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Widget „Markentreiberanalyse“ (BX)


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Informationen zum Widget „Analyse der Markentreiber“

Die Analyse der Markentreiber kann bei der Beantwortung von Fragen helfen: „Welche dieser Faktoren haben größere Auswirkungen auf die Gesamtmarkenbewertung – „Benutzerfreundlichkeit“, „Preis-Leistungs-Verhältnis“ oder „relevanter Inhalt“? Das Markentreiberanalyse-Widget misst, wie sich unabhängige treibende Variablen (Treiber) auf die wichtigsten Ergebniskennzahlen für eine Marke auswirken.

Dieses Widget zeigt die Wichtigkeit der einzelnen Treiber basierend auf den bisher gesammelten Daten an. Beim Anpassen dieses Widgets können Sie entscheiden, ob Sie diese Analyse für jeweils eine Marke, alle Marken vergleichsweise anzeigen oder ob Sie eine Kategorieanalyse durchführen möchten. Die Kategorieanalyse aggregiert die Ergebnisse aller Marken in einer, sodass Sie eine “globale” Performance-Sicht erhalten.

Beispiel: Leistung einer einzelnen Marke.

Blaue horizontale Balken, die die Performance für eine gefälschte Marke namens MusiQ zeigen. Beispiel: "strebt an, Gutes in der Welt zu tun" wird mit 24,8 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Beispiel: Leistung aller Marken, vergleichsweise.

Diagramm auf Perssonkorrelation gesetzt. Dieses Diagramm sieht aus wie ein Balkendiagramm mit aufgegliedertem Markenbild auf der linken Seite und verschiedenen farbigen Balken, die verschiedene Marken darstellen.

Beispiel: Globale Performance aller Marken mittels Category-Analyse.

violette horizontale Balken, die Wichtigkeitsbewertungen anzeigen. Beispiel: strebt nach Gutes in der Welt wird mit 28,8 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Sie können auch zwischen verschiedenen Arten der Berechnung der Wichtigkeit wählen. Weitere Informationen zum Verständnis der in diesem Widget angezeigten Ergebnisse finden Sie unter Verstehen von Berechnungen.

Datenanforderungen für Treiber

Die Treiber in diesem Widget sind Ihre unabhängigen Variablen. Dabei kann es sich entweder um Fragen zu Markenbildern oder um Produktfragen handeln, die in einem Skalenformat geschrieben wurden. Bei Produktfragen kann es um Ruf, Leistung, Zuverlässigkeit und vieles mehr gehen.

Treiber kommen in der Regel in zwei verschiedenen Datenformaten, je nachdem, wie Ihre Marken-Tracker-Umfrage eingerichtet wurde.

Treiberfragen

In einem Format sind die Marken die Antworten auf die Fragen des Fahrers.

Beispiel: Wenn die Befragten gefragt werden, welche dieser Marken einen guten Preis für das Geld bieten, können sie aus einer Liste von Marken auswählen.
Frage, die besagt Basierend auf deiner Erfahrung, welche der folgenden hat ein gutes Angebot für das Geld? dann eine Liste von Marken zur Auswahl. Es können mehrere ausgewählt werden. Es gibt keine Option, und ein grünes Widget impliziert, dass diese Antworten aus einer vorherigen Frage übernommen werden.
Bei der Zuordnung zu Ihrem Dashboard sollten diese Felder den Feldtyp Textset mit mehreren Antworten aufweisen.
Felder wie der Wert für den Geldbetrag, der im Daten-Mapper eines Dashboards als Mehrfachantwort-Textsätze zugeordnet ist

Zugeordnetes Feld

Im zweiten Format wurde die Umfrage so eingerichtet, dass jede einzelne Umfrageantwort der Bewertung nur einer Marke entspricht. Das bedeutet, dass es ein separates Feld gibt, das angibt, welche Marke bewertet wird.

Beispiel: Eine Frage, formatiert als Skala, die fragt, ob die Marke einen guten Wert für das Geld gibt oder nicht.
Eine Multiple-Choice-Frage mit nur einer Antwort, die Sie auf der Grundlage Ihrer Erfahrung fragen, wie gut Sie sagen würden, dass diese Marke ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet? Dann sind die Antworten in einem Skalenformat von sehr gut bis überhaupt nicht gut.

