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Daten gruppieren (Studio)


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Informationen zum Gruppieren von Daten in Studio

Beim Erstellen eines Dashboards in Studio können Sie angeben, welche Daten Sie in das Dashboard aufnehmen möchten. Sie können die Daten in einem Bericht einschränken, indem Sie Ihre Daten gruppieren, sortieren oder filtern.

Es gibt eine Vielzahl von Gruppierungen, die Sie für Ihre Daten verwenden können. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten nach diesen verschiedenen Gruppierungen gruppieren.

Gruppieren von Daten in einem Widget

Tipp: Sie können Daten nicht in Metrik- oder Feedback-Widgets gruppieren.

Sie können Daten in unterstützten Widget-Typen gruppieren. So gruppieren Sie die Daten in Ihrem Widget:

  1. Klicken Sie beim Bearbeiten des Dashboards im Widget-Optionsmenü für das Widget, für das Sie Daten gruppieren möchten, auf Bearbeiten.Klicken auf "Bearbeiten" in Widget-Optionen
  2. Verwenden Sie auf der Registerkarte „Visualisierung“ das Dropdown-Menü Gruppieren nach, um eine Datengruppierung auszuwählen. Weitere Informationen zu den einzelnen Optionen in diesem Dropdown-Menü finden Sie in den folgenden Abschnitten.
    Auswählen einer Gruppieren-nach-Option

    Tipp: Wenn Sie ein Tabellen-Widget verwenden, heißt diese Option stattdessen „Gruppierungen“. Wenn Sie ein Heatmap-Widget verwenden, heißt diese Option stattdessen “Boxen”. Wenn Sie ein Netzwerk-Widget verwenden, heißt diese Option stattdessen „Knoten“.
  3. Bei Bedarf können Sie die Gruppierungseinstellungen Ihres Widgets bearbeiten, indem Sie auf das Zahnradsymbol neben dem Dropdown-Menü „Gruppieren nach“ klicken. Weitere Informationen zu diesen Einstellungen finden Sie unter Gruppierungseinstellungen.

Themen

Durch die Auswahl von Themen können Sie Daten nach den Kategorien gruppieren, die aus dem Kundenfeedback abgeleitet wurden. Auf diese Weise erhalten Sie einen Überblick darüber, wovon Ihre Kunden sprechen.

Nachdem Sie Ihr Kategoriemodell ausgewählt haben, öffnen Sie die Gruppierungseinstellungen, um auszuwählen, welche Themen im Widget enthalten sind. Weitere Informationen finden Sie unter Kategoriemodellgruppierungen anpassen.

Wenn Sie Daten nach Themen gruppieren, können Sie Berichte auf verschiedenen Ebenen in Ihrem Kategoriemodell erstellen. Um einen allgemeinen Überblick darüber zu erhalten, worüber Ihre Kunden sprechen, gruppieren Sie Daten nach Themen der Ebene 1. Um spezifischere Themen im Kundenfeedback zu überwachen, gruppieren Sie die Daten nach Themen der Ebene 2 oder niedriger (abhängig von Ihrem Modell). Für den detailliertesten Bericht auf allen Ebenen gruppieren Sie Daten mithilfe der Option Blatt, mit der Sie sich auf Themenblätter oder Kategorien ohne Unterkategorien konzentrieren können.

NLP

Durch die Auswahl von NLP können Sie Daten nach Kriterien gruppieren, die automatisch von der Natural Language Processing Engine von XM Discover erstellt werden. Diese Kriterien werden aus unstrukturiertem Feedback erstellt, das von XM Discover verarbeitet wird. Ihnen stehen mehrere Untergruppierungen zur Auswahl:

Wörter

Mit den Wörter-NLP-Gruppierungen können Sie Daten nach Wörtern oder bestimmten Arten von Wörtern gruppieren, die im Kundenfeedback erwähnt werden. Folgende Gruppierungen stehen zur Verfügung:

