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Widget „Schlüsseltreiber“


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Informationen zu Schlüsseltreiber-Widgets

Mit dem Widget “Schlüsseltreiber” können Sie die Korrelation zwischen einer Ergebniskennzahl und einem oder mehreren potenziellen Treibern anzeigen.

Widget „Schlüsseltreiber“

Feldtyp-Kompatibilität

Nur Zahlen-Sets, numerische Werte und einzelne Elemente aus Feldgruppen (CX) und Kategorien (EX) sind mit dem Schlüsseltreiber-Widget kompatibel. Weitere Informationen zu Feldtypen und Widget-Kompatibilität finden Sie in der Feldtyp- und Widget-Kompatibilitätstabelle (CX|EX).

Widget-Anpassung

Ergebnismetrik

Die Ergebnismetrik ist ein Maß für den Fortschritt, der von den wichtigsten Einflussfaktoren beeinflusst wird. Ein Unternehmen könnte sich beispielsweise Sorgen um die allgemeine Zufriedenheit seiner Kunden mit einem bestimmten Produkt oder Service machen. Die Ergebniskennzahl wäre in diesem Fall ein Gesamtzufriedenheitswert.

Option "Ergebnismetrik" im linken Bearbeitungsbereich

Potenzielle Treiber

Potenzielle Treiber sind leistungsbasierte Metriken, die die Ergebnismetrik beeinflussen. Wenn die Ergebniskennzahl eines Unternehmens beispielsweise die Gesamtzufriedenheit für ein Produkt oder einen Service ist, können mögliche Faktoren Qualität, Wert oder Nützlichkeit sein.

Abschnitt "Potenzielle Treiber" im linken Bearbeitungsbereich

Feldgrenzen von Fahrern festlegen

Sie können Feldgrenzen für Ihre Treiber angeben, wenn Ihre Widget-Metrik entweder auf Durchschnitt oder oberes/unteres Feld gesetzt ist. Je nach ausgewählter Metrik ist die Einrichtung unterschiedlich.

Metrikfeld im Bearbeitungsbereich

Wenn Sie die absolute Ober- und Untergrenze eines Feldwerts angeben möchten (damit das Widget weiß, wie es seine Berechnungen durchführt), können Sie die Feldgrenzen für jeden potenziellen Treiber angeben, den Sie Ihrem Widget hinzufügen, wenn die Metrik ein Durchschnitt ist. Klicken Sie auf den Namen des potenziellen Treibers, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Feldgrenzen festlegen, und legen Sie dann den Mindest- und Höchstwert der Felder für den ausgewählten Treiber fest. Der Zweck besteht darin, dass die Grenzwerte in beide Richtungen größer sein können als das, was in Ihren Antwortdaten beobachtet wird.

Beispiel: Sie haben möglicherweise eine Multiple-Choice-Frage, bei der die Teilnehmer die Antwortmöglichkeiten 1-10 auswählen können, aber bisher nur die Antwortmöglichkeiten 2 bis 7 ausgewählt haben. Wenn Sie Ihre Berechnung dennoch auf der Grundlage der größtmöglichen Auswahl durchführen möchten, können Sie dies tun, indem Sie die Mindest- und Höchstgrenzen für das Feld als 0 bzw. 10 angeben.

Feldgrenzen im Menü "Potenzieller Fahrer" angeben

Wenn Sie die absolute Ober- und Untergrenze eines Feldwerts angeben möchten und die Metrik das oberste/untere Feld ist, können Sie dies tun, indem Sie den Feldbereich angeben. Klicken Sie auf den Namen des potenziellen Treibers, und verschieben Sie dann die Schieberegler für den Feldbereich, um den Mindest- und Höchstwert der Felder für den ausgewählten Treiber festzulegen.Passen Sie für Oberes Feld Unteres Feld die Schieberegler an.

Tipp: Die Werte stammen aus den Umkodierungswerten des ausgewählten Felds.

Leistungsachse

Die Leistungsachse bezieht sich auf die X-Achse des Schlüsseltreiber-Widgets.

Optionen Beschriftung und Schwellenwertmarkierung in Performance-Achse

Wenn Sie den Schwellenwerttyp ändern, wird die vertikale Linie entlang der X-Achse angepasst:

  • Statisch: Legt fest, wo sich die vertikale Schwellenlinie auf der X-Achse befindet. Wenn Sie die Schwellenwertmarkierung verschieben, können Sie den Punkt festlegen, an dem sich ein Score von einer guten zu einer schlechten Performance ändert.
  • Dynamisch: Die Schwellenwertzeile wird automatisch auf die Medianwerte der Treiber gesetzt, die in das Widget gezogen werden.
    Tipp: Die Daten zur Kundenzufriedenheit werden häufig von den gesammelten Daten und nicht von fest programmierten Standards gesteuert. In Fällen, in denen es keine Industriestandards gibt, kann diese Option vorteilhaft sein.

