Analisi CrossXM

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Qualtrics

Cosa puoi trovare in questa pagina

Attenzione: I progetti creati prima del 6 novembre 2024 utilizzano il vecchio modello di dati e sono stati messi in stato di archiviazione. Non è possibile modificare, pubblicare o aggiornare il modello di dati nei progetti archiviati. I dati, i dashboard, i partecipanti e Stats iQ pubblicati in precedenza continueranno a essere disponibili e operativi, ma la creazione e la copia dei dashboard è disabilitata nei progetti archiviati. I progetti archiviati non possono essere copiati; creare invece un nuovo progetto.

Informazioni su CrossXM Analytics

Il tipo di progetto CrossXM Analytics consente di combinare i dati EX e CX in un unico set di dati, permettendo di analizzare i dati sull’esperienza per i fattori principali che hanno un impatto sull’organizzazione. Una performance condotta dall’XM Institute mostra chiaramente che esiste una correlazione tra EX e CX. Le organizzazioni con un solido programma EX offrono una migliore CX quando interagiscono con i clienti. Le informazioni ottenute grazie a CrossXM Analytics possono essere utilizzate per investire nell’Esperienza dei dipendenti e migliorare l’Esperienza dei clienti, con un impatto finale sulle principali metriche aziendali.

Consiglio Q: questa funzione è simile all’Analisi del percorso dei dipendenti per quanto riguarda l’impostazione e le analisi. Questa pagina è spesso collegata alle pagine di Analisi del percorso dei dipendenti per le funzionalità di base. Questa pagina illustra le differenze che si incontrano quando si imposta un progetto CrossXM Analytics.

Creazione di un progetto CrossXM Analytics

Utilizzare il menu di navigazione per accedere al catalogo.

Selezionare CrossXM Analytics.

Fare clic su Inizia.

Date un nome al vostro progetto.

Se si desidera, aggiungere il progetto a una cartella.

Fare clic su Crea progetto.

Impostazione di un progetto Xm

Una volta creato il progetto, per configurarlo si può procedere come segue:

Nella scheda Modello di dati , creare il modello di dati. Il modello di dati unisce 2 o più set di dati esistenti in un unico set di dati che può essere analizzato in un dashboard. Per la maggior parte dei progetti, si utilizzerà un’origine dati EX e un’origine dati CX.

Consiglio Q: a seconda della configurazione della licenza, potrebbe essere necessario importare i dati CX in QUALTRrics per utilizzarli nell’analisi. È possibile importare i dati e salvarli in un progetto da dati importati.

Attenzione: C’è un limite di 10 origini dati in un progetto CrossXM.

I progetti CrossXM consentono di aggregare le righe del set di dati. Per ulteriori informazioni, vedere Aggregazione delle righe del modello di dati.

Dopo aver creato il modello di dati, è necessario visualizzarne l’anteprima per verificare che l’output sia corretto. Non dimenticate di pubblicarlo per poter analizzare i risultati.

Eseguire l’analisi. La pagina collegata spiega come analizzare i dati in Stats iQ e in una pagina dashboard. Vedere Dashboard di CrossXM Analytics e Widget di XM Quadrant per l’impostazione dei dashboard specifici per i progetti di CrossXM Analytics.

Attenzione: L’analisi testo non è disponibile nei progetti CrossXM Analytics. Invece, è necessario eseguire l’analisi del testo nei progetti che si desidera utilizzare nel proprio modello di dati.

Aggregazione delle righe del modello di dati

Consiglio Q: l ‘aggregazione delle righe è fondamentale per analizzare insieme i dati CX ed EX. Quando si analizzano i risultati di CrossXM, è possibile utilizzare solo i campi aggregati.

L’opzione Righe aggregate consente di creare variabili per eseguire le analisi a livello di unità rilevanti per l’organizzazione. Ad esempio, un’azienda basata sulla localizzazione può raccogliere i dati sull’esperienza dei clienti che visitano i suoi negozi e vuole analizzarli rispetto ai dati sull’esperienza dei dipendenti che lavorano in quei negozi. L’unità di analisi comune potrebbe essere il punto vendita stesso, quindi i set di dati EX e CX devono essere aggregati fino al livello di ciascun punto vendita.

