تلجأ المؤسسات اليوم إلى «إدارة القرار المبني على البيانات»، ولا يوجد قرار أكثر حساسية من قرارات التطوير أو الإطلاق أو التعديل التي تخصّ المنتجات والخدمات. من هنا برز دور (NISRS) كجهة محايدة متخصّصة في قياس رضا العملاء، واستطلاع آرائهم حول منتجات قائمة أو مزايا مستقبلية، ثم تقديم تحليل إحصائي دقيق يساعد الشركة على اتخاذ القرار الصائب وتقليل مخاطر السوق. ففي عصر البيانات والتحول الرقمي، أصبحت الإحصاءات الدقيقة والتحليل العلمي من أهم الأدوات التي تستند إليها الشركات في اتخاذ قراراتها الاستراتيجية.
كما لا تقتصر الدراسات الإحصائية على تحليل الأرقام فقط، بل تشمل قياس الرأي العام، وتقييم رضا العملاء، ودراسة اتجاهات السوق، وتحليل الأداء المؤسسي. ومن هنا يأتي دور NISRS كمركز متخصص في تقديم دراسات إحصائية علمية دقيقة تعتمد على المنهج الكمي وأساليب التحليل المتقدمة لقياس رضا العملاء وتحليل البيانات واتجاهات المستهلكين، بما يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات مدروسة قائمة على الأدلة.

أهداف الدراسات الإحصائية التي ينفذها (NISRS)

1. قياس رضا العملاء والمتعاملين حول الخدمات أو المنتجات.
2. تحليل سلوك المستهلكين واتجاهاتهم نحو العلامة التجارية.
3. تحديد فرص التحسين والتطوير في المنتجات أو الخدمات.
4. قياس فعالية البرامج التسويقية والإعلانية.
5. تقييم جودة الأداء الداخلي في المؤسسات الحكومية والخاصة.
6. بناء قواعد بيانات رقمية تساعد على اتخاذ القرارات المستقبلية.

أدوات NISRS في الدراسات الإحصائية

يعتمد NISRS على مجموعة من الأدوات العلمية والمنهجية التي تضمن دقة النتائج وموثوقيتها، من أبرزها:

أ) الاستبيانات والاستمارات الإلكترونية (Questionnaires)

• تصميم استمارات إلكترونية وفق منهجية علمية دقيقة.
• تضمين مقياس ليكرت الخماسي (Likert Scale) لقياس الاتجاهات:
  • (موافق بشدة – موافق – محايد – غير موافق – غير موافق بشدة).
• ضمان الصياغة الموضوعية للأسئلة لتجنّب التحيّز.
• نشر الاستبيانات عبر القنوات الرقمية أو المقابلات الميدانية.

ب) تحليل البيانات الإحصائية (Statistical Data Analysis)

• استخدام برامج تحليل متقدمة مثل SPSS، Excel BI، Power BI.
• تطبيق التحليلات الوصفية (Descriptive Statistics) لتحديد المتوسطات والانحرافات.
• إجراء اختبارات العلاقات والارتباطات (Correlation & Regression Analysis).
• تحليل التباين واختبار الفرضيات (ANOVA & T-tests).
• تصنيف النتائج وفق المتغيرات الديموغرافية والسلوكية.

ج) التحليل التنبؤي (Predictive Analytics)

• بناء نماذج توقع سلوك العملاء بناءً على البيانات السابقة.
• تحليل اتجاهات الطلب في المستقبل وفق معادلات الانحدار والذكاء الاصطناعي.
• تقديم توصيات استراتيجية مبنية على مؤشرات مستقبلية دقيقة.

منهجية NISRS في تنفيذ الدراسات الإحصائية

يتبع المركز دورة بحثية متكاملة تتكون من سبع مراحل رئيسية:

1. تحديد الهدف البحثي:
   توضيح ما ترغب الشركة بقياسه (رضا العملاء، جودة الخدمة، فعالية التسويق…).
2. تصميم أدوات القياس:
   إعداد الاستمارة وفق معايير علمية معتمدة ومقياس ليكرت الخماسي.
3. جمع البيانات الميدانية:
   عبر الاستبيانات الورقية أو الإلكترونية أو المقابلات الشخصية.
4. تنظيف البيانات (Data Cleaning):
   مراجعة القيم المفقودة والتكرارات والتأكد من جودة البيانات.
5. تحليل البيانات (Data Analysis):
   إجراء التحليل الإحصائي باستخدام الأدوات المناسبة (SPSS, Excel, Python).
6. تفسير النتائج (Interpretation):
   استخراج المؤشرات والمعاني التطبيقية من النتائج.
7. إعداد التقرير النهائي:
   تقديم تقرير تفاعلي شامل يوضح مؤشرات الرضا، ونسب القبول والرفض والحياد، والتوصيات التنفيذية المناسبة.

