zum Hauptinhalt springen
Skip to article
  • Customer Experience
    Customer Experience
  • Employee Experience
    Employee Experience
  • Brand Experience
    Brand Experience
  • Core XM
    Core XM
  • Design XM
    Design XM

Erweitern Ihrer Daten für die Analyse (Discover)

Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!

Informationen zum Erweitern Ihrer Daten für die Analyse

Die Discover-Plattform ist nicht darauf beschränkt, Ihre Daten genau so zu importieren und anzuzeigen, wie Sie sie gespeichert haben. Über Connectors, Designer und Studio hinweg können Sie Ihre Daten transformieren, indem Sie sie anders strukturieren oder KPI-Berechnungen erstellen, um Berichte zu erstellen. Bevor Sie Dashboards für Ihre Stakeholder anlegen, sprechen wir über die vielen Möglichkeiten, wie Sie Ihre Daten für die Analyse erweitern können.

Benutzerdefinierte Transformationen in Konnektoren anlegen

das Transformationsfenster

Wenn Sie Daten von einem Ort zum anderen abrufen, müssen Sie Ihre Felder und deren Bedeutung definieren. Mit benutzerdefinierten Transformationen können Sie Ihre Daten nicht nur zuordnen, sondern auch erweitern. Sie können beispielsweise:

  • Werte ersetzen.
  • Legen Sie ein Format für Datum und Uhrzeit fest.
  • Zahlen runden.
  • Schätzen Sie die genaue Anzahl der Tage aus einem Datumsbereich.
  • Verknüpfen Sie Zeichenfolgen. (Auch Verkettung genannt.)
  • IDs generieren.
  • Legen Sie benutzerdefinierte Datumsangaben fest.
  • Und mehr!

Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Transformationen.

Attribute im Designer ableiten

Fenster "Abgeleitete Attribute"

Abgeleitete Attribute sind zusätzliche Datenfelder, die aus vorhandenen Attributen angelegt werden.

Beispiel: “Altersbereich” (Werte wie “<18,” “18-34,” “35-49,” “50+”) können aus dem separaten Attribut “Alter” abgeleitet werden.

Sobald ein abgeleitetes Attribut angelegt wurde, kann es wie jedes andere Attribut in Berichts-, Filter- und Kategorieregeln verwendet werden.

Abgeleitete Attribute können auf verschiedene Arten angelegt werden.

  • Verwenden Sie einen dimensionalen Lookup, genau wie in Microsoft Excel!
  • Teilen Sie numerische Daten oder Datumsdaten in Bereiche auf.
  • Leiten Sie Attribute aus Ihren Kategoriemodellen ab, und wandeln Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um.

Weitere Informationen über die verschiedenen Möglichkeiten zum Anlegen abgeleiteter Attribute und deren Verwendung finden Sie unter Abgeleitete Attribute

.

Leistung mit intelligentem Scoring bewerten

Intelligentes Scoring ist eine Funktion in Designer und Studio, mit der Sie Verhalten in Feedback und Interaktionen bewerten können. Durch das Anlegen einer Rubrik können Sie ansonsten unstrukturierte Daten strukturieren.

Diese flexiblen regelbasierten Punktwerte werden verwendet, um alle Interaktionsarten zu bewerten, einschließlich der Contact-Center-Compliance und der Soft Skills der Agents, z.B. Empathie. Sie können auch verschiedene Kundenerlebnisse verfolgen, z.B. Abwanderungswahrscheinlichkeit, Kaufwahrscheinlichkeit, potenzieller Betrug usw.

das Fenster „Intelligentes Scoring“

Die automatische Bewertung von Interaktionen kann Ihnen dabei helfen, Ihre Experience-Management-Initiativen zu priorisieren und zu bestimmen, wie und wann Ihr Team am besten geschult werden soll. Sie können die Leistung auf individueller Ebene anzeigen oder detaillierte Dashboards erstellen, die Trends über ganze Teams hinweg anzeigen.

Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit dem intelligenten Scoring.

Metriken in Studio anlegen

Sie können Ihre eigenen KPIs in Studio mithilfe von Metriken anlegen. Diese Metriken können dann in der Berichterstellung, in Filtern, Widgets und Drill-Vorgängen verwendet werden, sodass Sie einen Einblick in die Leistung Ihres Unternehmens erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Metriken anlegen. Widget, das Volumen im Zeitverlauf anzeigt

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie Metriken optimal nutzen können:

Beispiel: Sie möchten Anrufe in zwei Kategorien gruppieren: Kurz- und Langanrufe. Verwenden Sie das Attribut CB Anrufdauer, um eine obere Box (lange Anrufe) und eine untere Box (kurze Anrufe) zu erstellen.

Wenn Sie Ihre neuen Metriken im Reporting verwenden, können Sie die Daten nach Zufriedenheit aufschlüsseln und den Prozentsatz der zufriedenen Kunden in jeder Anruflistengruppe anzeigen.

Beispiel: Verwenden Sie gefilterte Metriken, um schnell Berichte über die Leistung nach Gruppe zu erstellen. Sie können die Stimmung beispielsweise nach Region aufteilen und eine Stimmung in Nordamerika, Stimmung in Lateinamerika, Stimmung in Europa usw. haben.

Wenn Sie diese Metriken dann in Widgets verwenden, können Sie Daten nach anderen Insights gruppieren. Sie können beispielsweise nach Produkt gruppieren und die Stimmung jeder Region für jedes Produkt anzeigen.Insbesondere

benutzerdefinierte mathematische Metriken können verwendet werden, um Daten auf viele Arten zu transformieren.

  • Wandeln Sie Einheiten wie Sekunden in Minuten, Cent in Dollar oder sogar verbrachte Zeit in Geld um.
  • Generieren Sie einen Durchschnittswert.
  • Berechnen Sie komplexe zusammengesetzte Metriken.
  • Transformieren Sie eine Skala, z.B. von 5 Punkten auf 100.
  • Strukturieren Sie unstrukturierte Daten.
Beispiel: Wenn Sie den Stundensatz eines Mitarbeiters kennen und wissen, wie lange eine Interaktion gedauert hat, können Sie herausfinden, wie viel eine Interaktion oder ein Vorfall kostet.

Beispiel: Wenn strukturierte Daten als Textbeschriftungen eingehen (” sehr zufrieden”, “zufrieden” usw.) und Sie sie in eine quantitative Bewertung umwandeln möchten, können Sie eine benutzerdefinierte mathematische Metrik verwenden, um jedem der Attributwerte eine Gewichtung zuzuordnen. Beispiel:

(Metrik[Volumen sehr unzufrieden]*1 + Metrik[Volumen unzufrieden]*2 + Metrik[Neutral]*3 + Metrik[Volumen]*4 + Metrik[Volumen sehr zufrieden]*5) / [Volumen]

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.