  • Alle Wörter: Daten nach regulären Wörtern gruppieren. Auf diese Weise erhalten Sie eine Vorstellung von den gängigsten Begriffen, die Kunden verwenden, wenn sie über Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung sprechen.
  • CB Brand: Daten nach Markenerwähnungen gruppieren.
  • CB Company: Konzerndaten nach Unternehmen erwähnt.
  • CB E-Mail-Adresse: Daten nach im Feedback genannten E-Mail-Adressen gruppieren.
  • CB Emoticon: Gruppendaten nach Emojis und Emoticons, die im Feedback verwendet werden.
  • CB Event: Gruppieren Sie Daten zu normalen Feiertagen (wie Neujahr oder Halloween), Lebensereignissen (wie Hochzeit oder Abschluss) und allgemeinen kulturellen Veranstaltungen (wie dem Super Bowl), die im Feedback erwähnt werden.
  • CB Branche: Gruppieren Sie Daten nach verwandter Branche.
  • CB Person: Gruppieren Sie Daten nach Namen von Personen, die im Feedback erwähnt werden.
  • CB Telefonnummer: Gruppieren Sie die Daten nach den im Feedback genannten Telefonnummern.
  • CB Produkt: Daten nach Produkterwähnungen gruppieren.
  • CB Obszönität: Gruppieren Sie Daten nach profanen Wörtern aus einem vorgegebenen Satz.

Zugehörige Wörter

Mit der Gruppierung Zugehörige Wörter können Sie Daten nach Wortpaaren gruppieren, die im Zusammenhang mit dem Kundenfeedback erwähnt werden. Auf diese Weise können Sie die häufigsten Themen und Themes im Kundenfeedback unabhängig von der Themenkategorisierung anzeigen.

Zugehörige Wörter werden in folgendem Format dargestellt: Wort 1 → Wort 2.

Beispiel: Wenn das Feedback eines Kunden „The store was dirty“ lautete und Sie nach zugehörigen Wörtern gruppieren, sehen Sie „store → dirty“ in Ihrem Widget.

Hashtags

Mit der Gruppierung von Hashtags können Sie Daten nach Hashtag-Phrasen (Wörter oder Phrasen mit vorangestelltem #-Symbol) gruppieren. Hashtags werden normalerweise in Social-Media-Beiträgen verwendet, um das Thema des Beitrags zu identifizieren und zu kategorisieren.

Anreicherung

Mit den Anreicherungsgruppierungen können Sie Daten nach den im Kundenfeedback enthaltenen Inhaltstypen gruppieren. Folgende Gruppierungen stehen zur Verfügung:

  • CB-Kapitel: Gruppieren Sie Daten nach Gesprächskapiteln, die semantisch zusammengehörige Segmente der Konversation darstellen (z. B. Eröffnung, Bedarf, Verifizierung, Lösungsschritt und Abschluss).
  • CB Content Subtype: Weitere Gruppierung von nicht-inhaltlichen Daten nach ihren Subtypen (z.B. Anzeigen, Coupons, Artikellinks oder “undefinierter” Typ). Beachten Sie, dass bei inhaltlichen Datensätzen der Subtyp immer auch inhaltlich ist.
  • CB Content Type: Gruppieren Sie Daten, indem Sie inhaltlich oder nicht inhaltlich sind, wie von XM Discover automatisch identifiziert.
  • CB Detected Features: Gruppieren Sie Daten nach Typen von ermittelten NLP-Funktionen (z. B. Daten, die Branchen- oder Markenerwähnungen enthalten).
  • CB Emotion: Gruppieren Sie Daten nach Emotionstypen, die von der NLP-Engine erkannt werden (wie Anger, Verwirrung, Enttäuschung, Embarrassment, Angst, Frustration, Eifersucht, Freude, Liebe, Traurigkeit, Überraschung, Dankbarkeit, Vertrauen oder Sonstiges).
  • CB Medical Condition: Gruppieren Sie die Daten nach den im Text genannten medizinischen Bedingungen (z.B. “covid” oder “meningitis”).
  • Medizinische Prozedur CB: Gruppieren Sie die Daten nach den im Text genannten medizinischen Prozeduren (z.B. “Mammogramm” oder “Rückenoperation”).
  • CB Participant Empathy Score: Gruppieren Sie dialogorientierte Daten dahingehend, ob Vertreter in ihren Interaktionen mit Kunden Empathie zeigten oder nicht. 0 bedeutet, dass der Vertreter keine Empathie gezeigt hat, während 1 bedeutet, dass der Vertreter Empathie gezeigt hat.
  • CB-Grund: Gruppieren Sie Daten nach Gründen für ein bestimmtes Konversationsereignis (z.B. Kontaktgrund oder Grund für Empathie).
  • CB Rx: Daten nach im Text genannten Arzneimittelnamen gruppieren (z.B. “Acetaminophen” oder “Tylenol”).
  • Satzart CB: Gruppieren Sie Daten nach der Art des Satzes oder der Absicht (z. B. „Bitte um Hilfe“ oder „Vorschlag“).

