Один из главных камней преткновения при дизайне опросов — выбор шкалы для опроса. Числовой рейтинг, звёзды, сердца или смайлы? У каждого из них ряд особенностей и скрытых нюансов, о которых мы и поговорили с руководителем отдела по работе с клиентами UX Feedback Полиной Трапезниковой.
Проблематика
Когда мы выбираем форму для исследования, например CSAT-опроса «Насколько удобно пользоваться…?», то в какой-то момент приходим на распутье: нам нужно выбрать смайлы, числовой рейтинг, звёзды, сердца, может быть, что-нибудь ещё? А в чём вообще отличия?
Часто компании принимают такие решения на уровне дизайна. Например, ориентируясь на свои гайды и UI-киты фирменного стиля, выбирают смайлы. Или опираются на маркетинг, принципы позиционирования бизнеса и бренда и используют звёзды в опросах взрослой аудитории, для которой смайлы могут выглядеть не очень презентабельно, не достаточно серьёзно. И оба эти мнения правильные.
Однако тут мы поговорим исключительно о плоскости исследований. В чём же значение этой разницы для сбора и анализа данных?
Начнём с важного уточнения: дело не в дизайне. Визуальное отличие создаёт иллюзию, что разница лишь в оформлении, но «под капотом» скрывается ряд существенных особенностей. Понимание того, как корректно работать с каждой формой в рамках конкретного исследования, позволяет избежать серьёзных ошибок при анализе и принятии решений.
Рассмотрим каждый тип шкал (числовой рейтинг, звёзды и смайлы) и их влияние на анализ данных.
Числовой рейтинг
Опрос с числовым рейтингом предлагает оценить что‑либо, выбирая число из предложенной шкалы (например, от 1 до 5 или от 1 до 10). Эта шкала очень часто используется в разных типах исследований, например, при измерении:
- CSAT (Customer Satisfaction Score, индекс удовлетворённости): «Насколько вы удовлетворены нашим сервисом/продуктом?»
- NPS (Net Promoter Score, идекс лояльности и готовности рекомендовать бренд): «Насколько вероятно, что вы посоветуете наш сервис/продукт друзьям или коллегам?»
- CES (Customer Effort Score, индекс потребительских усилий): «Насколько легко вам было [решить задачу]?»
Часто числовой рейтинг комбинируют со шкалой Лайкерта, которая подразумевает расшифровку каждого пункта шкалы:
Важный нюанс шкалы Лайкерта: она работает только при чётком определении значений 2, 3 и 4. Иначе интерпретация этих баллов будет зависеть исключительно от исследователя (или группы исследователей), что вносит субъективность в анализ.
Особенности числового рейтинга
- Негативное отношение к «единице». В странах бывшего СССР существует прочная ментальная привязка к пятибалльной шкале. Это кажется простым, но именно так работают психологические паттерны: шкала часто смещается в позитивную сторону, потому что «колы» не ставят — это не принято. Даже на официальном уровне периодически обсуждают, нужна ли единица в школьной системе — ведь учителя её практически не используют, ограничиваясь двойкой как минимальной оценкой.
- Пятибалльная шкала склонна к смещению вверх. По некоторым исследованиям, длинные шкалы (скажем, семибалльная) дают более точные результаты: «шаг» между точками меньше, и респондент легче соотносит свои ощущения с оценкой. В пятибалльной шкале разница между 4 и 5 может быть существенной, а в семибалльной — менее заметной.
- Зона неопределённости в числовых оценках. Хотя числовой рейтинг кажется однозначным, восприятие баллов 2, 3 и 4 остаётся неопределённым. Мы просим пользователя перевести свои ощущения в оценку, но не знаем, как именно он их интерпретирует. Решение — дать пользователю возможность пояснить выбор. Например, в UX Feedback есть функция сбора расширенного фидбэка: «Почему вы поставили такую оценку? Что она для вас значит?» Это упрощает интерпретацию данных.
Звёзды
Звёзды помогают минимализировать и делать этот фидбэк менее контрастным. В западных источниках часто можно встретить описание «звёздных» шкал как «quick and straightforward», то есть «быстрые и простые». Ничего не искрится, все довольно лаконично. Они могут быть даже бесцветными, и это можно хорошо вписать в дизайн.
