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Widget de impulsores clave


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Acerca de los widgets de impulsores clave

El widget de impulsores clave le permite ver la correlación entre una métrica de resultados y uno o más impulsores potenciales.

Widget de impulsores clave

Compatibilidad de tipo de campo

Solo los conjuntos de números, los valores numéricos y los elementos individuales de los grupos de campos (CX) y las categorías (EX) son compatibles con el widget de controladores clave. Para obtener más información sobre los tipos de campo y la compatibilidad de widgets, consulte nuestro Field Type & Widget Compatibility Table (CX|EX).

Personalización de widget

Métrica del resultado

La métrica de resultados es una medida de progreso influenciada por impulsores clave. Por ejemplo, una empresa puede estar preocupada por la satisfacción general de sus clientes con un producto o servicio en particular. La métrica de resultados en este caso sería una puntuación de satisfacción global.

Opción Métrica de resultado en el panel de edición izquierdo

Controladores potenciales

Los impulsores potenciales son métricas basadas en el rendimiento que influyen en la métrica de resultados. Por ejemplo, si la métrica de resultados de una empresa es la satisfacción general de un producto o servicio, los impulsores potenciales pueden incluir calidad, valor o utilidad.

Sección Controladores potenciales en el panel de edición izquierdo

Especificación de límites de campo de conductores

Puede especificar límites de campo para sus controladores cuando la métrica del widget se establece en el cuadro promedio o superior/inferior. En función de la métrica seleccionada, la configuración es diferente.

Campo de métrica en el panel de edición

Si desea especificar los límites absolutos superior e inferior de un valor de campo (para que el widget sepa cómo hacer sus cálculos), puede especificar los límites de campo para cualquier impulsor potencial que agregue al widget si la métrica es media. Haga clic en el nombre del controlador potencial, marque la casilla Especificar límites de campo y, a continuación, establezca el mínimo y el máximo de campos para el controlador seleccionado. El objetivo es permitir que los límites sean mayores en ambas direcciones que lo que se observa en sus datos de respuesta.

Por ejemplo, es posible que tenga una pregunta de opción múltiple en la que los encuestados puedan seleccionar las opciones 1-10, pero hasta el momento solo se han seleccionado las opciones 2-7. Si aún así desea realizar el cálculo basado en la opción más alta posible, puede hacerlo especificando sus límites de campo mínimo y máximo como 0 y 10, respectivamente.

Especificar límites de campo en el menú Controlador potencial

Si desea especificar los límites absolutos superior e inferior de un valor de campo y la métrica es el cuadro superior/inferior, puede hacerlo especificando el rango de casillas. Haga clic en el nombre del controlador potencial y, a continuación, mueva los controles deslizantes del Rango de cuadro para establecer el campo mínimo y máximo para el controlador seleccionado.Para el cuadro inferior del cuadro superior, ajuste los controles deslizantes

Consejo Q: los valores provienen de los valores recodificados del campo seleccionado.

Eje de rendimiento

El eje de rendimiento hace referencia al eje x del widget de impulsores clave.

Opciones Etiqueta y Marcador de umbral en el eje de rendimiento

Cambiar el tipo de umbral ajustará la línea vertical a lo largo del eje x:

  • Estático: determina dónde se situará la línea de umbral vertical en el eje x. Mover el marcador de umbral le permite decidir el punto en el que una puntuación cambia de funcionar bien a funcionar mal.
  • Dinámico: La línea de umbral se establecerá automáticamente en los valores de mediana de los impulsores que se incluirán en el widget.
    Consejo Q: los datos de satisfacción del cliente suelen estar impulsados por los datos recopilados, no por estándares de codificación fija. En los casos en los que no existen estándares industriales, esta opción puede ser favorable.

Puede cambiar el nombre de este eje escribiendo el nombre deseado en el cuadro de texto Etiqueta.

Eje de importancia

El eje de importancia hace referencia al eje y del widget de impulsores clave.

Etiqueta y umbral en sí mismos en el eje de importancia

Cambiar el tipo de umbral ajustará la línea horizontal a lo largo del eje y:

  • Estático: Determine dónde se situará la línea de umbral vertical en el eje Y. Mover el marcador de umbral (no representado) le permite decidir el punto en el que una puntuación cambia de funcionar bien a funcionar mal.
  • Dinámico: La línea de umbral se establecerá automáticamente en los valores de mediana de los impulsores que se incluirán en el widget.
    Consejo Q: los datos de satisfacción del cliente suelen estar impulsados por los datos recopilados, no por estándares de codificación fija. En los casos en los que no existen estándares industriales, esta opción puede ser favorable.

Puede cambiar el nombre de este eje escribiendo el nombre deseado en el cuadro de texto Etiqueta.

Opciones de visualización

Seleccione entre las diferentes opciones de visualización para seguir personalizando el widget.

Seleccione Mostrar eje X para mostrar los porcentajes de rendimiento en la parte inferior del widget.

