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Dados de agrupamento (Studio)

Sobre o agrupamento de dados no Studio

Ao criar um painel no Studio, você pode especificar quais dados deseja incluir no painel. Você pode limitar os dados em um relatório agrupando, ordenando ou filtrando seus dados.

Existem vários agrupamentos que você pode utilizar para seus dados. Esta página aborda como agrupar seus dados por esses diferentes agrupamentos.

Agrupando dados em um widget

Qdica: você não pode agrupar dados em widgets de métrica ou feedback.

Você pode agrupar dados em tipos de widget suportados. Para agrupar os dados em seu widget:

Ao editar o painel de instrumentos, clique em Editar no menu de opções do widget para o widget que você deseja agrupar dados.
Na guia “Visualização”, use o menu suspenso Agrupar por para escolher um agrupamento de dados. Consulte as seções abaixo para obter mais informações sobre cada opção neste menu suspenso.

Qdica: se estiver usando um widget de tabela, essa opção será chamada de “Agrupamentos”. Se estiver usando um widget de heatmap, essa opção será chamada de “Caixas”. Se estiver usando um widget de rede, essa opção será chamada de “Nós”.
Se desejar, você pode editar as configurações de agrupamento do widget clicando no ícone de engrenagem ao lado do menu suspenso “Agrupar por”. Consulte Configurações de agrupamento para mais informações sobre essas configurações.

Tópicos

A seleção de tópicos permite que você agrupe dados pelas categorias derivadas do feedback do cliente. Isso fornece a você uma síntese do que seus clientes estão falando.

Depois de escolher seu modelo de categoria, abra as configurações de agrupamento para selecionar quais tópicos serão incluídos no widget. Consulte Customizing de agrupamentos de modelos de categoria para obter mais informações.

Ao agrupar dados por tópicos, você pode optar por reportar em diferentes níveis em seu modelo de categoria. Para uma visão geral de alto nível do que seus clientes estão falando, agrupe os dados por tópicos de Nível 1. Para monitorar temas mais específicos no feedback do cliente, agrupe os dados por tópicos de nível 2 ou inferior (dependendo do seu modelo). Para o relatório mais granular em todos os níveis, agrupe dados usando a opção Folha, que permite que você se concentre em folhas de tópico ou categorias que não têm subcategorias.

NLP

A seleção de NLP permite que você agrupe dados por critérios criados automaticamente pelo mecanismo de processamento de linguagem natural do XM Discover. Esses critérios são criados a partir de feedback não estruturado processado pelo XM Discover. Existem vários subagrupamentos disponíveis para você selecionar:

Palavras

Os agrupamentos de palavras NLP permitem agrupar dados por palavras ou tipos específicos de palavras mencionadas no feedback do cliente. Estão disponíveis os seguintes agrupamentos:

Todas as Palavras: Agrupar dados por palavras regulares. Isso lhe dará uma ideia dos termos mais comuns que os clientes estão usando ao falar sobre seu produto ou serviço.
CB Marca: Agrupar dados por menções à marca.
Empresa CB: dados de grupo por menções de empresa.
Endereço de e-mail CB: agrupar dados por endereços de e-mail mencionados no feedback.
CB Emoticon: Agrupe dados por emojis e emoticons usados no feedback.
Evento CB: dados de grupo em torno de feriados padrão (como Ano Novo ou Halloween), eventos de vida (como casamento ou formatura) e eventos culturais comuns (como o Super Bowl) mencionados no feedback.
Setor industrial CB: agrupar dados por setor relacionado.
Pessoa CB: Agrupar dados por nomes de pessoas mencionadas no feedback.
Número de telefone CB: agrupe os dados por números de telefone mencionados no feedback.
Produto CB: agrupar dados por menções de produto.
Profanidade CB: Agrupar dados por palavras profanas de um conjunto pré-determinado.

Palavras associadas

O agrupamento Palavras associadas permite agrupar dados por pares de palavras que são mencionadas em conexão entre si no feedback do cliente. Isso permite que você veja os tópicos e temas mais comuns no feedback do cliente, independentemente da categorização do tópico.

As palavras associadas são apresentadas no seguinte formato: palavra 1 → palavra 2.

Exemplo: se o feedback de um cliente era “A loja estava suja” e você agrupar por palavras associadas, você verá “loja → suja” em seu widget.