Wenn Sie dieses Format verwenden, sollte es nur eine der Bildfragen für alle Marken geben. Beachten Sie, dass im obigen Beispiel der Markenname eingefügt wird, damit dieselbe Frage für verschiedene Marken verwendet werden kann.

Außerdem müssen Sie vor der Datensammlung eine Art binäres eingebettetes Datenfeld vorbereiten, um anzugeben, dass eine Marke entweder die Erwartungen der Ergebnismetrik (1) erfüllt oder nicht (0). Dies würde bedeuten, dass die Verzweigungslogik verwendet wird, um anzugeben, welche Skalenwerte welchen Werten entsprechen. Detailliertere Schritte finden Sie im Unterabschnitt Anpassen Ihrer Umfrage mit Skalen.

Zwei Zweige. Die eine gibt an, dass ein eingebettetes Datenfeld mit dem Namen "Guter Wert" für den Geldbetrag auf 0 gesetzt werden sollte, und die andere setzt es auf 1.

Tipp: Einige Felder, die für das Conversion-Funnel-Reporting konfiguriert sind, z. B. die Berücksichtigung, sind möglicherweise bereits in Ihrer Umfrage so formatiert.

Bei der Zuordnung zu Ihrem Dashboard sollten die binären eingebetteten Datenfelder als numerischer Wert oder Zahlensatzfeldtyp zugeordnet werden.

Im Dashboard zugeordnete Bildfragen

Datenanforderungen für Ergebnismetriken

Die Ergebnismetrik ist die abhängige Variable in Ihrer Analyse. Ergebniskennzahlen sollten eine wichtige Kennzahl für Ihre Marke darstellen. Dies kann häufig NPS-Fragen, Empfehlungswahrscheinlichkeiten oder Rücksichtnahme auf Fragen umfassen.

Eine NPS-Frage, Bewertung der Empfehlungswahrscheinlichkeit von 0 bis 10

Das Ziel besteht darin, zu ermitteln, wie sich die Treiber auf diese Metrik auswirken, um einen Einblick in Verbesserungsmöglichkeiten zu erhalten.

Tipp: Wenn Sie sich die Auswirkungen von Treibern auf mehrere Ergebniskennzahlen ansehen möchten, erstellen Sie für jede Ergebniskennzahl ein separates Widget.

Wenn Sie Treiberfragen verwenden, müssen dem Dashboard Ergebnismetriken als Feldtyp Zahlenset zugeordnet werden, da es eine diskrete Liste numerischer Werte gibt, die in der Frage ausgewählt werden können. Sie sollten für jede Marke ein separates Feld haben.

NPS-Fragen, die im Dashboard zugeordnet sind

Tipp: Möglicherweise sind in Ihrem Datenset bereits NPS-Felder unter einer Feldgruppe zugeordnet. Feldgruppen sind jedoch nicht mit diesem Widget kompatibel. Sie müssen sicherstellen, dass diese Felder einzeln zugeordnet werden.

Wenn Sie zugeordnete Felder verwenden, muss die Ergebnismetrik dem Dashboard als Zahlenset oder numerischer Feldtyp zugeordnet werden. Sie haben nur ein Ergebniskennzahlfeld für alle Marken. Sie müssen auch das Feld zuordnen, in dem Sie ermitteln, welche Marke bewertet wird. Dies kann ein beliebiger Feldtyp sein, obwohl wir Text Set empfehlen.
Ein NPS-Feld wird dem Dashboard zugeordnet.
Dem Dashboard zugeordnetes Markenfeld

Widget-Einrichtung

  1. Wählen Sie eine Berechnungsart aus. Weitere Informationen zu diesen drei Optionen finden Sie unter Verstehen von Berechnungen.
    Berechnungseinstellungen im Widget-Bearbeitungsbereich
  2. Legen Sie fest, ob Markennamen von Driver-Fragen oder einem zugeordneten Feld abgerufen werden sollen. Weitere Informationen zu den jeweiligen Anforderungen finden Sie unter Datenanforderungen für Treiber.
  3. Wenn Sie Zugeordnetes Feld ausgewählt haben, klicken Sie auf Feld auswählen, um die Marke anzugeben, in der Sie die in jeder Antwort ausgewertete Marke speichern (in der Regel nur „Marke“, aber die Benennung kann variieren).
  4. Wenn im Dashboard ein Gewichtungsschema konfiguriert ist, können Sie Gewichtete Analyse aktivieren, um die Gewichtungen in dieser Analyse zu verwenden. Dieser Schritt ist nicht erforderlich.
  5. Klicken Sie auf Treiber auswählen, um jeden Treiber hinzuzufügen.
  6. Klicken Sie auf Ergebnismetrik konfigurieren.