Diese Achse kann umbenannt werden, indem Sie den gewünschten Namen in das Textfeld Label eingeben.

Wichtigkeitsachse

Die Wichtigkeitsachse bezieht sich auf die Y-Achse des Schlüsseltreiber-Widgets.

Bezeichner und Schwellenwert selbst in Wichtigkeitsachse

Wenn Sie den Schwellenwerttyp ändern, wird die horizontale Linie entlang der y-Achse angepasst:

  • Statisch: Legt fest, wo sich die vertikale Schwellenwertlinie auf der Y-Achse befindet. Wenn Sie die Schwellenwertmarkierung (nicht abgebildet) verschieben, können Sie den Punkt festlegen, an dem sich ein Score von einer guten zu einer schlechten Performance ändert.
  • Dynamisch: Die Schwellenwertzeile wird automatisch auf die Medianwerte der Treiber gesetzt, die in das Widget gezogen werden.
    Tipp: Die Daten zur Kundenzufriedenheit werden häufig von den gesammelten Daten und nicht von fest programmierten Standards gesteuert. In Fällen, in denen es keine Industriestandards gibt, kann diese Option vorteilhaft sein.

Diese Achse kann umbenannt werden, indem Sie den gewünschten Namen in das Textfeld Label eingeben.

Anzeigeoptionen

Wählen Sie aus den verschiedenen Anzeigeoptionen aus, um das Widget weiter anzupassen.

Wählen Sie X-Achse anzeigen, um die Leistungsprozentsätze unten im Widget anzuzeigen.

Ankreuzfeld X-Achse anzeigen im Abschnitt Anzeigeoptionen

Wählen Sie Y-Achse anzeigen, um die Wichtigkeitswerte auf der linken Seite des Widgets anzuzeigen.

Ankreuzfeld Y-Achse anzeigen im Abschnitt Anzeigeoptionen

Wählen Sie Beschriftungen anzeigen, um die Beschriftungen neben den Treibern im Widget anzuzeigen.

Ankreuzfeld Beschriftungen anzeigen im Abschnitt Anzeigeoptionen

Wählen Sie Legende anzeigen, um die Legende im Widget anzuzeigen. Klicken Sie auf die Farbskala, um die Farbe der Treiberkreise für jeden Quadranten zu ändern. Sie können auch den Standardtext auswählen und Ihre eigenen Legendenwerte eingeben.

Option Legende anzeigen im Menü Anzeigeoptionen.

Wählen Sie “Bereich automatisch skalieren”, um die minimalen und maximalen Achsenwerte automatisch anzupassen. Dadurch werden Ihre Schwellenwertmarkierungen nicht angepasst. Vielmehr dient es der Vergrößerung bzw. Verkleinerung, damit Sie die bestmögliche Sicht auf Ihre wichtigsten Treiber erhalten.
Ankreuzfeld Bereich automatisch skalieren im Abschnitt Anzeigeoptionen

Wählen Sie Datenpunkte nach Stichprobengröße skalieren, um die Größe der einzelnen Treiberkreise relativ zu den Stichprobengrößen der anderen Treiberkreise anzupassen. Je größer der Kreis, desto größer der Stichprobenumfang.

Datenpunkte nach Stichprobengröße skalieren in den Anzeigeoptionen markiert

Die Option Anzahl der Antworten für jeden Datenwert in QuickInfo anzeigen stellt sicher, dass eine QuickInfo, wenn jemand den Mauszeiger über einen Datenpunkt bewegt, die Performance, Wichtigkeit und Stichprobengröße für diesen Datenpunkt anzeigt.

Tipp: Diese Einstellung kann nur die Gesamtzahl der Antworten für bis zu 10 Datenwerte auf einmal anzeigen. Nach 10 Datenwerten zeigt die QuickInfo nur die Anzahl der Antworten für den Wert an, über den Sie den Mauszeiger bewegen.

Wenn Sie den Mauszeiger über den Punkt im Schlüsseltreiber-Widget bewegen, zeigt die QuickInfo die genannten Zahlen an.

Interpretation

Die Y-Achse, auch Wichtigkeitsachse genannt, ist ein Wert zwischen 0 und 1, der angibt, wie stark ein bestimmter Treiber mit der Ergebnismetrik korreliert. Es wird berechnet, indem der absolute Wert von Pearsons r verwendet wird, so dass:

Wichtigkeit = | r |

Da der Wichtigkeitswert näher an 1 heranrückt, wird die Beziehung zwischen dem Fahrer und dem Ergebnis als stärker angesehen.