Hashtags

O agrupamento de hashtags permite que você agrupe dados por frases hashtags (palavras ou frases prefixadas com um símbolo #). As hashtags são geralmente usadas em publicações em mídias sociais para ajudar a identificar e categorizar o assunto da publicação.

Enriquecimento

Os agrupamentos de enriquecimento permitem que você agrupe dados pelos tipos de conteúdo incluídos no feedback do cliente. Estão disponíveis os seguintes agrupamentos:

Capítulos CB: agrupe dados por capítulos conversacionais que representam segmentos semanticamente relacionados da conversação (como Abertura, Necessidade, Verificação, Etapa da solução e Fechamento).
Subtipo de conteúdo CB: agrupar dados não satisfeitos por seus subtipos (como anúncios, cupons, links de artigos ou tipo “indefinido”). Considere que, para registros de conteúdo, o subtipo também é sempre satisfeito.
Tipo de conteúdo CB: agrupe os dados por serem satisfeitos ou não satisfeitos, conforme identificado automaticamente pelo XM Discover.
Recursos detectados pelo CB: agrupe os dados por tipos de recursos de NLP detectados (por exemplo, dados que contêm menções do setor ou da marca).
CB Emotion: Agrupe dados por tipos de emoção detectados pelo motor NLP (como raiva, confusão, decepção, constrangimento, medo, frustração, ciúme, alegria, amor, tristeza, surpresa, gratidão, confiança ou outro).
Condição médica CB: dados de grupo por condições médicas mencionadas no texto (por exemplo, “covid” ou “meningite”).
CB Procedimento Médico: Agrupe os dados por procedimentos médicos mencionados no texto (por exemplo, “mamografia” ou “cirurgia nas costas”).
Escore de Empatia do Participante: Dados conversacionais do grupo por se os representantes apresentaram ou não empatia em suas interações com os clientes. 0 significa que o representante não mostrou empatia, enquanto 1 significa que o representante apresentou empatia.
Motivo CB: agrupar dados por motivos para um determinado evento de conversação (por exemplo, motivo para contato ou motivo para empatia).
CB Rx: agrupe os dados por nomes de drogas mencionados no texto (por exemplo, “acetaminofeno” ou “tylenol”).
Tipo de sentença CB: agrupe os dados pelo tipo de frase ou intenção (por exemplo, “chorar por ajuda” ou “sugestão”).

Idioma

Os agrupamentos de idiomas permitem agrupar dados pelo idioma em que o feedback foi deixado. Estão disponíveis os seguintes agrupamentos:

Linguagem detectada automaticamente: agrupe os dados por idiomas detectados automaticamente (se a detecção automática de idioma estiver ativada para um projeto).
Linguagem processada: agrupe os dados por idiomas nos quais o feedback foi realmente processado. Os idiomas não suportados pela detecção de idioma do XM Discover estão marcados como “outros”.

Conversação

Os agrupamentos de conversação permitem agrupar dados por vários enriquecimentos de conversação. Observe que esses agrupamentos só estão disponíveis para dados conversacionais (chamadas e chats processados usando o formato conversacional Qualtrics). Estão disponíveis os seguintes agrupamentos:

CB % Silêncio: Agrupar dados pelo percentual de silêncio em uma chamada.
CB Conversation Duration: Agrupe os dados pela duração de uma conversa em milissegundos. Para chamadas, esta é a quantidade de tempo entre o início da primeira frase e o fim da última sentença. O silêncio inicial e final não é contado. Para bate-papos, esta é a quantidade de tempo entre a primeira frase e a última frase.
Tipo de participante: agrupar dados por tipo de participante. Os valores possíveis incluem:
- Chat_bot é um chatbot.
- IVR é um bot de resposta de voz interativo.
- O ser humano é uma pessoa.
Tipo de participante CB: agrupe os dados pelo tipo de participante. Os valores possíveis incluem:
- agente é um representante da empresa ou um chatbot.
- cliente é um cliente.
- type_Unknown é um participante não identificado como agente ou mandante.
Duração da sentença CB: Agrupe os dados pela duração de uma frase em uma chamada em milissegundos.
Hora de início da sentença CB: agrupe os dados pelo registro da hora do início da frase. Para chamadas, este é o tempo em milissegundos desde o início audível da primeira palavra na primeira frase. Para chats, este é o tempo em milissegundos desde que a primeira mensagem é enviada.
Qdica: a hora de início da primeira mensagem do bate-papo será sempre 0 ms para este atributo.
CB Total Dead Air: Agrupe os dados pelo total de ar morto em uma chamada em milissegundos. Em chamadas, o ar morto é uma longa pausa entre os alto-falantes.
CB Total Hesitation: Agrupe os dados pelo total (do agente e do cliente) hesitação em uma chamada em milissegundos. Nas chamadas, a hesitação é uma longa pausa por um falante.
CB Total Overtalk: Agrupe os dados pelo comprimento acumulado de frases sobrepostas em uma chamada em milissegundos. Nas chamadas, overtalk é qualquer momento em que 2 ou mais falantes estão falando simultaneamente e os timestamps de suas frases se sobrepõem.
CB Silêncio Total: Agrupe os dados pela duração acumulada de todos os silêncios maiores ou iguais a 2 segundos entre sentenças para todos os participantes em uma chamada em milissegundos.

