Для обробки та аналізу результатів опитування використовуються спеціальні пакети комп’ютерних програм. Глибина аналітики досягається нами за рахунок використання широкого спектру методів аналізу даних:

1) Побудова та аналіз частотних таблиць (таблиць одномірного розподілу),  які несуть інформацію про процентний та частотний розподіл відповідей респондентів на запитання анкети. На основі отриманої інформації робляться висновки про наявність тих, чи інших мотивів діяльності, ціннісних орієнтацій, ціннісних суджень та ін. у працівників компанії.

2) Підрахунок статистичних характеристик розподілу ознак характеристик (аналіз описових статистик) використовуються для визначення центральної тенденції (збігу) та варіації (розбіжностей) у відповідях учасників опитування. Результати підрахунку дають можливість сформулювати висновки про домінування у учасників опитування тих, чи інших думок, оцінок.

3) Двомірний аналіз даних використовується для з’ясування взаємозв’язку між різними характеристиками учасників опитування. Оброблені результати виводяться у вигляді таблиць двомірного розподілу (таблиць спів залежності) та коефіцієнтів кореляції.  Отримані результати є основою для інтерпретації взаємозв’язку між ціннісно-мотиваційними, афективними та поведінковими особливостями діяльності. Статистична значимість виявлених зв’язків перевіряється за допомогою спеціальних методів статистичного висновку (перевірка статистичних гіпотез), після чого для подальшої інтерпретації відбираються лише ті зв’язки, існування яких достовірно встановлене в результаті математичного аналізу.

4) Регресійний аналіз використовується для вивчення причино-наслідкових зв’язків між різними характеристиками учасників опитування. Даний метод є логічним продовженням двомірного аналізу (п.3) і може використовуватися у випадку необхідності (у вигляді рівнянь регресії), які дозволяють оцінити форму зв’язку та дають можливість прогнозування значень однієї (залежної) характеристики, виходячи із значення іншої (незалежної) характеристики. В залежності від особливостей характеристик, які розглядаються в обробці даних, можуть використовуватись методи побудови простої лінійної регресії або логистичної регресії.

5) Для виявлення розбіжностей між кількома групами респондентів (наприклад, працівниками, керівниками та топ-менеджерами) використовуються методи дисперсійного та дискримінантного анализу. Отримані результати дають можливість виділити з усього різноманіття особливостей характеристик респондентів  тільки найбільш важливі, тобто, обумовлені його входженням (представництвом) в ту чи іншу групу. Для побудови групувань респондентів за найбільш важливими ознаками (котрі будуть виявлені під час обробки даних, або будуть спеціально визначені Замовником) можливо використання кластерного аналізу.

6) Багатомірний аналіз даних здійснюється із застосуванням факторного аналізу та багатомірного шкалюванням. На основі факторного аналізу виявляються комплексні фактори, які найбільш повно описують зв’язок між різними характеристиками респондентів. Указані комплексні методи латентні – вони не можуть бути виміряні безпосередньо за допомогою окремих питань анкети, а їх генерування відбувається шляхом виявлення багатьох зв’язків між характеристиками, які описуються за допомогою деякого набору анкетних питань. Використання методів багатомірного шкалювання  також дає можливість комплексних змінних (факторів) з подальшим графічним представленням об’єктів,  що вивчаються (наприклад, образ реального та ідеального керівника) в просторі цих змінних.

7) Застосування методів мережевого аналізу в маркетингових дослідженнях також дозволяє вирішити ряд додаткових завдань, пов’язаних із:
• аналізом маркетингових комунікацій,
• управлінням капіталом торгової марки (насамперед, соціальним капіталом),
• аналізом процесів засвоєння нововведень, аналізом конкурентного ринкового середовища,
• аналізом когнітивних карт споживачів.
Використання та застосування в аналізі та підготовці звіту складних методів аналізу дозволяє нам забезпечити більш глибокий рівень аналізу та інтерпретації даних.
Відзначимо, що на сьогодні дуже небагато компаній можуть запропонувати та якісно реалізувати факторний та кластерний аналіз, дисперсійний та дискримінантний аналіз, регресійний аналіз і, тим більш, метод мережевого аналізу. Як правило, аналіз завершується розглядом одномірних та двомірних розподілів. У тих випадках, коли дослідницькі компанії пропонують дані методи, їх використання передбачає істотну додаткову оплату.
Підхід нашої компанії відрізняється прагненням забезпечити Замовнику глибоку аналітику. Він реалізується за рахунок використання під час аналізу всіх методів, які можливо та доцільно використовувати в даному дослідницькому проекті.
При проведенні комплексу кількісних та якісних досліджень як додаткову послугу може бути запропонований порівняльний аналіз отриманої інформації та підготовка підсумкових висновків та рекомендацій.