Sprache

Mithilfe der Sprachgruppierungen können Sie Daten nach der Sprache gruppieren, in der das Feedback hinterlassen wurde. Folgende Gruppierungen stehen zur Verfügung:

  • CB Automatisch ermittelte Sprache: Gruppieren Sie Daten nach automatisch ermittelten Sprachen (wenn die automatische Spracherkennung für ein Projekt aktiviert ist).
  • CB Processed language: Daten nach Sprachen gruppieren, in denen Feedback tatsächlich verarbeitet wurde. Sprachen, die von der Spracherkennung von XM Discover nicht unterstützt werden, sind als “Andere” gekennzeichnet.

Konversation

Mit den Konversationsgruppierungen können Sie Daten nach verschiedenen Konversationsanreicherungen gruppieren. Beachten Sie, dass diese Gruppierungen nur für dialogorientierte Daten (Anrufe und Chats, die im Konversationsformat von Qualtrics verarbeitet werden) verfügbar sind. Folgende Gruppierungen stehen zur Verfügung:

  • CB % Silence: Gruppieren Sie die Daten nach dem Prozentsatz der Stille in einem Anruf.
  • CB Konversationsdauer: Gruppieren Sie die Daten nach der Dauer einer Konversation in Millisekunden. Bei Anrufen ist dies die Zeitdauer zwischen dem Beginn des ersten Satzes und dem Ende des letzten Satzes. Führende und nachstehende Stille wird nicht gezählt. Bei Chats ist dies die Zeit zwischen dem ersten und dem letzten Satz.
  • CB Art des Teilnehmers: Gruppieren Sie die Daten nach der Art des Teilnehmers. Mögliche Werte sind:
    • Chat_bot ist ein Chatbot.
    • IVR ist ein Interactive Voice Response Bot.
    • Mensch ist eine Person.
  • Teilnehmertyp CB: Gruppieren Sie die Daten nach der Art des Teilnehmers. Mögliche Werte sind:
    • Agent ist ein Unternehmensvertreter oder ein Chatbot.
    • Mandant ist ein Kunde.
    • type_unknown ist ein Teilnehmer, der nicht als Agent oder Client identifiziert wurde.
  • Satzdauer CB: Gruppiert Daten nach der Dauer eines Satzes in einem Anruf in Millisekunden.
  • Beginnuhrzeit des CB-Satzes: Gruppieren Sie die Daten nach dem Zeitstempel des Satzbeginns. Für Anrufe ist dies die Zeit in Millisekunden seit dem hörbaren Beginn des ersten Wortes im ersten Satz. Bei Chats ist dies die Zeit in Millisekunden, seit der die erste Nachricht gesendet wird.
    Tipp: Die Startzeit der ersten Chat-Nachricht beträgt für dieses Attribut immer 0 ms.
  • CB Total Dead Air: Gruppieren Sie die Daten nach der gesamten toten Luft in einem Anruf in Millisekunden. Bei Rufen ist tote Luft eine lange Pause zwischen den Lautsprechern.
  • CB Total Hesitation: Gruppieren Sie die Daten nach der Gesamtsumme (Agent und Kunde) in einem Anruf in Millisekunden. Bei Anrufen ist Zögern eine lange Pause von einem Sprecher.
  • CB Total Overtalk: Gruppiert Daten nach der akkumulierten Länge von überlappenden Sätzen in einem Aufruf in Millisekunden. Bei Anrufen ist Obertöne immer dann, wenn zwei oder mehr Sprecher gleichzeitig sprechen und sich die Zeitstempel ihrer Sätze überschneiden.
  • CB Total Silence: Gruppieren Sie die Daten nach der akkumulierten Länge aller Stille größer oder gleich 2 Sekunden zwischen Sätzen für alle Teilnehmer in einem Anruf in Millisekunden.

Zeit

Wenn Sie Zeit auswählen, können Sie Daten nach Zeiträumen gruppieren. Sie können Zeitattributgruppierungen verwenden, um einen Trendbericht zu erstellen, mit dem Sie anzeigen können, wie sich Ihre Berechnungen und Metriken im Laufe der Zeit ändern.