Hora

A seleção de tempo permite que você agrupe dados por períodos. Você pode utilizar agrupamentos de atributos de tempo para criar um relatório de tendência, permitindo que você visualize como seus cálculos e métricas mudam ao longo do tempo.

Atributos

A seleção de atributos permite que você agrupe dados pelos valores de um atributo estruturado selecionado. Um atributo estruturado é qualquer campo numérico ou de cadeia presente em um registro que não seja o feedback textual real. Os atributos estruturados geralmente contêm dados discretos com um alto grau de organização (como a idade de uma pessoa ou o nome do produto que ela usa). Os atributos disponíveis para agrupamento dependem da fonte de feedback e geralmente variam de conjunto de dados para conjunto de dados.

Exemplo: posso agrupar pelo atributo “Agente” para ver agrupamentos de interações pelos diferentes agentes que processaram a interação.

Métricas

A seleção de Métricas permite agrupar dados por valores discretos ou faixas de determinados cálculos padrão e métricas derivadas. Em outras palavras, você pode organizar os dados por uma métrica e medi-la por uma métrica diferente. Estão disponíveis os seguintes agrupamentos:

Opinião (3 faixas): agrupar dados por 3 faixas de opiniões (negativo, neutro, positivo). Consulte Agrupamento por opinião para obter mais informações.
Opinião (5 faixas): agrupar dados por 5 faixas de opiniões (muito negativo, negativo, neutro, positivo, muito positivo). Consulte Agrupamento por opinião para obter mais informações.
Esforço (3 faixas): Agrupar dados por 3 faixas de esforço (Rígido, Neutro, Fácil). Ao agrupar por Esforço, os valores nulos são incluídos por padrão.
Esforço (5 faixas): Agrupar dados por 5 faixas de esforço (Muito difícil, Difícil, Neutro, Fácil, Muito fácil). Ao agrupar por Esforço, os valores nulos são incluídos por padrão.
Intensidade Emocional: Agrupar dados por 3 bandas de intensidade emocional (Baixa, Média, Alta).
Contagem de palavras do documento CB: agrupe os dados pelo número de palavras em um documento.
Ocupação de fidelização CB: agrupar dados por período de lealdade do cliente (em anos).
Quartil de sentenças CB: Agrupe os dados pelo quarto da literalidade em que uma sentença se encaixa (1, 2, 3 ou 4). Isso pode ajudar você a entender quais tópicos estão sendo discutidos em quais pontos da conversa.
Contagem de palavras de sentença CB: Agrupe os dados pelo número de palavras em uma frase.

Além disso, você pode definir sua própria caixa superior, caixa inferior e métricas de satisfação pelas quais você pode agrupar dados. Isso permite que você determine se o feedback vem de um promotor, detrator ou cliente neutro. Estão disponíveis os seguintes agrupamentos:

Top Box: Agrupar dados por bandas de caixa superior (promotores e outros).
Bottom Box: agrupar dados por faixas de caixa inferior (detratores e outros).
Satisfação: Agrupar dados por faixas de satisfação (detratores, neutros, promotores).

Motivadores

Qdica: você pode usar somente motivadores em widgets de gráfico de dispersão.

Selecionar Drivers permite que você agrupe dados pelos motoristas que você cria em sua conta. Você pode usar esses motivadores para encontrar atributos e tópicos que levam a um determinado resultado.

Hierarquia de organização

Selecionar Hierarquia de organização permite que você agrupe dados pelos diferentes níveis na hierarquia de organização selecionada.

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