Konfigurieren der Ausgangsmetrik für Treiberfragen

Lesen Sie diese Schritte, wenn Sie angegeben haben, dass Sie „Markennamen von“ und „Treiberfragen“ erhalten würden.

In einem neuen Menü, das geöffnet wird, Konfigurieren der Ausgangsmetrik für Treiberfragen

  1. Beschriften Sie die Ergebnismetrik.
  2. In der Spalte „Feld“ wählen Sie das Feld aus, das Sie für die Ergebniskennzahl angelegt haben.
  3. In der Serie geben Sie die Marke an, die das Feld misst.
  4. Klicken Sie auf das Pluszeichen (+), um ein anderes Feld zuzuordnen. Sie sollten für jede Marke ein separates Feld haben.
  5. Wenn Sie eine Kategorieanalyse durchführen möchten, wählen Sie Marken bewerten aus der obigen Liste als Repräsentation der gesamten Kategorie aus. Das bedeutet, dass die Marken zusammen aggregiert und eine einzelne Berechnung durchgeführt wird. Die Ergebnisse zeigen Ihnen, wie die Branche im Allgemeinen die gewählte Berechnungsart bewertet. Dies sollte nur geschehen, wenn die gewählten Marken einen sinnvollen Anteil (> 80%) der untersuchten Branche darstellen. Andernfalls sind die Daten wahrscheinlich nicht sinnvoll.
  6. Klicken Sie auf Speichern.
Tipp: Schauen Sie sich den Screenshot genau an. Beachten Sie, dass für jedes hinzugefügte Feld (z. B. „MusiQ NPS“) die entsprechende Serie („MusiQ“) denselben Markennamen hat.

Beispiel: Hier ist ein Widget mit aktivierter Kategorienanalyse. Anstatt die Wichtigkeits-Scores einzelner Marken zu sehen, sehen Sie die Scores für alle Marken, die in einer einzigen Kategorie zusammengefasst sind. Da wir beispielsweise Musik-Streaming-Apps studieren, könnten wir dieses Widget „Brand Analysis for Music Streaming Services“ betiteln.

Widget ist eine Farbe statt vieler und zeigt nur einen Balken pro Bildfeld an, anstatt für jedes Bild nach Marke aufzuteilen.

Konfigurieren der Ausgangsmetrik für ein zugeordnetes Feld

Lesen Sie diese Schritte, wenn Sie angegeben haben, dass Sie „Markennamen aus“ einem „zugeordneten Feld“ abrufen würden.

In einem neuen Menü, das geöffnet wird, Konfigurieren der Ausgangsmetrik für ein zugeordnetes Feld

  1. Beschriften Sie die Ergebnismetrik.
  2. In der Spalte „Feld“ wählen Sie das Feld aus, das Sie für die Ergebnismetriken angelegt haben.
  3. Wählen Sie die Marken aus, die Sie im Widget analysieren möchten.
  4. Wenn Sie eine Kategorieanalyse durchführen möchten, wählen Sie Marken bewerten aus der obigen Liste als Repräsentation der gesamten Kategorie aus. Das bedeutet, dass die Marken zusammen aggregiert und eine einzelne Berechnung durchgeführt wird. Die Ergebnisse zeigen Ihnen, wie die Branche im Allgemeinen die gewählte Berechnungsart bewertet. Dies sollte nur geschehen, wenn die gewählten Marken einen sinnvollen Anteil (> 80%) der untersuchten Branche darstellen. Andernfalls sind die Daten wahrscheinlich nicht sinnvoll.
  5. Klicken Sie auf Speichern.
Tipp: Ihr Widget zeigt Ihnen, dass Ihre Ergebnisse möglicherweise unbedeutend sind, wenn Ihr Bestimmtheitsmaß (R2) unter 0,2 liegt und die Stichprobengröße unter 300 Antworten liegt. Behalten Sie dies im Hinterkopf, bevor Sie Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse des Widgets treffen. Diese Warnung gilt unabhängig davon, wie Sie Ihr Widget konfiguriert haben (ausgewählte Berechnung, Treiberformat usw.).
Das Warnfenster wird geöffnet, um anzugeben, dass Ihre Ergebnisse unbedeutend sein können, wenn Ihr Bestimmtheitsmaß (R2) unter 0,2 liegt und die Stichprobengröße unter 300 Antworten liegt.

