ブランド使用実態レポート(BX)
このページの内容
よくある使用上の質問
「使用実態」レポートは、消費者とブランドとの相互作用に焦点を当てています。対話のタイプは業界によって異なるが、一般的な使用法の質問には次のようなものがある:
- 使ったことがある使ったことのあるブランドはどれですか?
- 常用これらのブランドのうち、普段使用しているものはどれですか?
- その他の利用 過去3ヶ月間に利用したサービスはどれですか?
- サブスクリプション 以下のサービスに契約または加入していますか?
- 最も頻繁に 最もよく使うブランドはどれですか?
Qtip:使い方の質問とコンバージョンファネルの質問は重なることがよくあります。重複が多い場合や、ダッシュボードのページに掲載するほどアンケート調査の質問項目が多くない場合は、利用報告が省略されることもある。
アンケートの設定
一般的に、使用法の問題は多肢選択式で複数回答形式で出題されることが多い。あなたの質問では、回答者にどのブランドを使ったことがあるか、定期的に使っているかなどを選んでもらいます。ブランドは回答の選択肢としてリストアップされている。
Qtip:このような質問には繰り越しを使うのが効果的です。例えば、”あなたがすでに挙げたブランドを含め、あなたが聞いたことのあるブランドはどれですか?”という質問に対して、回答者がそのブランドを選択した場合にのみ、”このブランドを使ったことがありますか?”という質問にブランドが表示されます。これは、回答者が論理的に回答できるようにするためです。例えば、回答者が過去1週間にそのブランドを使用したことがないと答えた場合、どのように回答すればよいのでしょうか。
使用頻度の高いブランド
回答者がこれまでに使用したブランド、または定期的に使用するブランドの中から、最もよく使用するブランドを選ぶ「最もよく使用する」質問を含めるとよいでしょう。これは通常、単一回答形式の多肢選択式問題である。
Qtip: 多肢選択式にこだわることをお勧めしますが、マトリックス表やランキングでも同様の形式が使えます。ピックグループとランクの選択は、CXダッシュボードと互換性がありません。
ダッシュボード・データの準備
ダッシュボードデータ
アンケート調査からダッシュボードに移動しよう。具体的には、ダッシュボード設定のダッシュボード・データ・セクションでソースを設定しましょう。
多肢選択式-複数回答式で出題されたすべての利用質問は、複数回答式テキストセットとしてマッピングされる必要があります。
最もよく出題される」質問の選択肢を多肢選択式にした場合は、これを質問文としてマッピングします。
カスタム指標
カスタムメトリクスはファネルクエスチョンと同じように設定されます。詳しい手順はファネルレポートサポートページのカスタムメトリクスをご覧ください。Funnel Levelsに関する指示のみが関連します。コンバージョン率に関する指示は無視してください。
利用レポートでよく使われるウィジェット
標準グラフは、いくつかの異なる方法でブランド使用実態を視覚化するために使用することができます。
個別ブランド使用実態
これらのグラフは、ひとつのブランドの使用実態レベルを示している。各レベルに該当する回答者の数を総回答数で割ったものである。例えば上の画像では、10月の全回答者のうち64%が「このブランドを利用したことがある」と答えている。
個々のブランド使用実態チャートは、特定のブランドを分析するのに非常に役立つが、複数のブランドを素早く比較するのは難しい。そのため、代わりに競合チャートを作成し、クライアントのブランド実態が、どの使用実態レベルでも競合他社と比較してどのようなパフォーマンスなのかを簡単に確認できるようにします。競合グラフは通常、そのレベルの全ブランドのパーセンテージを示す棒グラフと、同じデータを時系列で示す推移グラフで構成される。
ウィジェット設定
これらのグラフの設定は、ファネルレベルの推移グラフや競合グラフの設定と似ていますが、もちろんネーミングは異なり、代わりに使用フィールドや測定基準があります。ファネルレベルのコンバージョン関連チャートは、使用状況とは関係ありません。
FAQs
How do custom metric filters interact with page filters in BX dashboards?
How do custom metric filters interact with page filters in BX dashboards?
How do BX Dashboards query aggregated data for unique survey responses?
How do BX Dashboards query aggregated data for unique survey responses?
素晴らしい! フィードバックありがとうございます!
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