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Best Practices für Trendbericht (Studio)

Informationen zu Best Practices für Trendberichte

Trendberichte zeigen, wie sich Ihre Kennzahlen im Laufe der Zeit geändert haben.

Beispiel: Ein Liniendiagramm zeigt an, wie sich die Kundenzufriedenheitsbewertung Ihres Teams im letzten Jahr geändert hat.

Trendbericht anlegen

Es gibt keine einzige korrekte Möglichkeit, einen Trendbericht zu erstellen. Wir stellen jedoch einige Best Practices bereit, z.B. gängige Widgets, wie Sie ein Zeitattribut auswählen und wo Zeitskalen und Datumsbereiche festgelegt werden.

Widget

Sie können viele verschiedene Arten von Widgets für Trendberichte verwenden. Wir empfehlen die Verwendung eines Linien- oder Balken-Widgets. Standardmäßig sind diese Widgets häufig so eingestellt, dass sie eine Berechnung über eine bestimmte Zeitskala melden.

Zeitattribut

Um einen Trendbericht auszuführen, müssen Sie die Daten nach einem beliebigen Zeitattribut gruppieren. Benutzer wählen häufig Belegdatum, aber andere Datumsarten sind möglicherweise in Ihrem Feedback verfügbar.

Tipp: Sehen Sie sich eine Liste der Datums- und Uhrzeitattribute an, die wir standardmäßig auf der Plattform anbieten.

Zeitskala

Definieren Sie eine Zeiteinheit, nach der Ihre Daten gruppiert werden sollen. Sie können beispielsweise eine Stunde, einen Tag, eine Woche, einen Monat, ein Quartal oder ein Jahr auswählen.

Sie wählen eine Zeitskala aus, wenn Sie ein Zeitattribut für Gruppieren nach auswählen (siehe oben, neben dem Liniendiagramm).

Tipp: Periodenvergleich ist nicht verfügbar, wenn Sie nach Jahr gruppieren.

Datumsbereich

Entscheiden Sie den Stichtag für Ihren Bericht, auch als Start- und Enddatum bezeichnet.

Der Datumsbereich kann über die Dropdown-Liste in Ihren Widget-Eigenschaften festgelegt werden.

Sie können Ihrem gesamten Dashboard auch einen Datumsbereich mithilfe von Datumsbereichsfiltern hinzufügen.

Behandlung leerer Perioden

Leere Perioden sind Zeiträume, in denen keine Daten gesammelt wurden. Mit den folgenden Schritten können Sie entscheiden, wie Sie mit leeren Perioden umgehen möchten:

Tipp: In einem Liniendiagramm werden leere Perioden als flache Datenlinie unten auf der X-Achse angezeigt.

Bearbeiten oder erstellen Sie ein Widget.
Wählen Sie unter Gruppieren nach Ihr Zeitattribut und Ihre Zeitskala aus.
Klicken Sie auf das Zahnrad.
Wählen Sie zwischen den folgenden Optionen für Leere Perioden:
- Alle leeren Perioden anzeigen: Schließen Sie alle leeren Perioden ein, um die visuelle Kontinuität der Zeitleiste beizubehalten. Das späteste Datum wird durch die späteste Datumsbereichsgrenze definiert, unabhängig davon, ob Daten für diesen Zeitraum vorhanden sind oder nicht.
  Beispiel: Hierbei handelt es sich um ein Liniendiagramm, das das Volumen nach Monat im letzten Jahr anzeigt. Dieses Diagramm weist mehrere fehlende Datenzeiträume auf, die alle im Diagramm als Nullen dargestellt werden.
- Nachfolgende leere Perioden nicht anzeigen: Schließen Sie alle leeren Perioden mit Ausnahme der Perioden ein, die am Anfang und am Ende des Diagramms ablaufen. Das späteste Datum wird durch das letzte nicht leere Datum innerhalb des Datumsbereichs definiert.
  Beispiel: Dies sind genau dieselben Daten wie im vorherigen Diagramm. Die leeren Daten im Juni – Juli 2022 und März – Juni 2023 wurden entfernt. In der Mitte des Diagramms wird weiterhin ein leerer Zeitraum angezeigt.
- Keine leeren Perioden anzeigen: Nur Perioden anzeigen, die Daten enthalten. Das späteste Datum wird durch das letzte nicht leere Datum innerhalb des Datumsbereichs definiert.
  Beispiel: Dies sind genau dieselben Daten wie alle vorherigen Diagramme. Alle leeren Perioden wurden entfernt. Daher ist es wichtig, die Achse zu lesen, um ein genaues Bild der Daten zu erhalten.
Klicken Sie auf Aktualisieren.

Normalisierung der Daten gruppiert nach Zeit

Beim Gruppieren von Daten nach Tag, Woche, Monat, Quartal oder Jahr normalisiert XM Discover die Anzeige von Untergruppen über die Zeiträume hinweg, um das Reporting potenziell volatiler Daten zu verbessern. Dieser Prozess tritt nur auf, wenn auf ein Widget zwei Gruppierungen angewendet werden: eine zeitbasierte Gruppierung, gefolgt von einer zweiten Gruppierung jeglicher Art.

Dieses Szenario ist am häufigsten in Linien-Widgets üblich, die als Trendberichte mit mehreren Zeilen verwendet werden. In diesem Fall wird die “zweite Gruppierung” als Serie hinzugefügt.

Beispiel: Dieses Liniendiagramm zeigt die Top-5-Wörter nach Volumen in den letzten 90 Tagen an.

Liniendiagramm mit mehreren bunten Linien, die die Wörter mit unterschiedlicher Performance anzeigen

Zuerst ermittelt XM Discover die Top-5-Wörter nach Volumen in den letzten 90 Tagen. Dies sind Flug, Fluggesellschaft, Flug, Zeit und Verspätung. Dann berechnen wir diese spezifischen 5 Wortvolumina für jeden Monat, der in den letzten 90 Tagen aufgetreten ist.

Es ist wichtig zu beachten, dass jeder Monat einen einzigartigen Satz von Top-5-Wörtern haben kann, und jeder Satz kann Flug, Fluggesellschaft, Flug, Zeit oder Verspätung enthalten oder nicht. Es ist sogar möglich, dass diese 5 Wörter nicht die Top-5-Wörter nach Volumen für einen bestimmten Monat sind, der im Diagramm angezeigt wird. Sie sind jedoch definitiv die am häufigsten auftretenden Wörter nach Volumen über den gesamten Zeitraum von 90 Tagen.

Gruppierung nach eindeutigen IDs

Wenn Sie eine eindeutige ID als zweite Gruppierung verwenden, z.B. Natürliche ID, kann die Normalisierung zu Ergebnissen führen, die Sie möglicherweise nicht erwarten. Aufgrund der Wiederholung einer sekundären Gruppe über die angezeigten Zeiträume hinweg kann es vorkommen, dass eine einzelne Interaktion mit einem Kunden über mehrere Tage, Wochen oder Monate hinweg stattgefunden hat.

Beispiel: Wir haben unser Top-5-Wort-Widget so geändert, dass es stattdessen die ersten 5 natürlichen IDs für jeden Monat in den letzten 90 Tagen anzeigt.

Das Widget zeigt jede Natürliche ID genau an, da sie ein Volumen von 0 für jeden Monat hat, in dem sie nicht aufgetreten ist, und 1 für den Monat, in dem sie aufgetreten ist. In Tabellen-Widgets kann dies weniger intuitiv sein, da Monate mit mehreren natürlichen IDs angezeigt werden, jede mit einem Volumen von 0. Dies wird als Nebenprodukt der Normalisierung erwartet.

FAQ

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