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Best Practices für BX-Programme

Informationen zu Best Practices für das BX-Programm

Mit BX-Programmen können Sie eine umfassende, kontinuierliche Bewertung der Gesundheit Ihrer Marke im Vergleich zu Ihren wichtigsten Wettbewerbern durchführen. BX-Umfragen erstellen die Daten, die zur Generierung der Marken-Tracker-Datenquelle verwendet werden, ein gestapeltes Datenset, das die BX-Analysewerkzeuge und das Dashboard stabiler macht. Es ist wichtig, dass Sie Ihre Umfrage speziell so programmieren, dass sie mit der Erstellung einer Marken-Tracker-Datenquelle kompatibel ist.

Tipp: Der Setup-Assistent führt Sie durch die Erstellung Ihres BX-Programms und stellt eine Vorlage für die Umfrage bereit. Wenn Sie die Umfrage über die vorgeschlagenen hinaus anpassen, beachten Sie, dass die für das BTDS erforderlichen Umfragefelder möglicherweise nicht automatisch generiert werden.

Achtung: BX-Programme sind viel größer und komplexer als Standardumfrageprojekte. Wir empfehlen, den Vorschau-Link zu verwenden, um sicherzustellen, dass alle Elemente ordnungsgemäß funktionieren. Darüber hinaus empfehlen wir, einen „Soft-Launch“ durchzuführen, indem Sie das Programm an eine kleine Population (z. B. 10 % Ihrer Stichprobengröße) senden und dann Ihre Daten überprüfen.

Tipp: BX-Programme werden vom Qualtrics-Implementierungsteam oder einem Implementierungspartner von Drittanbietern durchgeführt. Wenden Sie sich an Ihren Account Executive oder XM Success Representative, um mehr zu erfahren.

Umfragestruktur

Warnung: Wenn Sie eine BX-Studie verwenden, die vom Qualtrics-Implementierungsteam oder einem Implementierungsteam eines Drittanbieters erstellt wurde, nehmen Sie keine unberechtigten Änderungen am Survey Builder oder Umfragenverlauf vor, da dies die erfassten Daten ungültig machen kann.

Die meisten BX-Umfragen folgen derselben Grundstruktur, um zuverlässige Antworten bereitzustellen und wichtige Kennzahlen zu messen.

Einführung und Screener: Identifiziert relevante Konsumenten der Marken/Produkte in Ihrer Kategorie.
Awareness: Misst, wie leicht Ihre Marke in den Sinn kommt, wenn sie durch Ihre Kategorie veranlasst wird.
Verwendung: Misst, wie oft die Befragten jede Marke in der Vergangenheit und vor Kurzem verwenden oder kaufen, und hilft dabei, kürzlich abgelaufene Markenbenutzer und potenzielle Hindernisse für die Nutzung oder den Kauf zu identifizieren.
Hindernisse: Identifiziert wichtige Hindernisse für den Kauf jeder Marke.
Zusammenfassende Metriken: Bietet eine ganzheitliche Kennzahl für das Markenerlebnis eines Kunden.
Bildgebung: Misst die Wahrnehmung der Marke im Geist des Kunden.
Kommunikation: Bestimmt das Anzeigenbewusstsein, das die Fähigkeit der Marke bewertet, auf Werbeerinnerungen zuzugreifen.
Demografie: Identifiziert die Demografien der Umfrageteilnehmer, die bei Bedarf zum Filtern von Daten verwendet werden.
Tipp: Mithilfe von Demografiedaten kann sichergestellt werden, dass die Stichprobe der Teilnehmer repräsentativ für die Population ist, die Sie studieren möchten.

Wir empfehlen, diese Best Practices zu befolgen, wenn Sie den Inhalt und die Struktur Ihrer Umfrage bearbeiten.

