Widget de análise de drivers de marca (BX)

Widget Análise de acionadores de marca

A análise de motivadores de marca pode ajudar a responder a perguntas como “Quais desses fatores têm um impacto maior na classificação geral da marca – ‘facilidade de uso’, ‘valor para o dinheiro’ ou ‘conteúdo relevante’?” O widget de análise de drivers de marca mede como as variáveis de condução independentes (drivers) afetam as principais métricas de resultado para uma marca.

Este widget mostra a importância de cada motivador com base nos dados coletados até o momento. Ao personalizar este widget, você pode decidir se deseja mostrar essa análise para uma marca de cada vez, todas as marcas comparativamente ou se deseja realizar a análise de categorias. A análise de categoria agrega os resultados de todos os resultados das marcas em um só, fornecendo uma visão de desempenho “global”.

Você também pode selecionar entre várias formas diferentes de calcular a importância. Consulte Entendendo cálculos para obter mais informações sobre como entender os resultados mostrados neste widget.

Requisitos de dados para drivers

Os drivers neste widget são suas variáveis independentes. Essas podem ser perguntas imagéticas da marca ou perguntas do produto escritas em formato de escala. As perguntas sobre produtos podem ser sobre reputação, desempenho, confiabilidade e muito mais.

Os drivers geralmente vêm em dois formatos de dados diferentes, dependendo de como sua pesquisa de rastreador de marca foi configurada.

Perguntas de estímulo

Em um formato, as marcas são as respostas às perguntas do motivador.

Exemplo: ao perguntar aos entrevistados qual dessas marcas oferece um bom valor para o dinheiro, eles podem selecionar a partir de uma lista de marcas.

Quando mapeados para seu painel de instrumentos, esses campos devem ser do tipo Conjunto de texto de várias respostas.

Campo mapeado

No segundo formato, a pesquisa foi configurada de modo que cada resposta individual da pesquisa corresponda à avaliação de apenas uma marca. Isso significa que haverá um campo separado que identifica qual marca está sendo avaliada.

Exemplo: Uma pergunta, formatada como uma escala, perguntando se a marca dá ou não um bom valor para o dinheiro.

Se você estiver usando esse formato, só deve haver uma de cada pergunta de imagem para todas as marcas. Observe como, no exemplo acima, o nome da marca é canalizado para permitir que a mesma pergunta seja utilizada para diferentes marcas.

Você também precisará preparar algum tipo de campo de dados binários incorporados antes da coleta de dados para indicar que uma marca atende às expectativas da métrica de resultado (1) ou não (0). Isso significaria usar a lógica de ramificação para especificar quais pontos de escala correspondem a quais valores. Para etapas mais detalhadas, consulte a subseção Personalizar sua pesquisa com escalas.

Quando mapeados para seu dashboard, os campos de dados binários incorporados devem ser mapeados como o tipo de campo Valor numérico ou Conjunto numérico.

Requisitos de dados para métricas de resultado

A métrica de resultado é a variável dependente em sua análise. As métricas de resultado devem representar alguma medida importante para sua marca. Isso pode muitas vezes incluir perguntas NPS, probabilidade de recomendar ou perguntas de consideração.

O objetivo é determinar como os drivers afetam essa métrica para fornecer insight sobre as possibilidades de melhoria.

Se estiver usando perguntas de Motorista, as métricas de resultado precisam ser mapeadas para o dashboard como o tipo de campo Conjunto numérico, porque há uma lista discreta de valores numéricos que podem ser selecionados na pergunta. Você deve ter um campo separado para cada marca.

Se você estiver utilizando campos Mapeados, a métrica de saída precisa ser mapeada para o dashboard como o tipo de campo Conjunto de números ou Numérico. Você terá apenas um campo de métrica de resultado para todas as marcas. Você também precisa mapear o campo onde você identifica qual marca está sendo avaliada. Este pode ser qualquer tipo de campo, embora se recomende o conjunto de texto.

Configuração do widget

1. Selecione um tipo de cálculo. Para saber mais sobre essas três opções, consulte Entendendo os cálculos.
   
2. Determine se deseja obter nomes de marcas de perguntas de Motorista ou de um campo Mapeado. Consulte Requisitos de dados para drivers para obter mais informações sobre os requisitos para cada um.
3. Se você selecionou o campo Mapeado, clique em Selecionar campo para especificar a marca na qual você armazena a marca avaliada em cada resposta (geralmente apenas “marca”, mas a nomeação pode variar).
4. Se um esquema de ponderação estiver configurado no dashboard, você pode ativar a análise Ponderada para utilizar as ponderações nesta análise. Esta etapa não é necessária.
5. Clique em Selecionar driver para adicionar cada driver.
6. Clique em Configurar métrica resultante.

Configuração da métrica de resultado para perguntas do motorista

Leia essas etapas se você tiver indicado que iria “Obter nomes de marcas de” “Perguntas de estímulo”.

1. Etiquetar a métrica resultante.
2. A coluna “campo” é onde você seleciona o campo que criou para a métrica resultante.
3. A série é onde você especifica a marca que o campo mede.
4. Clique no sinal de mais ( + ) para mapear outro campo. Você deve ter um campo separado para cada marca.
5. Se você quiser executar a análise de categoria, selecione Avaliar as marcas da lista acima como uma representação de toda a categoria. Isso significa que as marcas serão agregadas em conjunto e um único cálculo será executado. Os resultados dirão como o setor industrial em pontuações gerais sobre o tipo de cálculo selecionado. Isso só deve ser feito se as marcas escolhidas representarem uma parcela significativa (> 80%) da indústria em estudo. Caso contrário, os dados provavelmente não serão úteis.
6. Clique em Salvar.

