Qualtrics Platform
Customer Journey Optimizer
XM Discover
Qualtrics Social Connect

Melhores práticas do programa BX

Sobre as melhores práticas do programa BX

Os programas BX permitem que você realize uma avaliação abrangente e contínua da saúde de sua marca em comparação com seus principais concorrentes. As pesquisas BX criam os dados que são usados para gerar a fonte de dados do rastreador de marca, um conjunto de dados empilhado que torna as ferramentas analíticas BX e o dashboard mais robustos. É importante programar sua pesquisa especificamente para que seja compatível com a criação de uma fonte de dados do rastreador de marca.

Qdica: O Assistente de instalação orienta você na criação do seu programa BX e fornece um modelo para a pesquisa. Se você personalizar a pesquisa além do que é sugerido, saiba que os campos de pesquisa necessários para o BTDS podem não ser gerados automaticamente.

Atenção: os programas BX são muito maiores e mais complexos do que os projetos de pesquisa padrão. Recomendamos a utilização do link de visualização para garantir que todos os elementos estejam funcionando corretamente. Além disso, recomendamos a realização de um “soft launch” enviando o programa para uma população pequena (por exemplo, 10% do tamanho da sua amostra) e, em seguida, revisando seus dados.

Qdica: os programas BX são conduzidos pela equipe de implementações da Qualtrics ou por um parceiro de implementações de terceiros. Entre em contato com seu Executivo de contas ou Representante de sucesso do XM para saber mais.

Estrutura da pesquisa

Aviso: se você estiver usando um estudo BX criado pela equipe de implementação da Qualtrics ou por uma equipe de implementação de terceiros, não faça alterações não autorizadas no gerador de pesquisas ou no fluxo da pesquisa, pois isso pode invalidar os dados coletados.

A maioria das pesquisas BX segue a mesma estrutura básica projetada para fornecer respostas confiáveis e medir as principais métricas.

Introdução e triagem: Identifica consumidores relevantes das marcas/produtos em sua categoria.
Conscientização: mede o grau de prontidão com que sua marca vem à mente quando solicitada por sua categoria.
Uso: mede a frequência com que os entrevistados usam ou compram cada marca, histórica e recentemente, bem como ajuda a identificar usuários de marca recentemente perdidos e possíveis barreiras para usar ou comprar.
Barreiras: Identifica as principais barreiras à compra de cada marca.
Métricas de resumo: fornece uma medida holística da experiência da marca de um cliente.
Imagery: mede a percepção da marca na mente do cliente.
Comunicações: Determina a conscientização do anúncio, que avalia a capacidade da marca de acessar memórias publicitárias.
Dados demográficos: identifica os principais dados demográficos dos entrevistados, que são usados para filtrar dados, se necessário.
Qdica: Os dados demográficos podem ser usados para garantir que a amostra de entrevistados seja representativa da população que você gostaria de estudar.

Recomendamos seguir essas práticas recomendadas ao editar o conteúdo e a estrutura da pesquisa.

Use tipos de perguntas padrão (seleção única, seleção múltipla ou entrada de texto) sempre que possível. Tenha um plano claro de como mapear os dados para qualquer outro tipo de pergunta.
Evite configurações em que os participantes possam responder ao mesmo contêiner de perguntas para conteúdo diferente. Por exemplo, usar uma pergunta para pedir aos entrevistados que forneçam contexto em uma marca selecionada aleatoriamente.
Considere quais filtros você gostaria de usar em seu painel e inclua maneiras de capturar essas informações. Por exemplo, se você precisar filtrar por grupos etários, certifique-se de criar uma variável de dados integrados de grupo etário.
Considere quais intervalos de datas serão mais relevantes em seus relatórios. É comum criar um campo de dados incorporado “wave_date” para capturar as informações de período de campo mais relevantes para filtrar ou agrupar em dashboards.
Qdica: Os períodos de campo podem não estar alinhados com os campos Data de registro ou Data de término, por isso o campo “wave_date” é útil para relatórios. Por exemplo, sua onda de abril pode precisar incluir alguns entrevistados a partir do início de maio.
Considere quaisquer variáveis personalizadas que possam ser necessárias e configure-as usando dados integrados.