Die X-Achse, auch Performance-Achse genannt, ist eine normalisierte Skala. Das bedeutet, der Wert reicht von 0 % bis 100 %. Diese Achse ist normalisiert und abhängig davon, ob Sie das Feld „Durchschnitt“ oder „Obere/untere“ für Ihre Kennzahl ausgewählt haben, hängt entweder vom Durchschnittswert oder den oberen/unteren Feldern der Bewertungen ab. Die Normalisierung ermöglicht den Vergleich potenzieller Fahrer mit unterschiedlichen Skalen. Der Prozentsatz für den Durchschnitt wird berechnet, indem der Wert für den potenziellen Treiber der Ergebnismetrik durch den maximal möglichen Wert des potenziellen Treibers dividiert wird.

Beispiel: Angenommen, Sie bitten die Teilnehmer, eine Frage auf einer Skala von eins bis fünf zu beantworten. Wenn die höchste Bewertung eines Teilnehmers für diese Frage vier ist, werden vier als Nenner bei der Berechnung des Prozentsatzes auf der Leistungsachse verwendet.

Der Prozentsatz für das oberste/untere Feld wird berechnet, indem der Wert für den potenziellen Treiber der Ergebniskennzahl durch 100 dividiert wird.

Das Widget „Haupttreiber“ ist in vier Quadranten unterteilt:

  • Wichtig und hoch bewertet: Diese Werte fallen in den rechten oberen Quadranten und weisen auf Treiber hin, die eine große Rolle bei der Bestimmung des Ergebnismaßes spielen.  Diese Treiber haben auch höhere Punktzahlen. „Service-Zufriedenheit“ fördert beispielsweise die Gesamtzufriedenheit so, dass eine höhere Sicherheitswahrnehmung mit höheren Zufriedenheitswerten zusammenhängt.  In diesem Fall haben die Befragten auch angegeben, dass dieses Unternehmen im Hinblick auf die „Service-Zufriedenheit“ gut abschneidet.
    Wichtig, aber hoch bewertet im rechten oberen Quadranten des Diagramms
  • Wichtig, aber schlecht bewertet: Diese Werte fallen in den linken oberen Quadranten und weisen auf Fahrer hin, die eine große Rolle bei der Bestimmung des Ergebnismaßes spielen. Diese Treiber haben jedoch niedrigere Punktzahlen. Beispielsweise spielt die „Produktzufriedenheit“ eine wichtige Rolle bei der Ermittlung der Gesamtzufriedenheit, sodass arme Produkte mit niedrigeren Gesamtzufriedenheitswerten verbunden sind. In diesem Fall gaben die Befragten an, dass dieses Unternehmen bei der Steuerung der „Produktzufriedenheit“ nicht gut vorankommt. Dies ist ein Bereich der Verbesserung für dieses Unternehmen.
    Wichtig, aber schlecht bewertet im oberen linken Quadranten des Diagramms
  • Nicht wichtig und schlecht bewertet: Diese Werte fallen in den linken unteren Quadranten und weisen auf Treiber hin, die für die Bestimmung des Ergebnismaßes nicht wichtig sind. Auch diese Fahrer haben niedrige Punktzahlen. Beispiel: „Häufigkeit der Kontaktaufnahme mit dem Support“ beeinflusst nicht die Gesamtzufriedenheitsbewertungen, und die Befragten gaben auch an, dass dieses Unternehmen sich nicht häufig an den Support wenden muss. Dieses Unternehmen muss diesen Treiber jedoch möglicherweise nicht verbessern, da er sich nicht auf seine allgemeine Zufriedenheit auswirkt.
    Nicht wichtig und schlecht bewertet im linken unteren Quadranten des Diagramms
  • Nicht wichtig, aber hoch bewertet: Diese Werte fallen in den rechten unteren Quadranten und weisen auf Treiber hin, die für die Bestimmung der Ergebnismessung nicht wichtig sind. Auch diese Treiber haben einen hohen Score. Beispielsweise steigert die „Problemlösungszeit“ nicht die Zufriedenheit, sondern wurde von den Umfrageteilnehmern mit einer hohen Punktzahl bewertet. Man könnte zwar argumentieren, dass eine gute Lösungszeit für eskalierte Probleme immer eine gute Sache ist, aber sie hat keinen Einfluss auf die allgemeine Kundenzufriedenheit dieses Unternehmens.Nicht wichtig, aber hoch bewertet im unteren rechten Quadranten des Diagramms

Analysemethode

Das Schlüsseltreiber-Widget verfügt über zwei verschiedene Analysemethoden, die darauf angewendet werden können. Dies wirkt sich auf die Anzeige der Werte in den vier Quadranten und die Wichtigkeitsbewertung aus. Sie können die in Ihrem Widget verwendete Berechnung jederzeit ändern – beachten Sie, dass sich die Wichtigkeitsbewertung und die Werte in den vier Quadranten ändern können.

