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Utilisation et modification de votre source de données Brand Tracker

À propos de l’utilisation et de la modification de votre source de données Brand Tracker

Les
programmes BX collectent des données sur votre marque en plus des marques concurrentes et du grand marché, ce qui rend l’ensemble de données plus complexe que les projets standard. Les programmes BX utilisent un jeu de données empilé (Brand Tracker Data Source ou BTDS) pour identifier plus facilement les informations dans vos données.

Compréhension de la source de données BX

Attention : la source de données Brand Tracker est créée en tant que projet de données importées dans le programme BX.

Le BTDS diffère de ce que vous verriez dans un jeu de données standard. Dans un ensemble de données standard, chaque répondant a une ligne qui contient toutes les réponses à ses réponses, la mesure de chaque marque étant sa propre colonne. Ces jeux de données ont tendance à être très larges avec des centaines de colonnes.

Exemple : dans ce jeu de données plat, il existe une ligne de données pour Sarah Smith et une ligne de données pour Barnaby Jones. Il existe des colonnes distinctes pour les métriques pour chaque organisation.

Exemple de jeu de données standard, avec une ligne pour chaque répondant

Dans le BTDS, la Marque devient une colonne de première classe dans le jeu de données et chaque répondant a une ligne pour chaque marque. La ligne de la marque contient toutes les données de cette seule marque. Ces jeux de données comportent plus de lignes que le jeu de données standard, mais ils ont beaucoup moins de colonnes, ce qui les rend plus faciles à lire.

Exemple : dans cet ensemble de données empilé, il y a 5 lignes de données pour Sarah Smith, même si elles ne représentent qu’une seule réponse. Chaque ligne contient les données de Sarah pour chaque marque mesurée.

Exemple d’ensemble de données empilé, avec trois lignes de marque pour chaque répondant

Astuce Qualtrics : dans la mesure où les ensembles de données empilés comportent des lignes différentes pour chaque organisation, le nombre de réponses enregistrées dans l’onglet Données &amp BTDS ; analyse sera supérieur au nombre total de répondants uniques. Pour trouver le nombre total de répondants uniques, créez un filtre pour Singular = 1.

RESPONSEID

Le champ ResponseID (ID de la réponse) nous permet d’identifier les lignes appartenant au même répondant. Cette valeur provient de la soumission de l’enquête d’origine et est répétée pour chaque ligne appartenant à ce répondant.

SINGULAIRE

Le nombre de réponses enregistrées dans l’onglet Données & Analysis nous donnera le nombre total de toutes les lignes, qui sera supérieur au nombre total de répondants uniques. Pour déterminer les répondants uniques, nous pouvons filtrer par champ Singulier.

Lorsque Singular = 1, nous voyons des lignes de répondants uniques sans informations sur la marque. Il existe une seule ligne de répondant par réponse.
Astuce Qualtrics : créer un filtre pour Singular = 1 affichera le nombre de répondants individuels.
Lorsque Singular = 0, la ligne contient les données de marque. Il existe plusieurs lignes de données de marque pour chaque répondant.

Attention : vous devez réfléchir soigneusement au filtrage Singular = 1 ou Singular = 0 en fonction de vos objectifs de données dans les tableaux de bord. Dans la plupart des cas, vous souhaitez filtrer Singular = 0 pour exclure les lignes supplémentaires ne concernant pas la marque de votre taille de base et éviter les inexactitudes de données. Sinon, si vous devez afficher des nombres réels de données au niveau du répondant, vous pouvez filtrer par Singular = 1.

UNIQKEY

Le champ __uniqKey__ combine l’ID de réponse et le nom de la marque, affichés sous la forme BrandName:ResponseID. Pour la ligne de répondant unique sans informations sur la marque, la même ligne où Singular = 1, __uniqKey__ sera :ResponseID. Cela est utile pour réduire la réponse exacte de ces données, ainsi que la marque sur laquelle elles donnent spécifiquement leur avis.

MARQUE

Le champ Marque indique à quelle marque les données de cette colonne font référence, ce qui vous permet de voir et de filtrer facilement les données de marque.

