Passer au contenu principal
Loading...
Skip to article
  • Customer Experience
    Customer Experience
  • Employee Experience
    Employee Experience
  • Brand Experience
    Brand Experience
  • Core XM
    Core XM
  • Design XM
    Design XM

Documents dans XM Discover


Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!


À propos des documents dans XM Discover

Lorsque la plupart des gens pensent aux « données », ils pensent aux données transactionnelles, organisées et formatées d’une manière qui facilite l’interrogation des réponses et l’analyse du sens. Mais la plupart des commentaires des clients ne sont pas structurés : il s’agit des grands blocs de texte dans les commentaires d’enquête, les discussions en direct, les e-mails, les appels téléphoniques retranscrits, etc. Cette page explique les bases de ce qui constitue un document dans XM Discover.

Qu’est-ce qu’un document dans XM Discover ?

Exemple : exemple de document
  1. Document : dans XM Discover, un document sert de conteneur pour toutes les zones de données structurées et non structurées qui représentent généralement une réponse unique ou une interaction avec un client (par exemple, une enquête remplie, une revue en ligne ou une transcription d’un appel de centre d’appels). Dans cet exemple, chaque ligne représente un document distinct.
    Astuce Qualtrics : pour les interactions conversationnelles fournies au format Excel, un seul document contiendra plusieurs lignes.
    Dans cet exemple de document, chaque ligne représente un document distinct.
  2. Données structurées : attributs : vous pouvez considérer les champs de données structurés comme des réponses à des questions de bout en bout. Un attribut est un champ de données associé à un document qui n’est pas du texte libre. Il s’agit généralement de champs avec des dates, des chiffres ou des données discrètes supplémentaires avec un degré élevé d’organisation, par exemple les noms de marque, les villes ou les hôtels. Les attributs peuvent être utilisés pour approfondir les informations exploitables lors du reporting.
    Vous pouvez considérer les champs de données structurés comme des réponses à des questions de bout en bout. Un attribut est un champ de données associé à un document qui nest pas du texte libre.
  3. Données non structurées : Verbatims : un verbatim est la partie des commentaires des clients qui contient des notes, des commentaires ou des réponses à des questions ouvertes. C’est ce qu’une personne dit et ressent au sujet de votre service, de votre produit ou de votre marque. Si une enquête pose plusieurs questions comme dans l’exemple ci-dessus, le document contiendra plusieurs verbatims, une réponse à chaque question. Il existe deux champs verbatim dans cet exemple.
    Un verbatim est la partie des commentaires des clients qui contient des notes, des commentaires ou des réponses à des questions ouvertes. Il existe deux champs verbatim dans cet exemple.

Il s’agit d’une décomposition schématique du document dans cet exemple :

Document

  • Données structurées : attributs
    • Identifiant de l’enquête
    • Date
    • Score
    • Auteur
  • Données non structurées : Verbatims
    • Avantages
    • Cons.

Comment Qualtrics facture-t-il les enregistrements de commentaires ?

Astuce Qualtrics : contactez votre Commercial Qualtrics si vous avez des questions sur la facturation.
  • 1 enregistrement de feedback correspond à 1 document avec 1 verbatim
  • 1 enregistrement de commentaires est facturé pour chaque champ verbatim supplémentaire
  • 1 enregistrement de commentaires est facturé chaque fois qu’un champ verbatim dépasse 2 048 caractères
  • Un document sans verbatims est facturé un quart d’un enregistrement de commentaires.

De nombreuses pages de ce site ont été traduites de l'anglais en traduction automatique. Chez Qualtrics, nous avons accompli notre devoir de diligence pour trouver les meilleures traductions automatiques possibles. Toutefois, le résultat ne peut pas être constamment parfait. Le texte original en anglais est considéré comme la version officielle, et toute discordance entre l'original et les traductions automatiques ne pourra être considérée comme juridiquement contraignante.