Verwenden Sie nach Möglichkeit Standardfragetypen (Einfachauswahl, Mehrfachauswahl oder Texteingabe). Haben Sie einen klaren Plan, wie Sie die Daten für alle anderen Arten von Fragen zuordnen werden.
Vermeiden Sie Setups, bei denen Teilnehmer denselben Fragencontainer für verschiedene Inhalte beantworten können. Beispiel: Verwenden einer Frage, um Teilnehmer aufzufordern, Kontext für eine zufällig ausgewählte Instanz bereitzustellen.
Überlegen Sie, welche Filter Sie auf Ihrem Dashboard verwenden möchten, und fügen Sie Möglichkeiten zur Erfassung dieser Informationen hinzu. Wenn Sie beispielsweise nach Altersgruppen filtern müssen, stellen Sie sicher, dass Sie eine eingebettete Datenvariable für die Altersgruppe erstellen.
Überlegen Sie, welche Datumsbereiche in Ihrem Reporting am relevantesten sind. Es ist üblich, ein eingebettetes Datenfeld „wave_date“ zu erstellen, um die relevantesten Feldperiodeninformationen zu erfassen, um in Dashboards zu filtern oder zu filtern.
Tipp: Feldperioden stimmen möglicherweise nicht mit den Feldern „Erfassungsdatum“ oder „Enddatum“ überein, weshalb das Feld „wave_date“ für die Berichterstellung hilfreich ist. Beispiel: Ihre April-Welle muss ab Anfang Mai einige Umfrageteilnehmer enthalten.
Berücksichtigen Sie alle benutzerdefinierten Variablen, die möglicherweise benötigt werden, und richten Sie sie mithilfe eingebetteter Daten ein.

Tipp: Wir empfehlen, Elemente im Umfragenverlauf zu gruppieren, um die Logik zu organisieren und die Fehlerbehebung zu vereinfachen.

Programmierprinzipien

Um eine Brand Tracker Data Source (BTDS) mit Ihrem Programm zu generieren, sind bestimmte zusätzliche Programmierhinweise erforderlich:

Die Marken müssen in der wiederverwendbaren Auswahlliste eingegeben werden.
Der Frage- und Antworttext für Marken muss genau mit der wiederverwendbaren Auswahlliste übereinstimmen.
Die markenbezogenen Umfragefragen müssen in parallelen Umfrageblöcken organisiert werden.

Wiederverwendbare Referenzliste

Die vollständige Markenliste für die gesamte Umfrage sollte als wiederverwendbare Referenzliste eingegeben werden. Die Markennamen im gesamten Rest der Umfrage müssen mit den in der Wiederverwendbaren Referenzliste eingegebenen Namen übereinstimmen. Weitere Informationen finden Sie auf der verlinkten Supportseite.

Tipp: Optionen wie „Andere“, „Nicht zutreffend“ oder „Keine“ sollten nicht in die wiederverwendbare Auswahlliste aufgenommen werden, können jedoch in tatsächlichen Fragen der Umfrage enthalten sein.

Achtung: Markennamen dürfen nicht länger als 35 Zeichen sein.

Fragen- und Antworttext

Für Fragen, die für jede Marke wiederholt werden (auch als markengeführte Fragen bezeichnet), die Fragenbeschriftung (z. B. „NPS_brandX“) und den Fragetext (z. B. „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie [Marke X] einem Freund oder Kollegen empfehlen?“) sollte konsistent sein.

Stellen Sie bei Fragen mit Marken als Antwortmöglichkeiten sicher, dass Sie den Variablennamen als Marke in der wiederverwendbaren Auswahlliste festlegen, wenn sich der Antworttext vom Markennamen unterscheidet (z.B. wenn HTML für ein Bild oder zusätzlichen Text vorhanden ist).

Parallele Umfrageblöcke

Ein paralleler Umfrageblock ist der Fall, wenn eine Reihe von Fragen zu einer einzelnen Instanz in einem Umfrageblock gruppiert wird und es einen Umfrageblock für jede Instanz gibt. Jeder Blockname sollte demselben Namensmuster folgen, was dazu führt, dass die darin enthaltenen Fragen parallel betrachtet werden. Qualtrics stapelt parallele Fragen zusammen.