Configuração da métrica de saída para um campo mapeado

Leia essas etapas se você tiver indicado que iria “Obter nomes de marcas de” um “campo Mapeado”.

1. Etiquetar a métrica resultante.
2. A coluna “campo” é onde você seleciona o campo que criou para as métricas de resultado.
3. Selecione as marcas que você deseja analisar no widget.
4. Se você quiser executar a análise de categoria, selecione Avaliar as marcas da lista acima como uma representação de toda a categoria. Isso significa que as marcas serão agregadas em conjunto e um único cálculo será executado. Os resultados dirão como o setor industrial em pontuações gerais sobre o tipo de cálculo selecionado. Isso só deve ser feito se as marcas escolhidas representarem uma parcela significativa (> 80%) da indústria em estudo. Caso contrário, os dados provavelmente não serão úteis.
5. Clique em Salvar.

Qdica: seu widget informará que seus resultados podem ser insignificantes se o coeficiente de determinação (R2) estiver abaixo de 0,2 e o tamanho da amostra for inferior a 300 respostas. Lembre-se disso antes de tomar decisões com base nos resultados do widget. Esse aviso se aplica independentemente da forma como você configurou o widget (cálculo escolhido, formato de drivers etc.).

Ordenação de drivers e marcas

Você pode modificar a ordem em que os drivers ou as marcas são exibidos em seu widget. Isso permite destacar quais drivers são os mais fortes/fracos rapidamente e estabelecer a consistência do painel.

Ao escolher como classificar os determinantes em seu widget, você tem duas opções: por pontuação de importância ou por uma ordem personalizada de estímulos que você escolhe.

Classificando estímulos por pontuação de importância

Você pode ordenar os motivadores pelo escore de importância de todas as marcas, marcas selecionadas ou marcas individuais. Os widgets com análise de categoria podem ser classificados pela pontuação de importância da categoria.

1. Edite seu widget.
   
2. Em Classificar fatores por, selecione Pontuação de importância.
   
3. Em Ordenar por pontuação de importância de, selecione uma das seguintes opções:
   • Todas as marcas: Ao configurar uma métrica de resultado, você pode excluir determinadas marcas. Se você escolher “todas as marcas”, todas as pontuações de importância das marcas serão agregadas para cada motorista e usadas para classificar os motivadores, mesmo que determinadas marcas tenham sido excluídas da configuração do widget.
   • Marcas selecionadas: as marcas que você escolheu na janela modal de configuração de métricas de resultado a serem incluídas na análise do widget terão suas pontuações de importância agregadas para cada determinante. Em seguida, os fatores serão ordenados por essas pontuações de importância agregadas.
     Qdica: As métricas do resultado podem ser baseadas em perguntas de estímulo ou em um campo mapeado. A base de uma pontuação de importância em “Marcas selecionadas” só está disponível se sua métrica de resultado for baseada em um campo mapeado. Veja abaixo o campo onde essas marcas são selecionadas:
     
   • Marcas individuais: selecione uma marca específica cuja pontuação de importância você deseja classificar.
     Exemplo: Nossa marca é chamada MusiQ. Todos os outros são concorrentes que queremos comparar. Decidimos classificar o widget pela pontuação de importância do MusiQ.
4. Decida se você quer ordenar por crescente (pontuações mais baixas para mais altas) ou decrescente (das pontuações mais altas para as mais baixas).

Classificando drivers por ordem personalizada

1. Edite seu widget.
   
2. Em Organizar drivers por, selecione Personalizado.
   
3. Clique nos pontos para arrastar e soltar drivers na ordem que desejar.

Classificando marcas

As marcas, também chamadas de séries no widget, só podem ser classificadas em ordem personalizada. Clique nos pontos para arrastar e soltar marcas na ordem desejada.

Personalização de widget

Modificar cores e nomes da marca

Você pode ajustar a cor e o nome associados a cada marca na lista Série.

Limites de aviso

Se os resultados forem estatisticamente insignificantes, você precisará considerá-los antes de tomar decisões com base no que vê no widget. Portanto, é possível adicionar um aviso que será exibido em seu widget quando as respostas não estiverem dentro de um intervalo estatístico específico.

O coeficiente de determinação (R2) é definido como 0,2 por padrão. O tamanho da amostra (N) é definido como 300. Você pode ajustá-los conforme necessário.

Quando você clica no ícone de aviso no widget no painel de instrumentos, ele será elaborado sobre o aviso.

Compreensão de cálculos

A análise dos drivers é realizada por meio da Análise de Pesos Relativos para estabelecer a relação entre as variáveis dependentes e independentes. A análise de pesos relativos não só lida com a alta multicolinearidade entre os preditores, mas também calcula a classificação da importância e o impacto global para cada atributo.

Saiba mais sobre os diferentes tipos de cálculo que você pode executar neste widget abaixo.

Pontuação de importância

A pontuação de importância representa o peso relativo de um estímulo específico na métrica do resultado principal. Isso mostra a importância de cada driver para a métrica-chave em questão em relação uns aos outros. O valor será entre 0 e 1. Quanto mais próximo de 1 (maior a porcentagem), mais o driver afetou a métrica-chave em seu estudo.

Veja mais sobre Importância relativa.

Correlação Pearson

O escore de correlação é o coeficiente de correlação de Pearson entre cada estímulo e a métrica do desfecho principal. Este é um valor entre -1 e +1, onde -1 significa que há uma correlação linear negativa e +1 significa que há uma correlação linear positiva.

Opções adicionais

Clique nos três pontos horizontais no canto superior direito do widget para visualizar opções adicionais.

• Exportar: exporte seu widget como JPG, PDF, CSV ou TSV.
• Visualizar dados: visualize uma tabela contendo os dados de todos os drivers no widget.

Perguntas frequentes