Attribute

Durch die Auswahl von Attributen können Sie Daten nach den Werten eines ausgewählten strukturierten Attributs gruppieren. Ein strukturiertes Attribut ist ein beliebiges numerisches Feld oder Zeichenfolgenfeld, das in einem Datensatz vorhanden ist, der nicht das tatsächliche textuelle Feedback ist. Strukturierte Attribute enthalten in der Regel diskrete Daten mit einem hohen Organisationsgrad (z.B. das Alter einer Person oder den Namen des Produkts, das sie verwenden). Die für die Gruppierung verfügbaren Attribute hängen von der Quelle des Feedbacks ab und variieren in der Regel von Datenset zu Datenset.

Beispiel: Ich kann nach dem Attribut „Agent“ gruppieren, um Gruppierungen von Interaktionen nach den verschiedenen Agents anzuzeigen, die den Kontakt bearbeitet haben.

Kennzahlen

Durch die Auswahl von Metriken können Sie Daten nach diskreten Werten oder Bändern bestimmter Standardberechnungen und abgeleiteter Metriken gruppieren. Das heißt, Sie können Daten nach einer Metrik organisieren und anhand einer anderen Metrik messen. Folgende Gruppierungen stehen zur Verfügung:

  • Stimmung (3 Bänder): Gruppieren Sie die Daten nach 3 Stimmungsbändern (Negativ, Neutral, Positiv). Weitere Informationen finden Sie unter Gruppierung nach Stimmung.
  • Stimmung (5 Bänder): Gruppieren Sie Daten nach 5 Stimmungsbändern (Stark negativ, Negativ, Neutral, Positiv, Stark positiv). Weitere Informationen finden Sie unter Gruppierung nach Stimmung.
  • Aufwand (3 Bänder): Gruppieren Sie Daten nach 3 Aufwandsbändern (hart, neutral, einfach). Bei der Gruppierung nach Aufwand werden standardmäßig Nullwerte eingeschlossen.
  • Aufwand (5 Bänder): Gruppieren Sie Daten nach 5 Aufwandsbändern (Sehr hart, Hart, Neutral, Einfach, Sehr einfach). Bei der Gruppierung nach Aufwand werden standardmäßig Nullwerte eingeschlossen.
  • Emotionale Intensität: Gruppieren Sie Daten nach 3 emotionalen Intensitätsbändern (Niedrig, Mittel, Hoch).
  • CB Document Word Count: Gruppieren Sie die Daten nach der Anzahl der Wörter in einem Dokument.
  • CB Loyalty Tenure: Gruppieren Sie Daten nach der Dauer der Kundentreue (in Jahren).
  • CB-Satzquartil: Gruppieren Sie Daten nach dem Viertel des Wortlauts, in das ein Satz fällt (1, 2, 3 oder 4). Dies kann Ihnen helfen zu verstehen, welche Themen an welchen Punkten im Gespräch diskutiert werden.
  • CB Sentence Word Count: Gruppieren Sie die Daten nach der Anzahl der Wörter in einem Satz.

Darüber hinaus können Sie Ihr eigenes oberes Feld, Ihr unteres Feld und Ihre eigenen Zufriedenheitsmetriken definieren, nach denen Sie Daten gruppieren können. Auf diese Weise können Sie ermitteln, ob Feedback von einem Promoter, einem Kritiker oder einem neutralen Kunden stammt. Folgende Gruppierungen stehen zur Verfügung:

  • Top Box: Daten nach Top-Box-Bändern (Promotoren und andere) gruppieren.
  • Untere Box: Daten nach Bottom-Box-Bändern (Kritiker und andere) gruppieren.
  • Zufriedenheit: Gruppieren Sie Daten nach Zufriedenheitsbändern (Kritiker, Neutralen, Promotoren).

Treiber

Tipp: Sie können Treiber nur in Streudiagramm-Widgets verwenden.

Wenn Sie Treiber auswählen, können Sie Daten nach den Treibern gruppieren, die Sie in Ihrem Konto erstellen. Mit diesen Treibern können Sie nach Attributen und Themen suchen, die zu einem bestimmten Ergebnis führen.

Organisationshierarchie

Durch Auswahl der Organisationshierarchie können Sie Daten nach den verschiedenen Ebenen in der ausgewählten Organisationshierarchie gruppieren.

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.