هل تعتقد أن مجرد سؤال مثل: "هل أعجبك المنتج؟" يكفي لفهم تجربة عملائك؟ الحقيقة أن الإجابة بـ(لا/نعم)، لا تكشف الصورة الكاملة، قد تفوتك تفاصيل مهمة عن رضا العملاء وتفضيلاتهم وحتى توقعاتهم المستقبلية. هنا يأتي دور مقياس ليكرت ليمنحك القدرة على قياس عملائك وموظفيك بدرجات دقيقة، تمكنك اتخاذ قرارات استراتيجية مستندة إلى فهم حقيقي لسلوكهم واحتياجاتهم، بدلًا من الاعتماد على افتراضات أو انطباعات سطحية.

في هذا المقال، سنتعرف على مقاييس ليكرت، أنواعها، وأفضل الطرق لاستخدامها للحصول على بيانات دقيقة وموثوقة تساعدك في تحسين تجربة العملاء.

ما هو مقياس ليكرت؟

مقياس ليكرت (Likert Scale) هو أداة ابتكرها عالم الاجتماع الأمريكي رينسيس ليكرت، وتُعد من أكثر الطرق استخدامًا في الاستبيانات والبحوث لقياس الاتجاهات والآراء والمشاعر تجاه موضوع معيّن، من خلال طرح سؤال أو عبارة، ويُطلب من المشارك أن يختار درجة موافقته أو معارضته من خلال سلسلة من الخيارات المتدرجة، مثل:

         •       موافق جدًا

         •       موافق

         •       محايد

         •       غير موافق

         •       غير موافق تمامًا

بهذه الطريقة، يمكن تحويل آراء المشاركين إلى بيانات كمية قابلة للتحليل الإحصائي.

أهم مزايا وسلبيات مقياس ليكرت:

مزايا مقاييس ليكرت:

• قابلة للقياس: 

تحوّل مقاييس ليكرت الآراء والمواقف المعقدة إلى أرقام يمكن تحليلها إحصائيًا واختبار الفرضيات.

• دقيقة ومفصلة: 

توفر درجات متعددة بدل الخيارات الثنائية (نعم/لا)، ما يمكّنك من فهم أعمق لتصورات وسلوكيات المشاركين.

• سهل الاستخدام: 

مقاييس ليكرت مغلقة ولا تحتاج من المستجيب شرح آرائه، مما يجعل الإجابة عليها سريعة ويسهّل تحليل بيانات عينات كبيرة.

• توفر حرية الإجابة: 

بدلاً من إجبار المستجيب على اختيار خيارين فقط، تمنح مقاييس ليكرت خيارات متعددة تعكس درجات مختلفة من الرأي.

سلبيات مقياس ليكرت:

• الردود المحايدة وتحيز الإجابات: 

بعض المشاركين يختارون النقاط الوسطى أو يتجنبون الخيارات المتطرفة لتظهر آراؤهم “متوازنة” أو إيجابية اجتماعيًا. لتقليل هذا التأثير، يمكن توضيح أن الاستبيان مجهول الهوية وصياغة الأسئلة بطريقة مناسبة.

• الإرهاق وقلة الانتباه: 

في الاستبيانات الطويلة، قد يشعر المستجيب بالملل ويختار إجابات دون التفكير الحقيقي، ما يؤدي إلى بيانات غير دقيقة. للحد من هذا التأثير، اختصر الاستبيان قدر الإمكان، واستخدام فواصل أو نوّع صياغة الأسئلة للحفاظ على تركيز المستجيب.

•  تفسير مختلف للعناصر: 

بعض العبارات مثل “إلى حد ما” أو “مقبول” قد تُفهم بطرق مختلفة من قبل المشاركين.

• خيارات محدودة: 

نظرًا لأن الأسئلة مغلقة، قد يضطر المستجيب لاختيار الإجابة الأقرب للواقع حتى لو لم تعكس رأيه بدقة.

•  لا يُظهر السبب: 

يعطيك فكرة عن رأي المشاركين (مثل رضا العملاء) لكنه لا يوضح سبب هذا الرأي. للتغلب على ذلك، يمكن متابعة مقياس ليكرت بأسئلة مفتوحة أو متعددة الخيارات لتوضيح الأسباب.

•  تأثر الإجابات بالأسئلة السابقة: 

طول الاستبيان أو صياغة الأسئلة السيئة قد تجعل المستجيب يجيب بطريقة نمطية دون تفكير عميق.

4 أنواع لمقاييس ليكرت وطرق استخدامها:

مقاييس ليكرت مرنة ويمكن تعديلها بحسب طبيعة الاستبيان وهدفه، ويمكن تصنيفها حسب:

1. نوع السؤال: 

أسئلة مقياس ليكرت تتميّز بمرونتها العالية، ويمكن استخدامها في مجالات متعددة مثل استبيانات رضا العملاء، استبيانات التفاعل الوظيفي، وأبحاث السوق. ومن أبرز أنواعها: 

•  سؤال الاحتمالية (Probability):

 تقيس مدى احتمال أن يقوم المشارك باتخاذ إجراء معين. هذا النوع يساعد على معرفة نية الفعل، وليس مجرد الإعجاب بالفكرة. 