Qdica: recomendamos agrupar elementos no fluxo da pesquisa para manter a lógica organizada e a solução de problemas mais fácil.

Princípios de programação

Para gerar uma Fonte de Dados do Brand Tracker (BTDS) com seu programa, algumas considerações de programação adicionais são necessárias:

As marcas devem ser inseridas na lista de opções reutilizáveis.
A pergunta e o texto de resposta das marcas devem corresponder exatamente à lista de opções reutilizáveis.
As perguntas da pesquisa relacionadas à marca devem ser organizadas em blocos de pesquisa paralelos.

Lista de opções reutilizáveis

A lista de marcas completa de toda a pesquisa deve ser inserida como uma Lista de opções de resposta reutilizável. Os nomes das marcas ao longo do restante da pesquisa devem corresponder aos nomes inseridos na Lista de opções de resposta reutilizáveis. Para mais informações, consulte a página de suporte vinculada.

Qdica: Opções como “Outro”, “NA” ou “Nenhum” não devem ser incluídas na lista de opções reutilizáveis, mas podem ser incluídas nas perguntas reais da pesquisa.

Atenção: os nomes das marcas não podem exceder 35 caracteres.

Texto da pergunta e resposta

Para perguntas repetidas para cada marca (também conhecidas como perguntas conduzidas por marca), a etiqueta da pergunta (por exemplo, “NPS_brandX”) e o texto da pergunta (por exemplo, “Qual a probabilidade de você recomendar [marca X] a um amigo ou colega?”) deve ser consistente.

Para perguntas com marcas como opções de resposta, certifique-se de definir o Nome da variável como a marca na lista de opções reutilizáveis se o texto da opção de resposta for diferente do nome da marca (por exemplo, se houver HTML para uma imagem ou texto adicional).

Blocos de pesquisa paralela

Um bloco de pesquisa paralela é quando uma série de perguntas sobre uma única marca é agrupada em um bloco de pesquisa e existe um bloco de pesquisa para cada marca. Cada nome de bloco deve seguir o mesmo padrão de nomeação, o que fará com que as perguntas dentro delas sejam consideradas paralelas. A Qualtrics empilhará perguntas paralelas juntas.

Exemplo: digamos que você queira fazer blocos que perguntem sobre barreiras à compra de marcas. Se você nomear cada bloco como “Barreiras – [Nome da marca]” (por exemplo, “Barreiras – Melhor Café da Manhã”, “Barreiras – Cereal Saudável”), o algoritmo da máquina irá considerar estes blocos paralelos e empilhar perguntas em conjunto. Se os blocos tiverem convenções de nomes diferentes (por exemplo, “Barreiras – Melhor Café da Manhã”, “Barreiras – Cereais Saudáveis (crianças)”), o algoritmo da máquina não considerará os blocos paralelos e poderá não empilhá-los.

Empilhamento de dados integrados

Por padrão, os campos de dados integrados não serão empilhados. No entanto, o empilhamento de campos de dados incorporados é frequentemente necessário para variáveis de marca personalizadas que calculam e medem dados de marca.

Os campos de dados integrados empilhados devem ser adicionados à parte superior do fluxo da pesquisa com o valor “0” e a seguinte convenção de nomes:

gbt__v1__[Tipo de pilha]__[Nome da coluna]__[Nome da marca]

Exemplo: talvez você queira definir “consideração” como se um entrevistado já tenha usado a marca ou usaria a marca se a preferida dele não estiver disponível. A criação de uma variável de dados integrados empilhados permite combinar ambas as condições em um campo que você pode usar em filtros e widgets de dashboard.

Crie sua variável de dados integrados na parte superior do fluxo da pesquisa.
Adicione um elemento de lógica de ramificação após a pergunta a partir da qual você deseja que o valor dos dados integrados seja definido.
Adicione um elemento de dados integrado dentro dessa ramificação.
Defina a variável de dados integrados igual a 1.
Clique em Aplicar para salvar o fluxo da sua pesquisa e, em seguida, publique sua pesquisa.

