Membuat Survey Kepuasan Pelanggan Dengan Google Form dan Analisa Survey Kepuasan Pelanggan

Kepuasan pelanggan tentu menjadi hal yang harus di perhatikan karena pelanggan merupakan aset, oleh karena ini kita perlu memperhatikan seberapa puas pelanggan kepada layaran atau produk yang kita jual.

Nah kali ini kita berbagi membuat Form survey untuk kepuasan pelanggan dengan google form beserta analisanya dengan google colab

1. Langkah pertama kita bisa mulai dengan membuat form baru 

2. Isikan pertanyaan yang akan kita butuhkan datanya untuk kita analisa dan untuk mempercepat anda bisa mencoba form yang telah kita buat anda bisa copy form dari link berikut https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeCGYwK6tfOeU5YAII2vMTj8kfRm53wHDvKqFg6jsog4binDQ/viewform?usp=dialog 

3. Setelah membuat anda bisa share ke pelanggan anda

4. Setalah terisi anda bisa menganalisanya menggunakan Google Colab dengan cara klik New => more => Google Colaboraty

5. Sebelumnya pastikan anda sudah enable Google Sheet Api dan Google Drive Api

6. Masukan code berikut ini ke google colab yang telah anda buat di bagian code

install gspread

!pip install gspread gspread_dataframe pandas

Import library dan akses file spreadsheet

# Mengimpor library yang diperlukan
import pandas as pd
import gspread
from google.oauth2.service_account import Credentials

# Define the required scopes
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets', 'https://www.googleapis.com/auth/drive'] # Added necessary scopes for reading and writing to spreadsheets and accessing Google Drive


# Mengatur akses ke Google Sheets menggunakan file kredensial
creds = Credentials.from_service_account_file(
'/content/drive/MyDrive/Servey Kepuasan Pelanggan/file_credentials.json',
scopes=SCOPES # Pass the scopes to the Credentials object
)
gc = gspread.authorize(creds)

# Mengakses Google Sheets
spreadsheet_id = '1eHn0gZM_14DPNdXBYhfnsRxrpNgkR0ArMvSBo6MFios' # Ganti dengan ID spreadsheet Anda
sheet_name = 'Form Responses 1' # Nama sheet yang ingin diakses

# Membaca data dari Google Sheets
worksheet = gc.open_by_key(spreadsheet_id).worksheet(sheet_name)
data = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())

# Menampilkan 5 baris pertama dari data
data.head()

Melihat distribusi pelanggan

# Menghitung jumlah responden berdasarkan usia
age_distribution = data['Usia Anda'].value_counts()

# Import matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns # Make sure seaborn is also imported

# Membuat diagram batang
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=age_distribution.index, y=age_distribution.values, hue=age_distribution.index, palette='viridis', legend=False)
plt.title('Distribusi Usia Pelanggan', fontsize=16)
plt.xlabel('Usia', fontsize=14)
plt.ylabel('Jumlah Responden', fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

Nilai rata-rata layanan

# Menghitung rata-rata penilaian
average_rating = data['Berikan penilaian Anda berdasarkan pengalaman dengan layanan kami'].mean()

# Membuat diagram lingkaran
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie([average_rating, 5 - average_rating], labels=['Rata-rata Penilaian', 'Sisa'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['#4CAF50', '#FFC107'])
plt.title('Rata-rata Penilaian Layanan', fontsize=16)
plt.axis('equal') 
plt.show()

Rekomendasi

# Membuat histogram untuk kemungkinan rekomendasi
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan kami kepada teman atau keluarga?'], bins=10, kde=True, color='blue')
plt.title('Distribusi Kemungkinan Rekomendasi', fontsize=16)
plt.xlabel('Kemungkinan Rekomendasi', fontsize=14)
plt.ylabel('Jumlah Responden', fontsize=14)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

Umpan Balik pofitif

# Menampilkan umpan balik positif
positive_feedback = data['Apa yang paling Anda sukai dari produk/jasa kami?'].value_counts().head(10)

# Membuat diagram batang horizontal
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=positive_feedback.values, y=positive_feedback.index, hue=positive_feedback.index, palette='magma', legend=False)
plt.title('Umpan Balik Positif Teratas', fontsize=16)
plt.xlabel('Jumlah Responden', fontsize=14)
plt.ylabel('Apa yang Paling Anda Sukai', fontsize=14)
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

Menampilkan saran dan kritik

# Menampilkan saran atau kritik
suggestions = data['Apa saran atau kritik yang ingin Anda berikan untuk meningkatkan layanan kami?'].value_counts().head(10)

# Membuat diagram batang horizontal
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=suggestions.values, y=suggestions.index, hue=suggestions.index, palette='coolwarm', legend=False)
plt.title('Saran atau Kritik Teratas', fontsize=16)
plt.xlabel('Jumlah Responden', fontsize=14)
plt.ylabel('Saran atau Kritik', fontsize=14)
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

Membuat Kesimpulan 

# Menghitung rata-rata penilaian
average_rating = data['Berikan penilaian Anda berdasarkan pengalaman dengan layanan kami'].mean()

# Menghitung rata-rata kemungkinan rekomendasi
average_recommendation = data['Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan kami kepada teman atau keluarga?'].mean()

# Menghitung umpan balik positif
positive_feedback = data['Apa yang paling Anda sukai dari produk/jasa kami?'].value_counts().head(5)

# Menghitung saran atau kritik
suggestions = data['Apa saran atau kritik yang ingin Anda berikan untuk meningkatkan layanan kami?'].value_counts().head(5)

# Menyusun kesimpulan
print("=== Kesimpulan Analisis Survei Pelanggan ===")
print(f"1. Rata-rata penilaian layanan: {average_rating:.2f} dari 5.")
print(f"2. Rata-rata kemungkinan rekomendasi: {average_recommendation:.2f} dari 10.")
print("\n3. Umpan Balik Positif Teratas:")
for feedback in positive_feedback.index:
print(f" - {feedback}") # Indented this line with 4 spaces

print("\n4. Saran atau Kritik Teratas:")
for suggestion in suggestions.index:
print(f" - {suggestion}") # Indented this line with 4 spaces

print("\n=== Rekomendasi ===")
print("Berdasarkan analisis di atas, disarankan untuk:")
print("- Meningkatkan variasi produk yang ditawarkan.")
print("- Memperbaiki waktu pengiriman untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.")
print("- Mempertimbangkan umpan balik positif untuk mempertahankan kualitas layanan.")