Avanti all’origine dati che si desidera aggregare, fare clic sul segno più ( + ).

facendo clic sul segno più e poi aggregando le righe

Scegliere Aggrega righe.

Se si desidera, rinominare l’Output. Questo nome serve a fini organizzativi.

assegnare un nome alloutput e fare clic su aggiungi campo

Nella sezione Campi da raggruppare per, fare clic su Aggiungi campo al gruppo.

Utilizzare il menu a discesa per scegliere il campo del sondaggio per cui si desidera raggruppare. Ad esempio, se si desidera analizzare i dati EX per città, si deve selezionare il campo Metadata città.

Se si desidera, modificare l’etichetta del campo. Questa etichetta determina il nome del dato che verrà visualizzato nei dati e nella dashboard.

Se si desidera raggruppare per più campi, fare clic su Aggiungi campo al gruppo.

Nella sezione Aggregazione, fare clic su Aggiungi aggregazione.

Fare clic su Aggiungi campo al gruppo.

facendo clic su Aggiungi campo al gruppo

Scegliere il tipo di aggregazione. Determina il modo in cui vengono aggregati i dati che si desidera analizzare. Le opzioni comprendono:

scelta di un tipo di aggregazione e di un campo sorgente

Primo: seleziona la prima risposta come uscita della variabile. Questo tipo di aggregazione si usa di solito quando il valore deve essere lo stesso per ogni risposta. Ad esempio, se si sta raggruppando per città ma tutte le sedi si trovano nello stesso Stato, è possibile includere il campo Stato in questa sezione per inserirlo nell’analisi.
Somma: Emette il valore totale di tutte le risposte incluse nell’unità di analisi. Questo tipo di aggregazione viene generalmente utilizzato per calcolare una variabile operativa nell’unità di analisi. Ad esempio, si può usare la somma per calcolare il numero totale di visite del negozio.
Conteggio: Fornisce il numero di risposte incluse per ciascuna variabile nell’unità di analisi. Questo tipo di aggregazione viene utilizzato per calcolare il numero di risposte.
Riquadro superiore-inferiore: Fornisce la percentuale di risposte che soddisfano l’intervallo di top box. Quando si aggrega per casella superiore e inferiore, è possibile determinare l’intervallo di casella. Questo tipo di aggregazione è tipicamente utilizzato per mostrare il favore (ad esempio, un 4 o un 5 su una scala da 1 a 5 è considerato “favorevole”).
NPS: produce il punteggio NPS per il campo selezionato. Si noti che per utilizzare questo tipo di aggregazione, la fonte deve essere una domanda Nps.
Media: Visualizza la media di tutte le risposte. Ad esempio, si vuole calcolare il punteggio medio per la domanda del sondaggio CX “Quanto il nostro prodotto soddisfa le vostre esigenze?”

Scegliere i campi sorgente. È il campo che verrà utilizzato nel calcolo dell’aggregazione. È possibile scegliere più campi nel menu a discesa.

Se si desidera, fare clic su Aggiungi un campo al gruppo per aggiungere altri campi. Quando si analizzano i risultati di CrossXM, è possibile utilizzare solo i campi aggiunti.

facendo clic su aggiungi campo al gruppo e poi applica

Una volta terminata l’aggiunta dei campi, fare clic su Applica.

Ripetere i passaggi precedenti per le altre origini dati.

facendo clic sul segno più e scegliendo Partecipa

Avanti alla nuova aggregazione, fare clic sul segno più ( + ).

Scegliere Partecipa.

Per l’Input destro, scegliere l’altra aggregazione creata.

Per la condizione di unione, scegliere il campo di entrambe le aggregazioni che corrispondono tra loro. Poiché stiamo eseguendo un’analisi a livello di città, ci uniamo al campo città.

Avanti alla nuova partecipazione, fare clic sul segno più ( + ).

facendo clic sul segno più e aggiungendo unuscita

Scegliere il set di dati di output.

Assegnare un nome al set di dati. Questo serve a fini organizzativi.

Sorgenti EX e CX disponibili

CrossXM Analytics consente di combinare i dati CX ed EX in un unico progetto. In questa sezione vengono elencati i tipi di progetti e altre origini dati che è possibile aggiungere al modello di dati.