مثال: ما مدى احتمالية أن تقوم بشراء هذا المنتج خلال الشهر القادم؟

•   الرضا (Satisfaction):

تركّز على مدى رضا العملاء عن منتج أو خدمة أو تجربة محددة، وتُعد من أكثر الأنواع شيوعًا. 

مثال: ما مدى رضاك عن جودة المنتج الذي اشتريته؟ 

•   الأهمية (Importance):

تُستخدم لمعرفة مدى أهمية منتج أو خدمة أو جانب معين بالنسبة للعميل أو المشارك.

مثال: ما مدى أهمية سرعة الاستجابة لخدمة العملاء بالنسبة لك؟

2. عدد الاختيارات: 

•   مقياس ليكرت ذو 4 نقاط (بدون خيار محايد): 

يجبر المشاركين على اختيار جهة معينة، ما يقلل من الإجابات المحايدة.

مثال: ما مدى رضاك أو عدم رضاك عن سرعة توصيل المنتج؟

         •       غير راضٍ جدًا

         •       غير راضٍ

         •       راضٍ

         •       راضٍ جدًا

•  مقياس ليكرت ذو 5 نقاط: 

الأكثر شيوعًا ويتيح تدرجًا دقيقًا بين الموافقة والرفض، بالإضافة إلى نقطة وسطية أو محايدة، لتقييم آراء المستجيب.

مثال: ما مدى سهولة أو صعوبة التسجيل في تطبيقنا؟

         •       صعب جدًا

         •       صعب إلى حد ما

         •       لا صعب ولا سهل

         •       سهل إلى حد ما

         •       سهل جدًا

•       مقياس ليكرت ذو 7 نقاط: 

يوفر مزيدًا من التفاصيل والتمييز بين مستويات الرضا أو الموافقة.

مثال: مدى موافقتك أو عدم موافقتك على أن هذا التطبيق يسهل حياتك اليومية؟ 

         •       أعارض بشدة

         •       أعارض

         •       أعارض إلى حد ما

         •       لا أوافق ولا أعارض

         •       أوافق إلى حد ما

         •       أوافق

         •       أوافق بشدة

•       مقياس ليكرت ذو 10 نقاط: 

يوفر مقياس ليكرت 10 خيارات للمستجيبين، ‎ويستخدم غالبًا لتقييم مستويات دقيقة جدًا. 

مثال: على مقياس من 0 إلى 10، ما مدى احتمالية أن توصي بهذا التطبيق لصديق أو زميل؟

•       0 = غير محتمل على الإطلاق

         •       1

         •       2

         •       3

         •       4

         •       5 = محايد

         •       6

         •       7

         •       8

         •       10 = محتمل جدًا

3. طريقة عرض المقياس:

•   المقياس الأفقي

تُعرض خيارات الإجابة بشكل أفقي (من اليسار إلى اليمين)، مع احتمال وجود ما يُسمى انحياز الجانب الأيسر، حيث يميل بعض المستجيبين إلى اختيار الإجابات الموجودة على الجانب الأيسر، لاسيما إذا وُضعت الخيارات الإيجابية على اليسار مقارنة بالسلبية. 

للتقليل من الانحياز في المقياس الأفقي، يُفضل وضع الخيارات السلبية على اليسار والإيجابية على اليمين. بهذا الترتيب، يقل ميل المستجيبين لاختيار الجانب الأيسر تلقائيًا، وتصبح الإجابات أكثر دقة وموضوعية. 

•   المقياس العمودي

تُعرض خيارات الإجابة بشكل قائم (من الأعلى للأسفل). قد يحدث انحياز في هذا النوع من المقاييس، حيث يميل بعض المستجيبين لتجاهل الخيارات في الأسفل واختيار الخيارات العليا أكثر. 

لتقليل الانحياز وزيادة تركيز المستجيب على الإجابة بدقة، يُنصح بوضع الخيارات السلبية في الأعلى والإيجابية في الأسفل. 

4. صيغة الاختيارات (أحادية القطب وثنائية القطب):

•       المقياس أحادي القطب (Unipolar):

السؤال يقيس شيء واحد فقط، حيث يبدأ من صفر في أحد الأطراف والنهاية تمثل الحد الأقصى. لا يوجد طرفين متضادين، لكن يمكن إضافة درجات متوسطة مثل “مفيد إلى حد ما”. 