Treiber und Marken sortieren

Sie können die Reihenfolge ändern, in der Treiber oder Marken in Ihrem Widget angezeigt werden. Auf diese Weise können Sie auf einen Blick hervorheben, welche Treiber am stärksten/schwächsten sind, und Dashboard-Konsistenz herstellen.

Wenn Sie festlegen, wie die Treiber in Ihrem Widget sortiert werden sollen, stehen Ihnen zwei Optionen zur Verfügung: nach Wichtigkeits-Score oder nach einer benutzerdefinierten Reihenfolge der Treiber, die Sie auswählen.

Treiber nach Wichtigkeitswert sortieren

Sie können Treiber nach dem Wichtigkeitswert aller Marken, ausgewählter Marken oder einzelner Marken sortieren. Widgets mit Kategorieanalyse können nach dem Wichtigkeitswert der Kategorie sortiert werden.

Tipp: Erfahren Sie mehr darüber, wie Wichtigkeits-Scores unter Berechnung und Relative Wichtigkeit berechnet werden. Weitere Informationen zur Kategorieanalyse finden Sie unter Widget-Einrichtung.
  1. Bearbeiten Sie Ihr Widget.
    Schaltfläche Bearbeiten für ein Widget, nachdem Sie den Mauszeiger darüber bewegt haben
  2. Wählen Sie unter Treiber sortieren nach die Option Wichtigkeitswert.
    Bearbeiten eines Analyse-Widgets für Markentreiber
  3. Wählen Sie unter Sortieren nach Wichtigkeitsbewertung von eine der folgenden Optionen:
    • Alle Marken: Beim Einrichten einer Ergebniskennzahl können Sie bestimmte Marken ausschließen. Wenn Sie “Alle Marken” wählen, werden die Wichtigkeits-Scores aller Marken für jeden Treiber aggregiert und zum Sortieren der Treiber verwendet, auch wenn bestimmte Marken aus der Einrichtung des Widgets ausgeschlossen wurden.
    • Ausgewählte Marken: Für die Marken, die Sie in der modalen Ergebniskennzahlkonfiguration ausgewählt haben, um sie in die Analyse des Widgets einzubeziehen, werden ihre Wichtigkeitswerte für jeden Treiber aggregiert. Anschließend werden die Treiber nach diesen aggregierten Wichtigkeitswerten sortiert.
      Tipp: Ergebniskennzahlen können auf Treiberfragen oder einem zugeordneten Feld basieren. Das Basieren eines Wichtigkeits-Scores auf „Ausgewählte Marken“ ist nur verfügbar, wenn Ihre Ergebniskennzahl auf einem zugeordneten Feld basiert. Siehe Feld unten, in dem diese Marken ausgewählt sind:
      Das Fenster für die Konfiguration der Ergebnismetrik enthält unten das Feld "Marken".
    • Einzelne Marken: Wählen Sie eine bestimmte Marke aus, nach deren Wichtigkeitswert Sie sortieren möchten.
      Beispiel: Unsere Marke heißt MusiQ. Alle anderen sind Wettbewerber, mit denen wir vergleichen möchten. Wir beschließen, das Widget nach dem Wichtigkeitswert von MusiQ zu sortieren.
  4. Entscheiden Sie, ob Sie aufsteigend (niedrigste bis höchste Punktzahlen) oder absteigend (höchste bis niedrigste Punktzahlen) sortieren möchten.

Tipp: Wenn Sie nicht sicher sind, welche Marken in der Sortierung der Wichtigkeitswerte enthalten sind, listet das Widget sie auf.

Aufzählungsliste der Marken im Widget, um zu bestätigen, was in der Berechnung enthalten ist

Treiber nach benutzerdefinierter Reihenfolge sortieren

  1. Bearbeiten Sie Ihr Widget.
    Schaltfläche Bearbeiten für ein Widget, nachdem Sie den Mauszeiger darüber bewegt haben
  2. Wählen Sie unter Treiber sortieren nach die Option Benutzerdefiniert.
    Einstellungen zum Sortieren von Treibern im Widget-Bearbeitungsbereich
  3. Klicken Sie auf die Punkte, um Treiber per Drag&Drop in die gewünschte Reihenfolge zu ziehen.