Consiglio Q: Per istruzioni sull’aggiunta di origini dati e sulla creazione del modello di dati, vedere Creazione di un modello di dati (EX).

Progetti di sondaggio
Progetti dati importati
I sondaggi (ma non i dashboard) di:
Management della reputazione
Congiunzione / MaxDiff
Consiglio q:i dati specifici di Conjoint e Maxdiff potrebbero non comportarsi come previsto.

Sorgenti incompatibili con CrossXM Analytics

Di seguito è riportata una lista di origini dati che non possono essere utilizzate nel modello di dati di CrossXM Analytics:

Eventuali set di dati costruiti in altri dashboard, sia CX che EX
Dati della DIRECTORY XM
Directory posizione
DIRECTORY DEGLI IMPIEGATI

Dashboard analitici CrossXM e Widget del Quadrante XM

Questa sezione spiega come utilizzare il dashboard CrossXM Analytics e il widget XM quadrant. Il widget del quadrante XM è disponibile solo nei progetti CrossXM Analytics. Per ulteriori informazioni su come creare il dashboard CrossXM, vedere Creazione di un dashboard.

Consiglio Q: si consiglia di creare il dashboard dopo aver completato il modello di dati, poiché i campi saranno mappati automaticamente. Non è possibile modificare il set di dati del dashboard dal dashboard stesso. Apportare invece le modifiche al set di dati nella scheda Modello dati .

Limitazioni di CrossXM Dashboard

I dashboard CrossXM condividono le stesse funzioni dei dashboard EX, con alcune eccezioni di rilievo. I seguenti elementi non sono disponibili nei dashboard CrossXM:

Widget del quadrante XM

Il widget del quadrante XM è disponibile solo nei dashboard CrossXM. Questo widget può visualizzare i dati EX, CX e operativi in un’unica visualizzazione. Un approccio comune per l’utilizzo del widget XM quadrant consiste nell’impostare l’asse X come variabile EX di interesse, l’asse Y come misura di risultato CX e le dimensioni delle bolle come metrica operativa o come numero di risposte.

Per le istruzioni di base e la personalizzazione dei widget, visitare la pagina di supporto Panoramica dei widget. Continuate a leggere per le personalizzazioni specifiche dei widget.

Per impostare gli assi del widget, fare clic su Aggiungi metrica. Quindi configurare quanto segue:

impostazione di una metrica per un widget quadrante

Scegliere la metrica che si desidera visualizzare (ad esempio, media, somma o riquadro superiore/inferiore).

Selezionare il campo che si desidera visualizzare. In genere si consiglia di collocare un campo EX sull’asse X e un campo CX sull’asse Y.

Scegliere il tipo di soglia che determina la scala dell’asse. Scegliere Dinamico se si desidera che l’asse si aggiorni automaticamente alla scala migliore per l’intervallo di dati. Scegliere Statico se si desidera impostare la propria scala degli assi.

Determinare l’etichetta del campo. Questo è ciò che apparirà nella legenda del widget.

Per configurare le bolle del widget, configurare quanto segue:

selezione delle opzioni di suddivisione della bolla

Per la Suddivisione a bolle, selezionare il campo dati per il quale si desidera suddividere i dati. Di solito, questo è il campo utilizzato per unire i set di dati. È possibile selezionare più suddivisioni da visualizzare nel widget.

Se sono state aggiunte più suddivisioni, scegliere la Suddivisione a bolle predefinita. Questa suddivisione sarà quella applicata al widget per impostazione predefinita, ma i visualizzatori di dashboard possono cambiare la suddivisione applicata durante la visualizzazione del widget.

Fare clic su Aggiungi metrica per selezionare la metrica che determina la dimensione della bolla. Di solito si tratta di una metrica operativa, come il numero di visitatori del negozio.

Molte delle pagine di questo sito sono state tradotte dall'originale in inglese mediante traduzione automatica. Sebbene in Qualtrics abbiamo profuso il massimo impegno per avere le migliori traduzioni automatiche possibili, queste non sono mai perfette. Il testo originale inglese è considerato la versione ufficiale, e qualsiasi discrepanza tra questo e le traduzioni automatiche non è legalmente vincolante.

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