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Widget de análise de drivers de marca (BX)


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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”.

Exemplo: Desempenho de uma única marca.

barras horizontais azuis mostrando desempenho para uma marca falsa chamada MusiQ. Por exemplo, esforça-se para fazer o bem no mundo é indicado para ter 24,8% de importância

Exemplo: desempenho de todas as marcas, comparativamente.

Gráfico definido como correlação de pearson. Esse gráfico parece um gráfico de barras com imagens de marca desmembradas ao longo da esquerda e diferentes barras coloridas representando diferentes marcas

Exemplo: desempenho global de todas as marcas, usando análise de categoria.

Barras horizontais roxas mostrando pontuações de importância. Por exemplo, "esforça-se para fazer o bem no mundo" é indicado para ter 28,8% de importância

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.
Pergunta que diz Com base em sua experiência, qual das seguintes opções tem uma boa oferta para o dinheiro? depois uma lista de marcas para escolher. Várias podem ser escolhidas. Existe uma opção Nenhum e um widget verde implica que essas respostas são transferidas de uma pergunta anterior
Quando mapeados para seu painel de instrumentos, esses campos devem ser do tipo de campo Conjunto de múltiplas respostas de texto.
Campos como valor para o dinheiro mapeado como conjuntos de textos de várias respostas em um mapeador de dados do painel

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.
Uma pergunta de múltipla escolha com uma resposta perguntando, com base na sua experiência, como você diria que essa marca poderia ser descrita como oferecendo um bom valor para o dinheiro? Então, as respostas estão em um formato de escala, de muito bom para nada bem.

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 ter algum tipo de campo de dados integrados binários preparado 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.

Duas ramificações. Um designa um campo de dados incorporado chamado bom valor para o dinheiro deve ser definido como 0, e o outro define igual a 1

Qdica: Alguns campos configurados para relatórios de funil de conversão, como consideração, já podem estar formatados dessa forma em sua pesquisa.

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

Imagine perguntas mapeadas no painel de instrumentos

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.

Uma pergunta NPS, classificação da probabilidade de recomendar de 0 a 10

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

Qdica: Se quiser analisar o impacto dos motivadores nas métricas de vários resultados, crie um widget separado para cada métrica de resultado.

Se estiver usando perguntas Motivador, 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.

Perguntas NPS mapeadas no painel

Qdica: seu conjunto de dados já pode ter campos NPS mapeados juntos em um grupo de campos – no entanto, os grupos de campos não são compatíveis com este widget. Você precisará garantir que esses campos sejam mapeados individualmente.

Se estiver usando campos Mapeados, a métrica resultante precisa ser mapeada para o dashboard como o tipo de campo Conjunto numérico 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.
um campo NPS mapeado para o dashboard
Campo de marca mapeado para dashboard

Configuração do widget

  1. Selecione um tipo de cálculo. Para saber mais sobre essas três opções, consulte Entendendo os cálculos.
    Configurações de cálculo no painel de edição do widget
  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”.

No novo menu que é aberto, Configurando a métrica resultante para perguntas de driver

  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 que está sendo estudada. Caso contrário, os dados provavelmente não serão úteis.
  6. Clique em Salvar.
Qdica: Olhe atentamente para a captura de tela. Observe como, para cada campo adicionado (por exemplo, “MusiQ NPS”), a série correspondente (“MusiQ”) tem o mesmo nome da marca listado.

Exemplo: Aqui está um widget com a análise de categoria ativada. Em vez de ver os escores de importância de marcas individuais, você vê as pontuações para todas as marcas agregadas em uma única categoria. Por exemplo, como estamos estudando aplicativos de streaming de música, podemos nomear este widget como “Análise de marca para serviços de streaming de música”.

Widget é uma cor em vez de muitas, e mostra apenas uma barra por campo de imagens, em vez de dividir por marca para cada imagem

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”.

No novo menu que é aberto, Configurando a métrica resultante para 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 que está sendo estudada. 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.).
A janela de advertência é aberta para dizer que seus resultados podem ser insignificantes se seu coeficiente de determinação (R2) for inferior a 0,2 e o tamanho da amostra for inferior a 300 respostas.

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.

Qdica: Saiba mais sobre como as pontuações de importância são calculadas em Cálculo e Importância relativa. Para mais detalhes sobre a análise de categoria, consulte Configuração de widget.
  1. Edite seu widget.
    Botão Editar em um widget assim que você passar o mouse sobre ele
  2. Em Classificar fatores por, selecione Pontuação de importância.
    Editando um widget de análise de motivadores da marca
  3. Em Ordenar por pontuação de importância de, selecione um dos seguintes:
    • 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:
      A janela de configuração da métrica resultante tem campo de marcas na parte inferior
    • 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).

Qdica: Se você não tiver certeza de quais marcas estão incluídas na classificação da pontuação de importância, o widget as listará.