Marken sortieren

Marken, im Widget auch Serie genannt, können nur in benutzerdefinierter Reihenfolge sortiert werden. Klicken Sie auf die Punkte, um Marken per Drag&Drop in die gewünschte Reihenfolge zu ziehen.

Reihen nach der Liste der Marken mit jeweils einer Farbe sortieren

Tipp: Wenn Sie die Treiber Ihres Widgets nach Marken-Performance sortieren möchten, empfehlen wir Ihnen, auch Ihre Seriensortierung anzupassen, wie oben beschrieben. Wenn Sie beispielsweise nach der Leistung Ihrer Marke MusiQ bei Fahrern sortieren möchten, können Sie MusiQ zur ersten Marke machen, die neben jedem Ihrer Fahrer aufgeführt wird.

Sortierung nach Wichtigkeitswert von MusiQ ist ausgewählt

Widget-Anpassung

Markenfarben und -namen ändern

Sie können die Farbe und den Namen der einzelnen Marken in der Liste Serie anpassen.

Wie beschrieben, die farbigen Serieneinstellungen im Widget-Bearbeitungsbereich

Warnungsschwellenwert

Wenn Ergebnisse statistisch unbedeutend sind, sollten Sie dies berücksichtigen, bevor Sie Entscheidungen auf der Grundlage des Widgets treffen. Daher ist es möglich, eine Warnung hinzuzufügen, die in Ihrem Widget angezeigt wird, wenn Antworten nicht innerhalb eines bestimmten statistischen Bereichs liegen.

Das Bestimmtheitsmaß (R2) ist standardmäßig auf 0,2 gesetzt. Der Stichprobenumfang (N) ist auf 300 gesetzt. Sie können diese bei Bedarf anpassen.

Bearbeitungsbereich offen und Warnungsschwellenwerte hervorgehoben

Wenn Sie auf dem Widget im Dashboard auf das Warnsymbol klicken, wird die Warnung näher erläutert.

Widget geklickt. Zeigt einen Bereich mit Alerts an. Diese Daten haben eine Stichprobengröße von weniger als 300 und einen Ermittlungskoeffizienten von weniger als 0,2. Behandeln Sie sie mit Vorsicht.

Berechnungen verstehen

Die Einflussfaktorenanalyse wird mithilfe der relativen Gewichtungsanalyse durchgeführt, um die Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen herzustellen. Die Analyse der relativen Gewichtungen verarbeitet nicht nur eine hohe Multikollinearität unter Prädiktoren, sondern berechnet auch die Wichtigkeitsrangfolge und die Gesamtauswirkung für jedes Attribut.

Bild des Widget-Bearbeitungsbereichs. Der Berechnungsabschnitt hat drei Optionen: Wichtigkeitsbewertung, Personkorrelation und aktuelle Bewertung.

Erfahren Sie weiter unten mehr über die verschiedenen Arten von Berechnungen, die Sie mit diesem Widget durchführen können.

Tipp: Die Beispiele in den einzelnen Abschnitten verwenden dasselbe Datenset, sodass Sie einen Vergleich der verschiedenen Berechnungen sehen können.

Wichtigkeitswert

Der Wichtigkeitswert stellt die relative Gewichtung eines bestimmten Treibers auf der Kennzahl für das Schlüsselergebnis dar. Dies zeigt, wie wichtig die einzelnen Treiber für die jeweilige Schlüsselkennzahl im Verhältnis zueinander sind. Der Wert liegt zwischen 0 und 1. Je näher an 1 (je höher der Prozentsatz), desto mehr hat sich dieser Treiber auf die Schlüsselkennzahl in Ihrer Studie ausgewirkt.

Weitere Informationen zur relativen Wichtigkeit.

Beispiel: Dieses Widget zeigt die Wichtigkeitsbewertung einer Marke für verschiedene Treiber an.

Blaue horizontale Balken, die die Performance für eine gefälschte Marke namens MusiQ zeigen. Beispiel: "strebt an, Gutes in der Welt zu tun" wird mit 7,3 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Beispiel: Dieses Widget zeigt die Wichtigkeitsbewertungen für verschiedene Treiber für viele verschiedene Marken an.