مؤشرات الأداء (KPIs)

• عدد الدراسات المنجزة خلال السنة.
• دقة التحليل ومصداقية النتائج (%).
• سرعة إعداد التقارير والتحليلات.
• نسبة تجاوب المشاركين مع الاستبيانات.
• مستوى رضا العملاء عن وضوح التقرير النهائي.
• مستوى تطبيق التوصيات الناتجة عن الدراسة.

القيمة المضافة لـ (NISRS)

1. تحويل البيانات إلى قرارات استراتيجية قابلة للتنفيذ.
2. توفير أدوات قياس علمية دقيقة مبنية على معايير إحصائية متقدمة.
3. دمج التحليل الكمي بالتحليل النوعي لفهم الأرقام وسلوك الأفراد.
4. توفير تقارير تحليلية تفاعلية عبر لوحات عرض رقمية (Dashboards).
5. ضمان سرية وموثوقية المعلومات من خلال أنظمة حماية بيانات متقدمة.
6. تقديم حلول مستمرة لتطوير المنتجات والخدمات استنادًا إلى مؤشرات الرضا.

تطبيقات عملية لنتائج الدراسات الإحصائية

• تعديل وتطوير المنتجات وفقًا لملاحظات العملاء.
• تحسين الخدمات الحكومية والخاصة بناءً على نتائج الرضا العام.
• إعادة هيكلة الحملات التسويقية لتتناسب مع ميول الجمهور.
• تحسين تجربة العميل (CX) في مراكز الخدمة والمواقع الإلكترونية.
• تطوير نماذج الأداء المؤسسي بالاعتماد على مؤشرات إحصائية دقيقة.

رؤية (NISRS) المستقبلية في الدراسات الإحصائية

• دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في تحليل الاتجاهات السلوكية.
• بناء نظام رقمي متكامل لقياس رضا العملاء في الوقت الحقيقي (Real-time Satisfaction Index).
• تطوير لوحات تحكم تفاعلية (BI Dashboards) للمؤسسات لمتابعة مؤشرات الأداء آنيًا.
• تطبيق التحليل العاطفي (Sentiment Analysis) عبر وسائل التواصل الاجتماعي لرصد الرأي العام.
• إصدار تقرير سنوي للاتجاهات الإحصائية في السوق العربي لمساعدة المؤسسات على اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

مثال عملي:

شركة سامسونج الخليج – دراسة حول إضافة خاصية “التحكم الصوتي الذكي” إلى غسالات الملابس)

أولاً: لماذا تلجأ الشركات إلى دراسات الرأي؟

1. قياس نسبة الرضا العامة عن الخدمة أو المنتج.
2. اختبار تقبّل منتج جديد قبل إنزاله إلى الأسواق.
3. معرفة رغبة العملاء في مميزات إضافية لجعل المنتج «متعدد الوظائف».
4. تحديد الفئات المستهدفة وأسباب الإقبال أو الإحجام.
5. توفير مؤشرات كمية تُستخدم داخليًا لإقناع مجالس الإدارة أو المستثمرين.

 

ثانياً: دور NISRS خطوة بخطوة

1-    تصميم الاستبيان

• صياغة محايدة للأسئلة (لا توجيه).
• اعتماد مقياس Likert الخماسي:
  1 = رافض بشدة
  2 = رافض
  3 = محايد
  4 = موافق
  5 = موافق بشدة

2-     اختيار العينة

• تحديد الإطار التمثيلي (عملاء حاليون، سابقون، محتملون).
• حساب الحجم لتحقيق خطأ معياري ≤ ±3 % (استخدمنا معادلة Cochran).
• توزيع جغرافي/ديموغرافي متوازن (العمر، الجنس، الدخل، المنطقة).

3-     جمع البيانات

• مقابلات هاتفية (CATI).
• استبيانات إلكترونية (رسالة نصية تحوي رابط  Survey).
• أكشاك رقمية (QR) داخل معارض سامسونج ومراكز الصيانة.
• فترة الجمع: 20 يومًا (تجنبًا للتأثيرات الموسمية).

