط.
للحدّ من تأثير هذا التحيّز، يمكن للباحثين ...
صياغة الأسئلة كبيانات: يوفّر تقديم الحقائق إلى العملاء ليوافقوا عليها (أو يرفضوها) نظرةً ثاقبةً لجوانب مختلفة من عملك. وفقًا لذلك، تمنحك قيم متوسط النّتائج مقياساً عامًا للرّضا يمكنك تتبّعه بمرور الوقت ومحاولة تحسينه.
تضمين كلٍّ من البيانات الإيجابيّة والسلبيّة وتقييمها، ضمن أزواج، للحفاظ على التّوافق: بدلاً من قياس المشاعر مرّة واحدة، تحقّق مما إذا كان عملاؤك موافقين أو غير موافقين أو محايدين بشكل موثوق في أكثر من حالة واحدة.
متى يجب استخدام مقياس ليكرت
يمكن للباحثين في مختلف التخصّصات (من قسم تجربة المستخدم إلى قسم التّسويق إلى قسم تجربة العميل، على سبيل المثال) استخدام مقياس ليكرت لقياس بيانات الموافقة.
تبعاً لمنتجك أو خدمتك أو تجربتك، استخدم المقياس كذلك لقياس ما يأتي:
الموافقة: أوافق بشدّة → لا أوافق إطلاقًا
التّكرار: غالبًا → أبدًا
الجودة: جيدة جدًا → سيئة جدًا
الاحتماليّة: بالتأكيد → إطلاقًا
الأهمّية: مهم جدًا → غير مهم
اطلب الموافقة أو عدم الموافقة على بيانات متعدّدة من الأشخاص للحصول على قياس أكثر دقّة لردود الجميع. ثم اجمع ردود الشّخص أو قم بتقدير متوسّط تلك الردود.
أنشئ مقياس ليكرت الخاص بك
من السّهل إنشاء مقياس ليكرت. أداة اللّوحة البيضاء من منصّة Miro هي المخطّط الأمثل لإنشائه ومشاركته. ابدأ بتحديد قالب مقياس ليكرت، ثم اتبع الخطوات الآتية لإنشاء القالب الخاص بك.
حدّد ما ترغب بقياسه على مقياس ليكرت الخاص بك. يُعد هذا الأساس للوحة Miro الخاصّة بك. تأكّد من أن ما تقيسه يمكن قياسه بناءً على قوّة الآراء أو المواقف أو المشاعر أو التّجارب. يجب أن يرى العملاء طرفين نقيضين واضحين (إيجابي وسلبي) ونقطة وسط محايدة.
قم بإنشاء أو تحرير بيانات أو أسئلة مؤشّر مقياس ليكيرت. يعمل المقياس بشكل أفضل عندما تحاول العثور على أفكار العملاء التي لا يمكن فهمها بإجابة واحدة فقط. يمكن أن يكون البيان على سبيل المثال، "أرهقني عدد العناصر الموجودة في قائمة الوجبات الجاهزة". يحاول كلُّ بيان (أو كل سؤال) اكتشاف ما يشعر به عميلك بالفعل.
حدّد مقاييس استجابة ليكرت. كحدٍّ أدنى، يمكنك أن تجعل هدفك المقياس ذي الخمس نقاط. كحدِّ أقصى، يمكنك أن تجعل هدفك المقياس ذي السبع نقاط. يمكن أن يؤدي أي انخفاض أو زيادة إلى التّأثير في قابليّة القراءة. اختر لغة بسيطة وواضحة مع فئات مختلفة، مثل "موافق - غير موافق"، "مفيد - غير مفيد"، "دائمًا - أبدًا". قم بإضافة ملاحظات لاصقة أو حذفها (يمكن استخدامها كنقاط وفئات) وفقًا لذلك.
الاختبار المسبق مع فريقك. شارك لوحة منصّة Miro مع فريقك للتحقّق من أي أسئلة غير واضحة أو بيانات تمّت صياغتها على نحو غير ملائم أو فئات مكرّرة. اسأل فريقك إن كان كل عنصر في المقياس يمكن أن يساعدك في جمع ردود الفعل القابلة للتّنفيذ. إذا لم يكن كذلك، قم بمراجعة ذلك العنصر أو احذفه.
قم بإجراء الاختبار (وإعادة الاختبار) عند الحاجة. قم بدعوة المشاركين في لوحة Miro الخاصّة بك واطلب منهم الردّ على كل بيان أو سؤال. استخدم خاصيّة التصويت بالنّقاط. يجب أن تستمر في تحسين عمليّة جمع البيانات مع مرور الوقت. ابدأ باستخدام مجموعة صغيرة من المشاركين يمثّلون مجموعة أكبر تحاول التعرّف عليها. قم بتحسين- أو توسيع - مقياس النّقاط ولغة الفئة بعد الحصول على تعليقات المستخدمين وحساب النّتائج.