Tipp: Pearson-Korrelation ist bei großen Datensätzen performanter als relative Wichtigkeit. Wenn die Gesamtanzahl der Dashboard-Antworten in allen Datenquellen 5 Millionen überschreitet, können bei Analysen der relativen Wichtigkeit Zeitüberschreitungen auftreten oder fehlschlagen.

Auswählen der Analysemethode in einem Schlüsseltreiber-Widget

  • Pearson-Korrelation: Diese Berechnung misst die lineare Korrelation zwischen den Treibern und der Ergebnismetrik. Die Standardoption (und nur), wenn Textthemen als Treiber verwendet werden.
    Tipp: Für alle Schlüsseltreiber-Widgets, die vor dem 18. Februar 2022 erstellt wurden, war die Standard- und einzige Berechnung Pearson-Korrelation. Alle Widgets, die vor diesem Datum erstellt wurden, wurden als Pearson belassen, aber Sie können nun bei Bedarf die Berechnung wechseln. Alternativ ermöglicht das Erstellen eines neuen Schlüsseltreiber-Widgets den Zugriff auf die neueste Version dieser Funktion.
    Tipp: Kennzahlgruppen können nur als Ergebnismetrik verwendet werden, wenn die Pearson-Korrelation ausgewählt ist.
  • Analyse der relativen Wichtigkeit: Dies ist die Standardberechnungsmethode. Die Analyse der relativen Wichtigkeit führt Modelle mit jeder Kombination der unabhängigen Variablen aus, um die unabhängigen Auswirkungen auf das R-Quadrat zu ermitteln (Varianz erklärt), da alle Treiber wahrscheinlich stark korreliert sind. Beachten Sie, dass das Laden und Anzeigen von Daten einige Zeit in Anspruch nehmen kann, wenn Sie Ihr Widget zum ersten Mal mit der Analyse der relativen Wichtigkeit einrichten. Weitere Informationen zu dieser Analysemethode, auch Johnson’s Relative Weights genannt, finden Sie auf unserer Stats iQ-Seite.
    Achtung: Die Analyse der relativen Wichtigkeit ist derzeit in EX-Dashboards nicht verfügbar.
    Tipp: Die Analyse der relativen Wichtigkeit unterstützt derzeit nicht die Verwendung von Kennzahlgruppen als Ergebnismetrik.
    Achtung: Die Analyse der relativen Wichtigkeit erfordert eine vollständige Antwortanzahl, die größer ist als die Anzahl der Treiber. Eine vollständige Antwort ist eine, die Daten für jeden einzelnen Treiber enthält.
    Achtung: Die Analyse der relativen Wichtigkeit unterstützt bis zu 50 Treiber gleichzeitig.

Entscheidung zwischen Berechnungen

Pearson Correlation berücksichtigt nicht die Multicollinearität, d.h., wenn die unabhängigen Variablen (in diesem Fall Treiber), die mit der abhängigen Variablen (einer Ergebnismetrik) verglichen werden, bereits selbst stark korreliert sind. Die relative Wichtigkeit berücksichtigt im Gegensatz zu Pearson die Multikollinearität. Deshalb ist es der Industriestandard für Umfragedaten.

Beispiel: Angenommen, Sie versuchen zu nutzen, ob ein Kunde von einer bestimmten Marke gehört hat und ob er eine bestimmte Marke bevorzugt, um seine Kaufabsicht vorherzusagen. Sind Kunden, die von Ihrer Marke noch nicht gehört haben, sehr wahrscheinlich, dass sie sie als ihre Top-Präferenz angeben? Es ist unwahrscheinlich, je weniger Kunden eine Marke kennen, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie diese Marke bevorzugen. Das ist das Problem der Multikollinearität. Aus diesem Grund ist es wichtig, diese Beziehungen zwischen Treibern auszubauen, um zu ermitteln, welche die größte Auswirkung auf die Ergebnismetrik haben.
Achtung: Die Analyse der relativen Wichtigkeit ist nur in CX-Dashboards verfügbar.

Weitere Optionen

Klicken Sie auf die drei horizontalen Punkte in der oberen rechten Ecke Ihres Widgets, um zusätzliche Optionen anzuzeigen.

Menü mit drei Punkten in der oberen rechten Ecke eines Widgets

  • Export: Exportieren Sie Ihr Widget als JPG, PDF oder XLSX.
  • Daten anzeigen: Zeigen Sie eine Tabelle mit Daten zu allen Schlüsseltreibern in Ihrem Widget an.Datenpunkttabelle für Schlüsseltreiber

Häufig gestellte Fragen

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.