Diagramm auf Wichtigkeitswert gesetzt. Dieses Diagramm sieht aus wie ein Balkendiagramm mit aufgegliedertem Markenbild auf der linken Seite und verschiedenen farbigen Balken, die verschiedene Marken darstellen.

Beispiel: Dieses Widget zeigt den Wichtigkeitswert für verschiedene Treiber an, sobald alle betreffenden Marken mit der Kategorieanalyse aggregiert wurden.

violette horizontale Balken, die Wichtigkeitsbewertungen anzeigen. Beispiel: strebt nach Gutes in der Welt wird mit 10,7 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Pearson-Korrelation

Diagramm auf Perssonkorrelation gesetzt. Die Daten werden als Balken von einer Mittelachse aus visualisiert.

Der Korrelationswert ist der Korrelationskoeffizient Pearson zwischen jedem Treiber und der Kennzahl für das Schlüsselergebnis. Dies ist ein Wert zwischen -1 und +1, wobei -1 eine negative lineare Korrelation und +1 eine positive lineare Korrelation bedeutet.

Beispiel: Dieses Widget zeigt die Wichtigkeit der Treiber einer Marke gemäß der Pearson-Korrelation an.

Blaue horizontale Balken, die die Performance für eine gefälschte Marke namens MusiQ zeigen. Beispiel: "strebt an, Gutes in der Welt zu tun" wird mit 24,8 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Beispiel: Dieses Widget zeigt die Wichtigkeit der Treiber vieler Marken gemäß der Pearson-Korrelation an.

Diagramm auf Perssonkorrelation gesetzt. Dieses Diagramm sieht aus wie ein Balkendiagramm mit aufgegliedertem Markenbild auf der linken Seite und verschiedenen farbigen Balken, die verschiedene Marken darstellen.

Beispiel: Dieses Widget zeigt die Wichtigkeit der Treiber vieler aggregierter Marken gemäß der Pearson-Korrelation an. Diese Marken wurden mit der Kategorienanalyse aggregiert.

violette horizontale Balken, die Wichtigkeitsbewertungen anzeigen. Beispiel: strebt nach Gutes in der Welt wird mit 28,8 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Aktueller Score

Der aktuelle Score stellt den aktuellen Wert des Treibers für das Datenset der Schlüsselergebniskennzahl dar. Dies wird berechnet, indem eine Durchschnittsberechnung des Treiberfelds für die Antworten durchgeführt wird, die die Schlüsselkennzahlfrage beantwortet haben. Da Treiberfelder binär sind (0 oder 1), liegt dieser Wert zwischen 0 und 1.

Beispiel: Dieses Widget zeigt die aktuelle Bewertung einer Marke für verschiedene Treiber an.

Blaue horizontale Balken, die die Performance für eine gefälschte Marke namens MusiQ zeigen. Beispiel: "strebt an, Gutes in der Welt zu tun" wird mit 19,9 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Beispiel: Dieses Widget zeigt die aktuellen Bewertungen für verschiedene Treiber für viele verschiedene Marken an.

Das Diagramm ist auf den aktuellen Score gesetzt. Dieses Diagramm sieht aus wie ein Balkendiagramm mit aufgegliedertem Markenbild auf der linken Seite und verschiedenen farbigen Balken, die verschiedene Marken darstellen.

Beispiel: Dieses Widget zeigt den aktuellen Score für verschiedene Treiber an, sobald alle betreffenden Marken mit der Kategorieanalyse aggregiert wurden.

violette horizontale Balken, die aktuelle Scores anzeigen. Beispiel: strebt nach Gutes in der Welt wird mit 34,5 Prozent Wichtigkeit angezeigt

Datenfreude

Klicken Sie auf den Widget-Titel, um anzuzeigen, wann die Widget-Daten zuletzt aktualisiert wurden.

Aktualität der Daten in einem Widget zur Markenfaktorenanalyse hervorgehoben

Weitere Optionen

Klicken Sie auf die drei horizontalen Punkte in der oberen rechten Ecke Ihres Widgets, um zusätzliche Optionen anzuzeigen.

Zusätzliche Optionen für Markentreiberanalyse-Widget

  • Exportieren: Exportieren Sie Ihr Widget als JPG, PDF, CSV oder TSV.
  • Daten anzeigen: Zeigen Sie eine Tabelle mit den Daten für alle Treiber im Widget an. Datentabelle für Markentreiberanalyse-Widget

Häufig gestellte Fragen

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.