Главная особенность звёзд
Звёзды имеют один интересный нюанс, важный для различных метрик лояльности — эта шкала не подразумевает негативную оценку. Мы писали в своей бесплатной книге «Voice of the Customer», что пользователи воспринимают это как наполняемость стакана.
Когда вам ставят одну звезду из пяти, это не означает «плохо» или «ужасно». Это означает степень удовлетворённости, не оспаривая сам факт удовлетворённости, и буквально переводится как «мы довольны вот настолько». Например, на одну пятую, но «мы довольны». Таким образом, звёзды делают любую метрику, даже негативно направленную, позитивно направленной просто из-за своего формата. Это нужно учитывать при анализе.
То же самое касается сердец. Любые формы, которые подразумевают использование одного и того же изображения несколько раз, возвращают к формату стакана. Мы уже не сможем говорить о том, что у нас N негативных оценок. Мы сможем говорить о том, что у нас есть люди, которые довольны чуть меньше (например, на одну звезду). И в интерпретации это иногда очень мешает.
Смайлы
Смайлы эффективны по нескольким причинам: каждый из них подписан, что позволяет респонденту быстро соотнести своё внутреннее состояние с подходящим вариантом. По сути, это пятибалльная шкала, но в доступной, «человеческой» форме — так удаётся собрать максимально чистые впечатления, снизив погрешность. Например, исключается ситуация, когда пользователь сначала ставит единицу, а потом сомневается: «Ну, всё-таки не настолько плохо».
Команда задаёт вопрос в понятном пользователю контексте, предлагая пять смайлов. При этом данные легко сегментируются: критики, нейтралы, промоутеры. К каждому сегменту привязываются соответствующие открытые вопросы:
- У критиков спрашивают, что нужно улучшить;
- У нейтралов — что можно доработать;
- У промоутеров выявляют как ключевые ценности продукта, так и скрытые проблемы (даже лояльные пользователи сталкиваются с трудностями, но продолжают пользоваться сервисом).
Современный тренд ― задавать промоутерам уточняющий вопрос после основного, например:
- «Насколько вам нравится сервис/продукт?»
- «Что вам понравилось больше всего?»
Такие пользователи, как правило, дают развёрнутые ответы — наравне с критиками. С точки зрения интерпретации метрик, наибольшая ценность заключается именно в обратной связи от крайних сегментов: негативных и позитивных респондентов.
Например, Cloud.ru (российский провайдер облачных сервисов и ИИ-технологий) настроил опрос довольных клиентов с уточнением, какие конкретные именно аспекты побудили их рекомендовать курс:
Конверсия в ответ по шкалам — смайлы vs. звёзды
Мы проанализировали тысячи опросов в UX Feedback и выделили ключевые бенчмарки на основе реальных данных из разных отраслей:
Шкала звёзд в среднем даёт бо́льшую конверсию (16,83%), чем шкала смайлов (12,45%). Но это общие цифры — без учёта сферы бизнеса и формата опросов.
Интересно, что в госсекторе обе шкалы работают отлично — почти 40 % конверсии.
В других сферах разница значительнее:
- Смайлы выигрывают в страховании (~83%) и строительстве ( ~39%), но плохо работают в классифайдах (недвижимость), на маркетплейсах и в B2B — в среднем всего 3 %.
- Звёзды эффективнее у медиаплатформ (>38%) и в сфере путешествий (~27%), но дают мало ответов в сферах ЗОЖ и здоровья (>1%), а также в HoReCa (~2%).
Тут необходимо уточнить: наши аналитические данные — это ориентир при выборе шкалы, но каждый проект уникален. Вот пример из практики: SuperStep — первый сникер‑проект без шаблонов, который с 2013 года выстраивает концепт вокруг кроссовок, отбирая лучшие модели мировых брендов.
Команда рассчитывала, что молодая и tech‑ориентированная аудитория бренда предпочтёт шкалу смайлов. Но реальность оказалась другой: пользователи выбрали числовой рейтинг.
Когда SuperStep попросил посетителей сайта оценить элементы нового интерфейса, разница в конверсии стала очевидна: опрос со смайлами прошли 1,55 % пользователей, а с числовым рейтингом — уже 2,22 %.