DONNÉES MULTISELECT LED ATTRIBUT

Les questions pilotées par des attributs contiennent les marques comme choix de réponse. Il s’agit généralement de types de questions à sélection multiple et il existe plusieurs colonnes avec des données correspondant à cette question.

Exemple : un exemple courant de ces types de questions est la question « Sensibilisation assistée ».

La question de sensibilisation aidée, avec une liste de marques comme choix de réponse

Question : détermine si la marque a été sélectionnée pour cette question. Les données seront un 1 (« Oui ») ou un 0 (« Non »).
Question – Affichée : détermine si la marque a été affichée pour cette question. Les données seront 1 (affiché) ou 0 (non affiché).
Question – Sélections : contient toutes les marques sélectionnées pour cette question. Il y aura plusieurs valeurs dans cette colonne et la liste de valeurs sera la même pour toutes les lignes de ce répondant.

CHARGE ET FUSION DES DONNÉES DE QUESTION

Il existe également plusieurs colonnes pour les questions qui apparaissent dans le nom de la marque à l’aide de la boucle &amp ; fusionnez.

Exemple : un exemple de ce type de question est la question « Intention future ».

La future question d’intention, avec le texte inséré Boucle et fusion mis en surbrillance

Question : indique quel choix de réponse a été sélectionné pour la question.
Question – Affichée : détermine si la marque a été affichée pour cette question. Les données seront 1 (affiché) ou 0 (non affiché).

DONNÉES NON STOCKÉES

Les données non empilées ne sont pas liées à la marque, telles que les questions standard (par exemple, les données démographiques) et les champs de données intégrées non empilées. Ces champs sont répétés par marque, ce qui leur permet de conserver les données disponibles, que vous recherchiez une marque spécifique ou toutes les marques.

Astuce Qualtrics : les questions à sélection multiple utilisant des données qui ne sont pas des données de marque contiendront la liste des choix sélectionnés dans la même colonne. Aucune information n’est stockée sur le fait que le répondant ait vu ou non les choix de réponse.

Génération du BTDS

Si vous créez un programme BX à partir de zéro, la source de données Brand Tracker n’est pas générée automatiquement et doit être générée avant la collecte des données. Les données collectées avant la génération du BTDS ne seront pas empilées.

Astuce Qualtrics : nous vous recommandons de générer le BTDS une fois votre enquête entièrement programmée et testée. La générer plus tôt pourrait finir par compliquer le jeu de données avec du matériel et des colonnes supplémentaires.

Créez un programme BX.
Accédez à votre enquête BX.
Saisissez le flux d’enquête.
Recherchez le __bx_schematized__. Il doit s’agir du premier champ de données intégrées dans le flux d’enquête.
Remplacez la valeur par 1.
Cliquez sur Appliquer.
Revenez à l’éditeur d’enquête et cliquez sur Publier pour publier votre enquête.

Compatibilité des jeux de données empilés

Les jeux de données empilés ont des limitations quant aux types de champs et de questions qui fonctionnent le mieux pour le traitement des données. Lors de la création de votre programme BX, il est important de s’assurer que la structure de l’enquête est compatible avec le BTDS qui sera généré.

Le BTDS est compatible avec les types de questions suivants :

Choix multiple (sélection unique et multiple)
Saisie de texte, matrice
Texte descriptif
Somme constante
Curseur
Ordre de classement
Méta-informations

Attention : l’utilisation de types de questions incompatibles pourrait entraîner l’empilement inattendu de vos données ou l’absence de pile.

Filtrage et exportation du BTDS

Filtrer et exporter le BTDS fonctionne de la même manière que le filtrage et l’exportation depuis l’onglet Données & Analysis. Ces opérations peuvent être utiles pour mieux comprendre les analyses du tableau de bord, réduire la taille du jeu de données ou afficher des sous-sections spécifiques du jeu de données empilé.