Beispiel: Angenommen, Sie möchten Blöcke machen, die nach Hindernissen für den Kauf von Marken fragen. Wenn Sie jeden Block „Barrieren – [Markenname]“ nennen (z. „Barriers – Best Breakfast“, „Barriers – Healthy Cereal“), wird der Maschinenalgorithmus diese Blöcke parallel betrachten und Fragen gemeinsam stapeln. Wenn Blöcke unterschiedliche Namenskonventionen haben (z.B. „Barriers – Best Breakfast“, „Barriers – Healthy Cereal (kids)“), berücksichtigt der Maschinenalgorithmus die Blöcke nicht parallel und stapelt sie möglicherweise nicht.

Eingebettete Daten stapeln

Standardmäßig werden eingebettete Datenfelder nicht gestapelt. Das Stapeln eingebetteter Datenfelder ist jedoch häufig für benutzerdefinierte Markenvariablen erforderlich, die Markendaten berechnen und messen.

Gestapelte eingebettete Datenfelder sollten oben im Umfragenverlauf mit dem Wert “0” und der folgenden Namenskonvention hinzugefügt werden:

gbt__v1__[Stack-Typ]__[Spaltenname]__[Markenname]

Beispiel: Sie möchten „Berücksichtigung“ definieren, indem Sie festlegen, ob ein Umfrageteilnehmer die Marke jemals verwendet hat oder die Marke verwenden würde, wenn ihre bevorzugte Instanz nicht verfügbar ist. Wenn Sie eine gestapelte eingebettete Datenvariable erstellen, können Sie beide Bedingungen in einem Feld kombinieren, das Sie in Ihren Dashboard-Filtern und Widgets verwenden können.

Erstellen Sie Ihre eingebettete Datenvariable oben im Umfragenverlauf.
Fügen Sie nach der Frage, aus der Ihr eingebetteter Datenwert festgelegt werden soll, ein Verzweigungslogikelement hinzu.
Fügen Sie in diesem Branch ein eingebettetes Datenelement hinzu.
Setzen Sie die eingebettete Datenvariable auf 1.
Klicken Sie auf Anwenden, um Ihren Umfragenverlauf zu speichern, und veröffentlichen Sie dann Ihre Umfrage.

Weitere Informationen zum Anlegen Ihrer gestapelten eingebetteten Datenvariablen finden Sie in den folgenden Abschnitten.

Stapeltyp

Der Stapeltyp bezieht sich auf den Variablentyp, der für diese eingebetteten Daten referenziert wird. Es gibt zwei Stack-Typen:

Binär (b): Die Variable hat nur zwei mögliche Werte. Beispielsweise wird für die Variable „Berücksichtigung“ eine Marke entweder (1) oder nicht (0) berücksichtigt.
Normal (n): Die Variable hat eine unbegrenzte Anzahl numerischer Optionen und enthält entweder einen berechneten Wert oder den Wert, den ein Umfrageteilnehmer für eine Frage ausgewählt hat.

Stapeltyp	Beispielformat	Beispiele für Anwendungsfälle
b (binär)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorit, Berechnete Berücksichtigung
n (normal)	gbt__v1__n__Anteil an Wallet__QMusic	Brand Equity, Anteil am Portemonnaie

Spaltenname

Der Spaltenname ist der Name, der als eingebettete Datenvariable in BTDS angezeigt werden soll.

Stapeltyp	Beispielformat	Beispiele für Anwendungsfälle
b (binär)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorit, Berechnete Berücksichtigung
n (normal)	gbt__v1__n__Anteil an Wallet__QMusic	Brand Equity, Anteil am Portemonnaie

Markenname

Der Markenname gibt an, auf welche Marke sich die Daten in der Variablen beziehen.