Lista com marcadores de marcas no widget para confirmar o que está incluído no cálculo

Classificando drivers por ordem personalizada

  1. Edite seu widget.
    Botão Editar em um widget assim que você passar o mouse sobre ele
  2. Em Organizar drivers por, selecione Personalizado.
    Ordenação das configurações de drivers no painel de edição de widgets
  3. Clique nos pontos para arrastar e soltar drivers na ordem que desejar.

Classificando marcas

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

Organizar série por seguida pela lista de marcas, cada uma com uma cor

Qdica: Se você optar por classificar os motivadores do widget por desempenho da marca, recomendamos também ajustar a ordenação da série descrita acima. Por exemplo, se quiser classificar de acordo com o desempenho da MusiQ em motoristas, torne a MusiQ a primeira marca listada ao lado de cada um de seus motoristas.

Classificar por pontuação de importância de MusiQ é escolhido

Personalização de widget

Modificar cores e nomes da marca

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

Conforme descrito, as configurações de série coloridas no painel de edição do widget

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.

Editando o painel aberto e os limites de aviso destacados

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

Widget clicado. Exibe o painel que diz Alertas - esses dados têm um tamanho de amostra abaixo de 300 e um coeficiente de determinação inferior a 0,2, trate-os com cuidado

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.

Imagem do painel de edição do widget. A seção de cálculo tem 3 opções - pontuação de importância, correlação de pearson e pontuação atual

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

Qdica: os exemplos de cada seção estão usando o mesmo conjunto de dados para que você possa ver uma comparação dos diferentes cálculos.

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.

Exemplo: estes widgets mostram a pontuação de importância de uma marca para motivadores diferentes.

barras horizontais azuis mostrando desempenho para uma marca falsa chamada MusiQ. Por exemplo, "esforça-se para fazer o bem no mundo" é indicado para ter 7,3% de importância

Exemplo: estes widgets mostram as pontuações de importância para diferentes motivadores para muitas marcas diferentes.

Gráfico definido como pontuação de importância. Esse gráfico parece um gráfico de barras com imagens de marca desmembradas ao longo da esquerda e diferentes barras coloridas representando diferentes marcas

Exemplo: estes widgets mostram a pontuação de importância para diferentes motivadores assim que todas as marcas em questão forem agregadas com a análise de categoria.

Barras horizontais roxas mostrando pontuações de importância. Por exemplo, "esforça-se para fazer o bem no mundo" é indicado para ter 10,7% de importância

Correlação Pearson

Gráfico definido como correlação de pearson. Os dados são visualizados como barras provenientes de um eixo central

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.

Exemplo: esses widgets mostram a importância dos motivadores de uma marca de acordo com a correlação Pearson.

barras horizontais azuis mostrando desempenho para uma marca falsa chamada MusiQ. Por exemplo, esforça-se para fazer o bem no mundo é indicado para ter 24,8% de importância

Exemplo: esses widgets mostram a importância dos motivadores de muitas marcas de acordo com a correlação Pearson.

Gráfico definido como correlação de pearson. Esse gráfico parece um gráfico de barras com imagens de marca desmembradas ao longo da esquerda e diferentes barras coloridas representando diferentes marcas

Exemplo: esses widgets mostram a importância dos motivadores de muitas marcas agregadas de acordo com a correlação Pearson. Essas marcas foram agregadas com análise de categorias.

Barras horizontais roxas mostrando pontuações de importância. Por exemplo, "esforça-se para fazer o bem no mundo" é indicado para ter 28,8% de importância

Pontuação atual

A pontuação atual representa o valor atual do motivador sobre o conjunto de dados da métrica principal resultante. Isso é calculado executando um cálculo médio do campo do driver sobre as respostas que responderam à pergunta-chave de métrica. Como os campos de driver são binários (0 ou 1), esse valor estará entre 0 e 1.

Exemplo: estes widgets mostram a pontuação atual de uma marca para motivadores diferentes.

barras horizontais azuis mostrando desempenho para uma marca falsa chamada MusiQ. Por exemplo, "esforça-se para fazer o bem no mundo" é indicado para ter 19,9% de importância

Exemplo: estes widgets mostram as pontuações atuais para diferentes motivadores para muitas marcas diferentes.

Gráfico definido como pontuação atual. Esse gráfico parece um gráfico de barras com imagens de marca desmembradas ao longo da esquerda e diferentes barras coloridas representando diferentes marcas

Exemplo: estes widgets mostram a pontuação atual para motivadores diferentes assim que todas as marcas em questão forem agregadas com a análise de categoria.

Barras horizontais roxas com pontuações atuais. Por exemplo, "esforça-se para fazer o bem no mundo" é indicado para ter 34,5% de importância

Atualização de dados

Clique no título do widget para visualizar quando os dados do widget foram atualizados pela última vez.

frescor dos dados destacados em um widget de análise de driver de marca

Opções adicionais

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

Opções adicionais para widget de análise de estímulos de marca

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

Perguntas frequentes

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