4-     التحليل الإحصائي

• تنظيف البيانات (Missing – Outliers).
• أوزان تصحيحية لإزالة التحيّز.
• مقاييس وصفية: المتوسط، الانحراف المعياري، معامل الاختلاف.
• اختبارات استدلالية:
  – t-test – ANOVA (اختبار فروق بين الفئات).
  – ارتباط بيرسون/سبيرمان (العلاقة بين الرضا ونية إعادة الشراء).
  – انحدار متعدد (Multiple Regression) للتنبؤ بالاحتمالية الشرائية.
• معامل ثبات Cronbach’s α (≥ 0.7).

5-     التقرير النهائي

• ملخص تنفيذي يتضمن:
  – نسبة الرضا (Top-2 Boxes).
  – مؤشر NPS (Net Promoter Score).
  – أهم خمس نقاط قوة وخمس نقاط ضعف.
• رسوم توضيحية (Heat-map – Radar – Pareto).
• توصيات مباشرة وجدول زمني لإعادة القياس بعد 6 أشهر.

 

ثالثاً: المثال العملي – شركة سامسونج الخليج

السيناريو

أرادت سامسونج اختبار فكرة إضافة «Bixby Voice» إلى غسالات Series 7 بحيث تستطيع الأم إعطاء أوامر صوتية مثل: «ابدئي دورة قطن 40 درجة» أو «كم باقي على انتهاء الغسيل؟».

إجراءات NISRS

1. العينة: 1,200 مستخدم (800 من عملاء سامسونج الحاليين، 400 من غير العملاء) في السعودية والإمارات.
2. أداة الجمع:
   – رسالة SMS تحوي رابط الاستبيان.
   – أجهزة كشك لوحي داخل صالات عرض سامسونج.
3. الأسئلة الرئيسية (مثال):
   –إلى أي مدى ترى أن التحكم الصوتي سيجعل استخدام الغسالة أسهل؟ (1-5)
   –هل أنت مستعد لدفع زيادة سعر 500 ريال لهذه الميزة؟ (نعم/لا)
   –ما أهم المزايا الإضافية التي ترغب بها مع التحكم الصوتي؟ (مفتوح)

النتائج المستخرجة

المؤشر	القيمة
نسبة الاستجابة	79 % (948  مستكملاً)
المتوسط العام لفائدة الميزة	4.1 / 5
Top-2 Boxes (موافق + موافق بشدة)	68 %
Bottom-2 Boxes	14 %
الانحراف المعياري	0.77
NPS	+46 (46 % Promoters)
اختبار t	فرق معنوي (p<0.01) لصالح الفئة العمرية 25-40 سنة
انحدار نية الشراء	كل +100 درهم زيادة تُنقص احتمال الشراء 0.22 نقطة
التوصية	إطلاق النسخة الصوتية بزيادة سعر ≤ 300 درهم (≈ 80 $) مع حملة تسويق رقمية موجّهة للشباب والأمهات العاملات

القرار الذي اتخذته سامسونج

• اعتماد الميزة في موديلين فقط خلال الربع الثالث 2025.
• السعر التجاري +275 درهم فقط (أقل من سقف التحليل).
• تخصيص 60 % من ميزانية الإعلان لمنصات الفيديو القصير (TikTok – Reels) استناداً إلى أن 73 % من المؤيّدين يقضون > 2 ساعة يومياً على هذه المنصات.

رابعاً: ما الذي كسبته سامسونج من التجربة؟

1. قرار مبني على بيانات لا على تخمينات فريق التسويق.
2. تقليل مخاطر الفشل: لو أُطلقت الميزة بزيادة 500 ريال لكانت نسبة الرفض 42 % بحسب نموذج الانحدار.
3. اكتشاف فرقة جديدة: «الأمهات العاملات» كنسبة 58 % من المؤيّدين، مما أدى إلى تعديل رسائل الإعلانات.
4. إمكانية المقارنة الدورية (Benchmark) بعد 6 أشهر لقياس مدى تحقّق NPS المستهدف (+50).
5. تعزيز صورة العلامة التجارية بأنها «تصغي لعملائها».

بفضل مقياس Likert الخماسي والتحليل الإحصائي الدقيق، يحوّل NISRS الآراء إلى «أرقام» يمكن اتخاذ القرار بناءً عليها، مما يُقلّل من المخاطر ويُسرّع عملية التطوير أو التعديل أو الإطلاق، ويُبقي الشركة – كما حدث مع سامسونج – في منطقة «القرار الموضوعي» بعيداً عن الاعتماد على الحدس أو التجارب الفردية.