مثال: ما مدى فائدة المقال؟ 

         •       1 = غير مفيد على الإطلاق

         •       2 = قليل الفائدة

         •       3 = مفيد إلى حد ما

         •       4 = مفيد

         •       5 = الأكثر فائدة على الإطلاق

•       المقياس ثنائي القطب (Bipolar):

يستخدم عندما تريد من المستجيبين اختيار رأي إيجابي أو سلبي متطرف. أحيانًا يكون عدد نقاط المقياس زوجيًا، بحيث لا توجد نقطة وسطية (“لا أوافق ولا أعارض”)، ويُعرف هذا أحيانًا باسم طريقة الاختيار القسري. 

مثال: ما مدى موافقتك أو عدم موافقتك على أن خدمة التوصيل كانت سريعة وفعّالة؟

         •       1 = أعارض بشدة

         •       2 = أعارض

         •       3 = لا أوافق ولا أعارض

         •       4 = أوافق

         •       5 = أوافق بشدة

7 نصائح لإنشاء استبيان مقياس ليكرت فعّال:

1. حدد مقياس الاستبيان

اختيار مقاييس ليكرت ذات النقاط الأقل أسهل على المستجيبين للقراءة والمعالجة، لكنها لن توفر تفاصيل وفروق دقيقة. بينما مقاييس ليكرت ذات النقاط الأكثر تمنحك بيانات أكثر تفصيلًا، لكنها قد ترهق المستجيبين بسرعة، وتزيد من التفسير الذاتي لنقاط المقياس.

الأمثل هو الموازنة: استخدم عدد نقاط كافٍ للحصول على بيانات دقيقة، لكن ليس كثيرًا لدرجة تسبب إرهاق المستجيبين أو تزيد من التفسير الذاتي. غالبًا مقاييس 5 أو 7 نقاط تعتبر خيارًا متوازنًا وفعّالًا.

2.اختر عدد نقاط فردي أو زوجي

حدد ما إذا كنت ستستخدم عددًا فرديًا من النقاط (لوجود نقطة وسطية) أو زوجيًا (لإجبار المستجيبين على اتخاذ موقف). إذا أردت التأكد من أن المشاركين يقدمون آراء مهمة دون الاعتماد على نقطة محايدة، فاستخدم مقياسًا زوجيًا.

في النهاية، ضع في اعتبارك أولويات البحث ووازن بين دقة البيانات وسهولة الإجابة ووقت المستجيب.

3.اكتب أسئلة دقيقة

لضمان فعالية مقياس ليكرت، صغ الأسئلة بوضوح وحدد بالضبط ما تريد تقييمه. الدقة تجعل الإجابات أكثر فائدة وموضوعية.

مثال: بدل السؤال العام عن رضا العملاء عن المطعم، 

استخدم: “ما مدى رضاك عن جودة الطعام لدينا؟”

4.تأكد من الاتساق

يجب أن يفهم المستجيبون مقياس ليكرت الذي يجيبون عليه بالكامل، وهذا يعني أن الإجابات على أي طرف من المقياس يجب أن تكون متسقة.

على سبيل المثال، إذا استخدمت “أوافق تمامًا” في أحد الأطراف، يجب أن يكون الطرف الآخر “أعارض تمامًا”.

5.اعتمد صياغة الأسئلة بدل العبارات

طرح الأسئلة يجعل المستجيبين يفكرون في إجاباتهم ويعطي نتائج أقل تحيزًا، حيث يميل الأشخاص إلى الموافقة تلقائيًا مع العبارات الإيجابية أو المعتادة (تحيز الموافقة).

6.غيّر ترتيب نقاط المقياس: 

قلب ترتيب النقاط في بعض الأسئلة لمنع المستجيبين من الإجابة تلقائيًا وتحفّيزهم على التركيز، مثل جعل 1 = “أعارض تمامًا” و5 = “أوافق تمامًا” بدلًا من العكس. 

7.استخدم ميزة التخطي المنطقي الذكي(Skip Logic): 

لتوفير وقت المستجيبين، صمّم الاستبيان وفق تجربتهم. على سبيل المثال، إذا أردت معرفة مدى رضا الزبون عن مطعمك، يمكن توجيه أسئلة التحسين التفصيلية فقط لمن لم يكونوا راضين، بينما يتخطى الراضون هذه الأسئلة تلقائيًا. 

اقرأ المزيد عن كيف تفعل ميزة التخطي المنطقي في بي شور.

في الختام:

باستخدام بي شور BSure ومقاييس ليكرت، يمكنك فهم آراء عملائك بدقة وتحويلها إلى خطوات عملية واضحة تُحسّن أعمالك وتزيد من فعالية قراراتك. اجعل كل تقييم نقطة انطلاق نحو تحسين تجربة العملاء وتعزيز أداء مؤسستك.

ابدأ الآن مع بي شور، وحوّل كل رأي من عملائك إلى خطوات عملية تُحدث فرقًا حقيقيًا في أعمالك.