Casilla de selección Mostrar eje X en la sección Opciones de visualización

Seleccione Mostrar eje Y para mostrar los valores de importancia en la parte izquierda del widget.

Casilla de selección Mostrar eje Y en la sección Opciones de visualización

Seleccione Mostrar etiquetas para mostrar las etiquetas junto a los controladores dentro del widget.

Casilla de selección Mostrar etiquetas en la sección Opciones de visualización

Seleccione Mostrar leyenda para mostrar la leyenda en el widget. Haga clic en la muestra de color para cambiar el color de los círculos del controlador para cada cuadrante. También puede seleccionar el texto predeterminado y escribir sus propios valores de leyenda.

Mostrar opciones de leyenda en el menú Opciones de visualización.

Seleccionar rango de escala automáticamente para ajustar valores de eje mínimos y máximos automáticamente. Esto no ajusta sus marcadores de umbral. Más bien sirve para “acercar” o “alejar” para darle la mejor vista posible de sus impulsores clave.
Casilla de selección Escalar rango automáticamente dentro de la sección Opciones de visualización

Seleccione Puntos de datos de escala por tamaño de muestra para ajustar el tamaño de cada círculo de controlador en relación con los otros tamaños de muestra de los círculos de controlador. Cuanto mayor sea el círculo, mayor será el tamaño de la muestra.

Puntos de datos de escala por tamaño de muestra marcados en las opciones de visualización

Mostrar el número de respuestas para cada valor de datos en la quick info garantiza que cuando alguien pase el ratón por encima de un punto de datos, una quick info le mostrará el rendimiento, la importancia y el tamaño de la muestra para ese punto de datos.

Consejo Q: esta configuración solo puede mostrar el total de respuestas de hasta 10 valores de datos a la vez. Después de 10 valores de datos, la quick info solo mostrará el número de respuestas para el valor sobre el que está pasando el ratón por encima.

Al pasar el ratón por encima del punto en el widget de impulsores clave, la información sobre herramientas muestra los números mencionados

Interpretación

El eje Y, también llamado eje de importancia, es un valor entre 0 y 1 que representa el grado de correlación de un determinado impulsor con la métrica de resultados. Se calcula tomando el valor absoluto de la r de Pearson, tal que:

Importancia = | r |

A medida que el valor de importancia se acerca a 1, se entiende que la relación entre el impulsor y el resultado es más fuerte.

El eje X, también llamado eje de rendimiento, es una escala normalizada. Esto significa que el valor va del 0% al 100%. Este eje está normalizado y, dependiendo de si ha seleccionado el cuadro promedio o superior/inferior para su métrica, depende de la puntuación media o de los cuadros superior/inferior de las puntuaciones. La normalización permite comparar conductores potenciales con diferentes escalas. El porcentaje del promedio se calcula tomando el valor del impulsor potencial de la métrica de resultados y dividiéndolo por el valor máximo posible del impulsor potencial.

Ejemplo: supongamos que pide a los encuestados que respondan a una pregunta en una escala del uno al cinco. Si la puntuación más alta que da un participante para esta pregunta es un cuatro, se utilizarán cuatro como denominador al calcular el porcentaje en el eje de rendimiento.

El porcentaje de la casilla superior/inferior se calcula tomando el valor del impulsor potencial de la métrica de resultados y dividiéndolo por 100.

El widget de impulsores clave se divide en cuatro cuadrantes:

  • Importante y muy valorada: Estos valores caen en el cuadrante superior derecho e indican impulsores que juegan un papel importante en la determinación de la medida del resultado.  Estos impulsores también tienen puntuaciones más altas. Por ejemplo, “Satisfacción del servicio” impulsa la satisfacción general de manera que una mayor percepción de seguridad está relacionada con puntuaciones de satisfacción generales más altas.  En este caso, los encuestados también han indicado que esta empresa tiene un buen desempeño con respecto a la “Satisfacción del servicio”.
    Importante pero muy valorado en el cuadrante superior derecho del gráfico
  • Importante pero mal valorados: Estos valores caen en el cuadrante superior izquierdo e indican impulsores que juegan un papel importante en la determinación de la medida del resultado. Sin embargo, estos impulsores tienen puntuaciones más bajas. Por ejemplo, “Satisfacción del producto” juega un papel importante en la determinación de la satisfacción general de tal manera que los productos pobres están relacionados con una menor puntuación de satisfacción general. En este caso, los encuestados indicaron que a esta empresa no le va bien en lo que respecta al control de la “Satisfacción del producto”. Se trata de un área de mejora para esta empresa.
    Importante pero mal valorado en el cuadrante superior izquierdo del gráfico
  • No importante y mal valorados: Estos valores caen en el cuadrante inferior izquierdo e indican impulsores que no son importantes para determinar la medida del resultado. Estos impulsores también tienen puntuaciones bajas. Por ejemplo, “Frecuencia de contacto con soporte” no impulsa las puntuaciones de satisfacción generales y los encuestados también indicaron que esta empresa no tenía que ponerse en contacto con soporte a menudo. Sin embargo, es posible que esta empresa no necesite mejorar este impulsor porque no está afectando su satisfacción general.
    No es importante y se califica mal en el cuadrante inferior izquierdo del gráfico
  • No importante, pero muy valorados: estos valores caen en el cuadrante inferior derecho e indican impulsores que no son importantes para determinar la medida del resultado. Estos conductores también tienen una puntuación alta. Por ejemplo, el “Tiempo de resolución” no fomenta la satisfacción, pero obtuvo altas puntuaciones por parte de los encuestados. Si bien se podría argumentar que tener un buen tiempo de resolución para los problemas escalados siempre es algo bueno, no influye en la satisfacción general del cliente de esta empresa.No importante, pero con una calificación alta en el cuadrante inferior derecho del gráfico