Achtung: Markennamen müssen mit der entsprechenden Marke in der wiederverwendbaren Auswahlliste übereinstimmen. Wenn die Markennamen nicht vollständig übereinstimmen, werden die Daten nicht korrekt gestapelt. Dazu gehören Sonderzeichen wie Leerzeichen, Apostrophe, Bindestriche usw.

Stapeltyp	Beispielformat	Beispiele für Anwendungsfälle
b (binär)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorit, Berechnete Berücksichtigung
n (normal)	gbt__v1__n__Anteil an Wallet__QMusic	Brand Equity, Anteil am Portemonnaie

Automatisch kodierte nicht kodierte Sensibilisierung

Unberücksichtigte Sensibilisierungsmaßnahmen, welche Marken in den Sinn kommen, wenn Sie eine bestimmte Kategorie erwähnen (z. B. „Wenn Sie an [Kategorie] denken, welche Marke kommt Ihnen zuerst in den Sinn?“). Automatisch kodierte Unscharfe Awareness (AUA) stellt sicher, dass Variationen in Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung oder häufige Akronyme korrigiert werden, damit wir die Daten richtig gruppieren können. Dazu wird ein Webdienst im Umfragenverlauf erstellt.

Tipp: Wenden Sie sich an Ihren Implementierungspartner, wenn Sie an der Einrichtung von automatisch codierter nicht berücksichtigter Sensibilität interessiert sind.

Der AUA-Webdienst prüft die eingegebenen offenen Textdaten und vergleicht sie mit einem von Ihnen erstellten Markenwörterbuch. Wenn der Eintrag einem Markennamen innerhalb einer kleinen Anzahl von Zeichenabweichungen ähnelt, ändert der Webservice den Eintrag so, dass er mit dem Markenwörterbuch übereinstimmt.

Beispiel: Angenommen, wir haben eine Markenliste, die „Qualtrics“ enthält. Wenn AUA aktiviert ist, werden alle Variationen von Qualtrics (z. B. „Quatrlics“) als „Qualtrics“ kodiert. Wenn ein Umfrageteilnehmer jedoch „QXM“ eingegeben hat, wird dies nicht berücksichtigt, da es sich nicht um eine Variation von „Qualtrics“ handelt.

Tipp: Warum AUA anstelle von Text iQ verwenden?

AUA behandelt korrekte Substantive und Namen, während sich Text iQ auf allgemeine Sprachbegriffe und grammatikalische Strukturen in längeren Texteinträgen konzentriert.
AUA ändert Textantworten während der Umfragensitzung in Echtzeit, sodass Sie nicht auf die Verarbeitung warten müssen, um die Werte anzuzeigen. Sie können die Ergebnisse bei Bedarf auch in der Umfragelogik verwenden.
Sie können AUA-Ergebnisse stapeln, um Signifikanztests und andere Analyseoptionen in allen Analysen und Dashboards von Qualtrics zu nutzen.

AUA-DETAILS

Nur Sprachen, die von der Qualtrics-Plattform unterstützt werden, sind mit AUA kompatibel. Benutzerdefinierte Sprachen werden nicht unterstützt.
Eine bestimmte Instanz kann mehrere Einträge enthalten (z. B. könnte „Qualtrics“ Einträge für „Qualtrics“, „Qualtrics-Software“, „Qualtrics Research“ und „Qualtrics XM“ enthalten, um sicherzustellen, dass Variationen all dieser Einträge als „Qualtrics“ kodiert werden).
Die Länge des Markennamens beeinflusst, wie weit die Schreibweise des Umfrageteilnehmers von einem Markeneintrag im Markenwörterbuch entfernt sein kann.
- Antworten, die nicht länger als 3 Zeichen sind, dürfen keine Abweichungen aufweisen und müssen genau mit dem Instanzeintrag übereinstimmen. Beispielsweise müsste „Ivy“ genau als „Ivy“ geschrieben werden.
- Antworten mit 4 Zeichen sind eine Abweichung zulässig. Beispiel: „QHub“ akzeptiert Variationen wie „Qub“ und „QHb“.
- Antworten mit 5 Zeichen sind zwei Abweichungen zulässig. Beispielsweise würde „Flanel“ Variationen wie „Flanell“ oder „Flnl“ akzeptieren.
- Antworten mit mehr als 6 Zeichen sind drei Abweichungen zulässig. Beispiel: „BeatDrop“ akzeptiert Variationen wie „BeatD“ oder „BetDrp“.

