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Treiber im intelligenten Scoring verwenden


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Informationen zur Verwendung von Treibern in der intelligenten Bewertung

Treiber sind wichtige Prädiktoren eines bestimmten Ergebnisses in Ihren Daten. Wenn Sie Treiber mit intelligentem Scoring verwenden, können Sie Rubrikkriterien basierend darauf auswählen und abwägen, wie wahrscheinlich es ist, dass jedes Kriterium ein bestimmtes Ergebnis in Ihren Daten fördert und so die Genauigkeit Ihrer Rubriken verbessert.

Beispiel: Finden Sie heraus, welche im Feedback erkannten Emotionen hohen Beurteilungsbewertungen für Ihre Fluggesellschaft entsprechen.

Treiber konfigurieren

Zunächst müssen Sie einen Treiber für Ihr gewünschtes Ergebnis anlegen.

Für jeden Treiber, den Sie im intelligenten Scoring verwenden möchten, müssen die folgenden Optionen aktiviert sein:

Fenster, in dem ein Treiber wie unten beschrieben konfiguriert ist

  • Ergebnis: Ziel ist es, die wichtigsten Treiber zu finden, die das Ergebnis verursacht haben, das Sie hier definieren. Geben Sie die Teilmenge der Daten an, die als Ergebnis Ihrer Untersuchung dienen sollen.
    Beispiel: Um herauszufinden, warum Sie hohe Beurteilungsbewertungen erhalten, möchten Sie ein Attribut oder ein Thema auswählen, das eine hohe Leistung erfasst. Sie haben beispielsweise das Attribut Review-Bewertung und wählen alle hohen Punktwerte in Ihrem Ergebnis aus.
  • Umfang: Wählen Sie die Daten aus, die Sie in Ihre Investigation einbeziehen möchten. Der Datumsfilter ist der einzige erforderliche Filter.
    Beispiel: Sie können die Quell-ID verwenden, um Daten auf eine bestimmte Quelle einzuschränken, oder Datumsfilter verwenden, um nur Datensätze einzuschließen, die innerhalb eines bestimmten Bereichs gesammelt wurden.
  • Relevante Daten: Wählen Sie das Kategoriemodell aus, das Sie für intelligentes Scoring verwenden möchten.
    Beispiel: Sie möchten wissen, welche Emotionen im Feedback mit hohen Beurteilungsbewertungen vorhanden sind. Sie wählen Emotionen.
    Tipp: Stellen Sie sicher, dass Sie die detaillierteste Ebene eines Kategoriemodells auswählen. Wählen Sie keine weiteren relevanten Daten aus, wenn Sie diese Treiberergebnisse in der Konfiguration einer Rubrik verwenden möchten.

Wenn Sie Treiberergebnisse finden, sehen Sie den Auswirkungsrang jeder Ebene Ihres Kategoriemodells auf das ausgewählte Ergebnis. Diese Impact-Ränge bilden später die Gewichtung Ihrer Rubrik.

Treiberergebnisse

Rubrik konfigurieren

Legen Sie eine Rubrik an, die auf demselben Kategoriemodell basiert, das Sie für Ihren Treiber ausgewählt haben.

rubric-Erstellungsschritt, in dem Sie ein Kategoriemodell auswählen

Wählen Sie unter Ränge vorschlagen den Treiber aus, den Sie angelegt haben.

Rubrikkriterienschritt, aber Vorschlagsränge werden an oberster Stelle konfiguriert

Sie können nun die Spalte Schadensrang als Empfehlung verwenden, wenn Sie die Gewichtung für jedes Kriterium ausfüllen.

Im Folgenden finden Sie einige Empfehlungen, wie Sie verschiedene Auswirkungsränge bewerten können:

  • Hoher Impact-Rang für ein gewünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das gewünschte Ergebnis auf Präsentieren, und ziehen Sie in Betracht, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher die Rangfolge ist.
  • Negativer Impact-Rang für ein unerwünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das gewünschte Ergebnis auf Präsentieren, und ziehen Sie in Betracht, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher die Rangfolge ist.
  • Hoher Impact-Rang für ein unerwünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das gewünschte Ergebnis auf „Abwesend“, und ziehen Sie in Betracht, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher die Rangfolge ist.
  • Negativer Auswirkungsrang für ein gewünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das gewünschte Ergebnis auf „Abwesend“, und ziehen Sie in Betracht, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher die Rangfolge ist.
  • Kein Auswirkungsrang: Da diese Kriterien keinen Zusammenhang mit dem Ergebnis haben, an dem Sie interessiert sind, sollten Sie es in Erwägung ziehen, dieses Kriterium aus Ihrer Rubrik zu entfernen.

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.