Método de análisis

El widget de impulsores clave tiene dos métodos de análisis diferentes que se le pueden aplicar. Esto afecta a cómo se visualizan los valores en los cuatro cuadrantes y la puntuación de importancia. Puede cambiar el cálculo utilizado en su widget en cualquier momento; solo tenga en cuenta que la puntuación de importancia y los valores de los cuatro cuadrantes pueden cambiar.

Consejo Q: La correlación de Pearson es más eficiente que la importancia relativa para conjuntos de datos grandes. Cuando el recuento total de respuestas del dashboard en todas las fuentes de datos supera los 5 millones, los análisis de importancia relativa pueden agotar el tiempo de espera o fallar.

seleccionar el método de análisis en un widget de controlador clave

  • Correlación de Pearson: este cálculo mide la correlación lineal entre los impulsores y la métrica de resultados. La opción predeterminada (y solo) al utilizar temas de texto como controladores.
    Consejo Q: para todos los widgets de impulsores clave creados antes del 18 de febrero de 2022, el único cálculo predeterminado era la correlación con Pearson. Todos los widgets creados antes de esta fecha se han dejado como Pearson, pero ahora puede cambiar el cálculo si lo desea. De forma alternativa, la creación de un nuevo widget de impulsores clave permitirá el acceso a la versión más reciente de esta funcionalidad.
    Consejo Q: Los grupos de indicadores solo se pueden utilizar como métrica de resultados cuando se selecciona la correlación de Pearson.
  • Análisis de importancia relativa: este es el método de cálculo predeterminado. El análisis de importancia relativa ejecuta modelos con cada combinación de las variables independientes para determinar el impacto independiente en el R-cuadrado (varianza explicada), porque es probable que todos los controladores estén muy correlacionados. Tenga en cuenta que la primera vez que configura el widget con Análisis de importancia relativa, puede tardar un tiempo en cargarse y mostrar datos. Para obtener más información sobre este método de análisis, también llamado Ponderaciones relativas de Johnson, consulte nuestra página de Stats iQ.
    Atención: El análisis de importancia relativa no está disponible actualmente en los dashboards EX.
    Consejo Q: El análisis de importancia relativa no admite actualmente el uso de grupos de indicadores como métrica de resultados.
    Atención: El análisis de importancia relativa requiere un recuento de respuestas completo mayor que el número de impulsores. Una respuesta completa es aquella que contiene datos para cada controlador individual.
    Atención: El análisis de importancia relativa admite hasta un máximo de 50 controladores a la vez.

Decidir entre cálculos

La correlación de Pearson no tiene en cuenta la multicolinealidad, que es cuando las variables independientes (en este caso, los impulsores) que se comparan con la variable dependiente (una métrica de resultados) ya están altamente correlacionadas por sí mismas. Importancia relativa, en contraste con Pearson, sí considera la multicolinealidad. Por eso es el estándar de la industria para los datos de encuestas.

Ejemplo: Supongamos que está intentando utilizar si un cliente ha oído hablar de una marca determinada y su preferencia por una marca determinada para predecir su intención de compra. ¿Es muy probable que los clientes que no han oído hablar de su marca la indiquen como su principal preferencia? Es improbable; naturalmente, cuanto menos consciente sea una marca, menor será la probabilidad de que muestre una preferencia por esa marca. Este es el problema que presenta la multicolinealidad. Debido a esto, es importante separar esas relaciones entre impulsores para determinar cuál tendrá el mayor impacto en la métrica de resultados.
Atención: El análisis de importancia relativa solo está disponible en dashboards de CX.

Opciones adicionales

Haga clic en los tres puntos horizontales de la esquina superior derecha de su widget para ver opciones adicionales.

el menú de tres puntos en la esquina superior derecha de un widget

  • Exportar: Exporte su widget como JPG, PDF o XLSX.
  • Ver datos: Vea una tabla que contenga datos de todos los impulsores clave de su widget.Tabla de puntos de datos de controladores clave

Preguntas frecuentes

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