Tipp: Wenn Sie Ihr Markenwörterbuch überprüfen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich an Ihren Implementierungspartner.

Marken-Equity, Anteil am Wallet und Opportunity-Gap

Tipp: Wenden Sie sich an Ihren Implementierungspartner, wenn Sie Interesse an der Einrichtung von Brand-Equity-, Shared-of-Wallet- oder Opportunity-Gap-Analysen haben.

Die Metriken „Brand Equity“, „Share of Wallet“ und „Opportunity Gap“ werden in BX-Dashboards verwendet, um erweiterte Einblicke in die Markenleistung zu liefern.

MARKEQUITÄT

Markengerechtigkeit misst, welche Markenkonsumenten wählen würden, wenn es keine Hindernisse für den Kauf oder die Verwendung eines Produkts gäbe. Wenn sie aggregiert betrachtet wird, spiegelt der Einstellungswert der Marke den erwarteten Marktanteil Ihrer Marke wider. Dies ist ein Prozentsatz, der insgesamt 100 betragen sollte (z. B. würden 75 % der Verbraucher meine Marke kaufen, wenn dies möglich wäre, aber 25 % würden lieber [x] Marke kaufen).

Der Ansatz ist einfach und erfordert nur wenige Fragen (Eigentümerschaft, Berücksichtigung und Markenbewertung). Relative Markenbewertungen werden in „Ränge“ und dann in „prognostizierte Aktien“ umgewandelt. Diese Maßnahmen haben einen starken Zusammenhang mit Verhaltensweisen.

Tipp: Markengleichheit wird in einer BX-Umfrage berechnet, indem ein Webdienst im Umfragenverlauf erstellt wird.

Tipp: Es gibt viele Konzeptualisierungen des Markenwerts, und der Qualtrics-Ansatz wird als Markenwert bezeichnet. Diese Konzeption ist gemeinfrei verfügbar und wurde umfassend validiert.

TEILEN VON WALLET- ODER GESCHÄFTSMARKTTEILEN

Der Anteil am Portemonnaie, auch „geschätzter Marktanteil“ genannt, misst, wie viel der Befragten zuletzt für jede Marke verwendet wird. Dies ist in der Regel ein Prozentsatz, der insgesamt 100 betragen sollte (z. B. waren in den letzten 6 Monaten 75 % meiner [Kategorie]-Käufe bei [x] Marke und 25 % bei [y]-Marke).

Tipp: Der Anteil der Brieftasche wird in einer BX-Umfrage berechnet, indem ein mathematischer Vorgang im Umfragenverlauf erstellt wird.

OPPORTUNITY GAP

Die Opportunity-Lücke ist der Unterschied zwischen dem Einstellungswert Ihrer Marke und dem geschätzten Marktanteil – also der Kluft zwischen dem Wunsch nach Ihrer Marke und dem tatsächlichen Kaufverhalten. Eine Opportunity liegt vor, wenn das Eigenkapital größer als der Anteil (positive Scores) und die Schwachstelle vorhanden ist, wenn das Eigenkapital kleiner als der Anteil (negative Scores) ist.

Tipp: Opportunity-Lücke wird in einer BX-Umfrage berechnet, indem ein mathematischer Vorgang im Umfragenverlauf erstellt wird.

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