Consulte as seções abaixo para obter mais informações sobre como criar sua variável de dados integrados empilhados.

Tipo de pilha

O tipo de pilha se refere ao tipo de variável que está sendo referenciada para estes dados integrados. Existem dois tipos de pilha:

Binário (b): A variável só tem dois valores potenciais. Por exemplo, para a variável “Consideração”, uma marca é considerada (1) ou não é considerada (0).
Normal (n): a variável tem um número ilimitado de opções numéricas e contém um valor calculado ou o valor que um participante selecionou para uma pergunta.

Tipo de pilha	Formato de exemplo	Exemplos de casos de utilização
b (binário)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorito, Consideração calculada
n (normal)	gbt__v1__n__Compartilhar de Wallet__QMusic	Equidade da marca, participação na carteira

Nome da coluna

O nome da coluna é o que você deseja que apareça como a variável de dados integrados no BTDS.

Tipo de pilha	Formato de exemplo	Exemplos de casos de utilização
b (binário)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorito, Consideração calculada
n (normal)	gbt__v1__n__Compartilhar de Wallet__QMusic	Equidade da marca, participação na carteira

Nome da marca

O nome da marca indica a qual marca os dados na variável estão se referindo.

Atenção: os nomes das marcas devem corresponder à marca correspondente na lista de opções reutilizáveis. Se os nomes das marcas não coincidirem completamente, os dados não serão empilhados corretamente. Isso inclui caracteres especiais como espaços, apóstrofos, hifens, etc.

Tipo de pilha	Formato de exemplo	Exemplos de casos de utilização
b (binário)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorito, Consideração calculada
n (normal)	gbt__v1__n__Compartilhar de Wallet__QMusic	Equidade da marca, participação na carteira

Autocodificado Unaided Awareness

Medidas de conscientização não auxiliadas que marcas vêm à mente quando você menciona uma categoria específica (por exemplo, “Quando você pensa em [categoria], qual marca vem à mente primeiro?”). Autocoded Unaided Awareness (AUA) garante que as variações na ortografia, capitalização ou siglas comuns são corrigidas para que possamos agrupar adequadamente os dados. Isso é feito criando um serviço web no fluxo da pesquisa.

Qdica: Se você estiver interessado em configurar o Autocoded Unaided Awareness, entre em contato com seu parceiro de implementação.

O serviço Web AUA visualiza os dados de texto aberto inseridos e compara-os com um dicionário de marca que você cria. Se a entrada for semelhante a um nome de marca dentro de um pequeno número de desvios de caracteres, o Web Service recodifica a entrada para corresponder ao dicionário de marca.

Exemplo: digamos que temos uma lista de marcas que contém “Qualtrics”. Com o AUA ativado, qualquer variação do Qualtrics (por exemplo, “Quatrlics”) será recodificada como “Qualtrics”. No entanto, se um entrevistado digitasse “QXM”, isso não será incluído, pois não é uma variação de “Qualtrics”.

Qdica: Por que usar AUA em vez de Text iQ?

AUA é lida com nomes e nomes próprios, enquanto o Text iQ é focado em termos de linguagem comum e estruturas gramaticais em entradas de texto de forma mais longas.
A AUA recodifica respostas de texto em tempo real durante a sessão de pesquisa, para que você não precise esperar qualquer processamento para ver os valores. Você também pode usar os resultados na lógica de pesquisa, se necessário.
Você pode empilhar os resultados do AUA para aproveitar o teste de significância e outras opções analíticas em toda a análise e nos painéis da Qualtrics.