قم بتنظيم نتائج مسح مقياس ليكرت واستيرادها بشكل بصري من المصادر الأخرى. منصّة Miro. قم باستيراد نتائج المسح حسب الحاجة على لوحة منصّة Miro الخاصة بك، لمشاركتها ومراجعتها مع فريقك.
ابدأ باستخدام هذا القالب الآن.
قالب خطّة أبحاث تجربة المستخدم
: يعمل بشكل أفضل مع
Market Research, Desk Research, User Experience
تعمل خطّة البحث على إيصال المعلومات الأساسيّة التي يحتاج أصحاب المصلحة إلى فهمها حول مشروع أبحاث تجربة المستخدم: مَن وماذا ولماذا ومتى. تضمن الخطّة توافق الجميع ومعرفة ما يجب عليهم فعله لإنجاح مشروع أبحاث تجربة المستخدم. استخدم خطّة البحث لإيصال معلومات أساسيّة عن مشروعك وأهدافك وأساليبك في البحث ونطاق المشروع ولمحة تعريفيّة عن المشاركين به. باستخدام خطة بحث تجربة المستخدم، يمكنك الحصول على دعم أصحاب المصلحة والبقاء على المسار الصّحيح وتهيئة نفسك للنّجاح.
قالب مصفوفة الأولويات
: يعمل بشكل أفضل مع
Business Management, Strategic Planning, Prioritization
إذا احتجت إلى ما هو أشمل من قائمة المهام الأساسية، فمن المحتمل أن تستفيد من مصفوفة الأولويات. تم تصميم قالب مصفوفة الأولويات لمساعدتك على تحديد المهام الحرجة حتى تتمكن من التركيز على الاحتياجات الأكثر إلحاحاً. في مصفوفة 2x2، أدخل أولوياتك بناءً على ما إذا كان يجب إنجازها بسرعة مرتفعة أم منخفضة، وإن كانت ذات أهمية مرتفعة أم منخفضة. فهي قابلة للتطبيق على إدارة المشاريع والإدارة الشخصية على حد سواء، استخدم قالب مصفوفة الأولويات لتحسين عمليات الأعمال وتحقيق الكفاءة وإزالة العقبات والحد من النفايات التشغيلية.
قالب بدء المشروع
: يعمل بشكل أفضل مع
Project Management, Documentation, Meetings
يساعدك قالب اجتماع بدء المشروع هذا في الحصول على جميع المعلومات حول مشروعك في مساحة مشتركة واحدة، مثل بيان المشروع. يتضمّن هذا القالب سبعة أنشطة لتحديد أهداف مشروعك وغاياته، وأدوار الفريق ومسؤوليّاته، والخطوات التّالية والمواد المتاحة لإجراء مزيد من المشاورات. استخدم قالب اجتماع بدء المشروع لإدارة المشاريع بفعّالية وتحقيق التّوافق بين الجميع.
قالب تحليل DMAIC
: يعمل بشكل أفضل مع
Agile Methodology, Design Thinking, Operations
قد يكون من غير الممتع التّعمق في العمليّات وفحصها، لكنها تؤتي ثمارها على نحو رائع—يمكن أن تؤدي العمليّة الأكثر كفاءة إلى توفير كبير في التّكلفة وإلى منتج أفضل. هذا ما يقوم به تحليل DMAIC. تمّ تطوير تحليل DMAIC كجزء من مبادرة ستة سيغما، ويُعَدُّ إستراتيجيّةٌ للجودة قائمة على البيانات لتبسيط العمليّات وحلّ المشكلات. تُقسَّم هذه التّقنية إلى خمس خطوات أساسيّة يتم اتّباعها بالترتيب وهي: التحديد والقياس والتحليل والتحسين والتحكم.
قالب التّحليل التّنافسي
: يعمل بشكل أفضل مع
Marketing, Decision Making
يبدأ تطوير منتج رائع بمعرفة الوضع العام (بمعنى من ستواجه) والإجابة عن بعض الأسئلة: من هم منافسوك؟ كيف يمكن مقارنة منتجك أو خدمتك؟ ما الذي يجعلك متميزاً؟ سيساعد التّحليل التّنافسي في العثور على الإجابات، التي يمكن أن تشكّل في النهاية منتجك، وعروض القيمة، والتّسويق وإستراتيجيات المبيعات. إنه تمرين رائع عندما يكون هناك حدث تجاري كبير على وشك الحدوث - مثل إطلاق منتج جديد أو جلسة تخطيط إستراتيجي.
قالب مخطَّط UML Sequence
: يعمل بشكل أفضل مع
Software Development, Mapping, Diagrams
قم بتحليل وعرض كيفية تفاعل الكيانات الخارجية مع نظامك باستخدام مخطَّط تسلسل. احصل على نظرة شاملة على عمليّات العمل ووظائف الأعمال وتفاعلات العملاء باستخدام هذا المخطَّط. قم أيضاً بتحديد أي مشاكل محتملة في وقت مبكر وحلِّها قبل التّنفيذ.