Astuce Qualtrics : le filtrage pour Singular = 0 affinera l’ensemble de données afin d’inclure uniquement les réponses uniques pour le programme BX. Ce nombre de réponses doit correspondre aux données du projet d’enquête du programme.

Optimisation

Les programmes BX avec de grandes listes de marques peuvent créer des ensembles de données plus volumineux que nécessaire. Avec l’optimisation de la marque, vous pouvez limiter vos données aux seules marques importantes.

Exemple : Disons que vous faites des recherches sur les marques aux États-Unis et au Canada. Il y a 10 marques d’intérêt aux États-Unis alors qu’il n’y a que 4 marques d’intérêt au Canada. L’équipe de recherche canadienne utiliserait l’optimisation pour isoler leurs 4 marques et n’aurait pas à travailler avec des données inutiles.

Accédez au flux d’enquête de votre projet BX.
Dans le bloc de données intégrées, cliquez sur Ajouter un nouveau champ.
Nommer le champ
```
gbt__opt-v1__Marque.
```
Cliquez sur Options.
Pour la variable créée à l’étape 3, sélectionnez Ensemble de texte à valeurs multiples comme type de variable.
Cliquez sur OK.
Après la question qui définit la liste de marques, ajoutez une branche. Dans l’exemple ci-dessus, cette branche serait postérieure à la question sur les pays.
Cliquez sur Ajouter une condition.
Créez la condition qui définira votre liste de marques. Pour l’exemple ci-dessus, il s’agirait du « Canada ».
Ajoutez la variable que vous avez créée à l’étape 3.
Saisissez les marques pour lesquelles vous souhaitez créer un rapport. Pour l’exemple ci-dessus, il s’agirait des 4 marques qui intéressent le Canada.
Répétez les étapes 7 à 9 pour les autres listes de marques que vous souhaitez optimiser.
Cliquez sur Appliquer.
Publiez votre enquête.

Avec la variable d’optimisation définie, le BTDS traité supprime les lignes qui ne sont pas incluses dans la liste pour cette variable.

Correction des erreurs avec BTDS

Attention : si des modifications sont apportées à l’enquête après la collecte d’une réponse, le BTDS devra être retraité pour que ces modifications soient appliquées aux réponses existantes. Pour retraiter votre BTDS, contactez le support de Qualtrics.

Les problèmes courants avec le BTDS sont les suivants :

Le nombre de réponses est différent entre le BTDS et Data & Analysis de l’enquête.
Les questions ou les champs de la marque ne s’empilent pas ou ne s’empilent pas de manière incorrecte après la génération du BTDS.

NOMBRE DE RÉPONSES

Pour comparer le nombre de réponses entre l’ensemble de données de l’enquête et le BTDS, filtrez le BTDS avec Singular = 1. Comparez ce nombre au nombre total dans l’ensemble de données de l’enquête. Si les données circulent correctement, ces deux nombres doivent correspondre.

Si ces numéros ne correspondent pas, il peut y avoir des composants incompatibles dans l’enquête. Examinez les meilleures pratiques des programmes BX. Si tous les composants sont corrects, veuillez contacter le support de Qualtrics en indiquant la liste des ID de réponse affectés.

NON STACKING OU STACKING AMÉLIORÉMENT

Astuce Qualtrics : pour en savoir plus sur la programmation de jeux de données empilés, voir Meilleures pratiques du programme BX.

Consultez la liste des choix réutilisables et toutes les questions orientées marque. Les noms de marque doivent correspondre exactement à la liste des choix réutilisables.
Assurez-vous qu’il n’y a pas de sous-chaînes dans la liste de marques (par ex., une marque « Qualtrics » et une autre marque « Qualtrics Employee Experience »).
Assurez-vous que le texte de la question correspond exactement à chaque question destinée à s’empiler. Différents champs de texte inséré dans chaque question (par ex., du texte inséré pour différents logos par marque) empêcheront les questions d’être empilées, ce qui est particulièrement fréquent dans les questions avec matrice.
Vérifiez l’évaluation de l’&expert ; résultats de l’empilement des données pour voir s’il existe des problèmes signalés.

FAQ

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