DETALHES AUA

Somente os idiomas suportados pela plataforma Qualtrics são compatíveis com AUA. Os idiomas personalizados não são suportados.
Uma determinada marca pode ter várias entradas incluídas (por exemplo, “Qualtrics” pode incluir entradas para “Qualtrics”, “Software Qualtrics”, “Pesquisa Qualtrics” e “Qualtrics XM” para garantir que as variações de todas elas sejam recodificadas como apenas “Qualtrics”).
A duração do nome da marca influencia a distância entre a ortografia do entrevistado e uma entrada de marca no Dicionário da marca.
- Respostas com 3 caracteres ou menos não são permitidas diferenças e devem corresponder exatamente à entrada da marca. Por exemplo, “Ivy” precisaria ser exatamente escrito como “Ivy”.
- Respostas com 4 caracteres são permitidas com um desvio. Por exemplo, “QHub” aceitaria variações como “Qub” e “QHb”.
- As respostas que têm 5 caracteres têm dois desvios permitidos. Por exemplo, “Flanel” aceitaria variações como “Flannel” ou “Flnl”.
- Respostas com mais de 6 caracteres são permitidas três desvios. Por exemplo, “BeatDrop” aceitaria variações como “BeatD” ou “BetDrp”.

Qdica: Se você quiser revisar ou atualizar seu Dicionário da marca, trabalhe com seu parceiro de implementação.

Equidade da marca, participação na carteira e lacuna de oportunidades

Qdica: Se você estiver interessado em configurar as análises de Equidade da marca, Participação na carteira ou Lacuna de oportunidade, entre em contato com seu parceiro de implementação.

As métricas Brand Equity, Share of Wallet e Opportunity Gap são usadas em dashboards BX para fornecer insights avançados sobre o desempenho da marca.

PATRIMÔNIO LÍQUIDO

O patrimônio atitudinal da marca mede quais consumidores da marca escolheriam se não houvesse barreiras para comprar ou usar um produto. Quando visualizado de forma agregada, o patrimônio atitudinal da marca reflete a participação de mercado esperada de sua marca. Esta é uma porcentagem que deve totalizar 100 (por exemplo, 75% dos consumidores comprariam minha marca se pudessem, mas 25% prefeririam comprar [x] marca).

Sua abordagem é simples e requer apenas algumas perguntas (propriedade, consideração e classificação da marca). As classificações relativas de marca são transformadas em “posições” e depois em “participação prevista”. Essas medidas têm forte correlação com comportamentos.

Qdica: o patrimônio atitudinal da marca é calculado em uma pesquisa BX criando um serviço web no fluxo da pesquisa.

Qdica: há muitas conceitualizações de brand equity, e a abordagem Qualtrics é chamada de brand attitudinal equity. Essa conceituação está disponível no domínio público e tem sido validada extensivamente.

PARTICIPAÇÃO DE WALLET, OU PARTICIPAÇÃO DE MERCADO ESTIMADA

A participação na carteira, também conhecida como “participação de mercado estimada”, mede quanto do uso recente dos entrevistados é atribuído a cada marca. Geralmente, essa é uma porcentagem que deve totalizar 100 (por exemplo, nos últimos 6 meses, 75% das minhas compras [categoria] foram com a marca [x] e 25% com a marca [y]).

Qdica: o compartilhamento da carteira é calculado em uma pesquisa BX criando uma operação matemática no fluxo da pesquisa.

PACOTE DE OPORTUNIDADE

A diferença de oportunidades é a diferença entre o patrimônio atitudinal de sua marca e a participação de mercado estimada – em outras palavras, a diferença entre o desejo pela sua marca e o comportamento de compra real. A oportunidade existe quando o patrimônio líquido é maior que a quota (pontuações positivas) e a vulnerabilidade está presente quando o patrimônio líquido é inferior à quota (pontuações negativas).

Qdica: a lacuna de oportunidade é calculada em uma pesquisa BX criando uma operação matemática no fluxo da pesquisa.

Muitas das páginas neste site foram traduzidas do inglês original usando tradução automática. Embora na Qualtrics tenhamos feito nossa diligência prévia para obter as melhores traduções automáticas possíveis, a tradução automática nunca é perfeita. O texto original em inglês é considerado a versão oficial, e quaisquer discrepâncias entre o inglês original e as traduções automáticas não são juridicamente vinculativas.