zum Hauptinhalt springen
Loading...
Skip to article
  • Qualtrics Platform
    Qualtrics Platform
  • Customer Journey Optimizer
    Customer Journey Optimizer
  • XM Discover
    XM Discover
  • Qualtrics Social Connect
    Qualtrics Social Connect

CrossXM Analytics


Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!


Informationen zu CrossXM Analytics

Mit dem Projekttyp CrossXM Analytics können Sie Ihre EX + CX-Daten in einem Datensatz kombinieren, sodass Sie Ihre Experience-Daten für wichtige Treiber analysieren können, die sich auf Ihr Unternehmen auswirken. Untersuchungen des XM Institute zeigen deutlich, dass es eine Korrelation zwischen EX und CX gibt. Unternehmen mit einem robusten EX-Programm bieten eine bessere CX bei der Interaktion mit Kunden. Die Erkenntnisse, die Sie aus CrossXM Analytics gewinnen, können Investitionen in das Mitarbeitererlebnis liefern, was zu Verbesserungen des Kundenerlebnisses führt und sich letztendlich auf Ihre wichtigsten Geschäftskennzahlen auswirkt.

Tipp: Diese Funktion ähnelt den Employee Journey Analytics in ihrer Einrichtung und Analyse. Diese Seite verweist häufig auf die Seiten „Employee Journey Analytics“ für grundlegende Funktionen. Auf dieser Seite werden die Unterschiede erläutert, die beim Einrichten eines CrossXM-Analytics-Projekts auftreten.

Erstellen eines CrossXM-Analytics-Projekts

  1. Verwenden Sie das Navigationsmenü, um zum Katalog zu wechseln.
    Wechseln Sie zum Katalog, wählen Sie crossxm analytics, und klicken Sie auf „Erste Schritte“.
  2. Wählen Sie CrossXM Analytics.
  3. Klicken Sie auf Erste Schritte.
  4. Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen.
    Benennen und Anlegen des Projekts
  5. Fügen Sie das Projekt bei Bedarf einem Ordner hinzu.
  6. Klicken Sie auf Projekt erstellen.

XM-übergreifendes Projekt einrichten

Nachdem Ihr Projekt angelegt wurde, führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Projekt einzurichten:

  1. Legen Sie auf der Registerkarte DatenmodellIhr Datenmodell an. Das Datenmodell verbindet 2 oder mehr Ihrer bestehenden Datensätze zu einem einzigen Datensatz, damit Sie ihn in einem Dashboard analysieren können. Für die meisten Projekte verwenden Sie eine EX-Datenquelle und eine CX-Datenquelle.
    Tipp: Abhängig von Ihrer Lizenzeinrichtung müssen Sie möglicherweise Ihre CX-Daten in Qualtrics importieren, um sie in Ihrer Analyse zu verwenden. Sie können Ihre Daten importieren und in einem importierten Datenprojekt sichern.
    Achtung! Die Anzahl der Datenquellen innerhalb eines CrossXM-Projekts ist auf 10 begrenzt.
  2. Nachdem Sie Ihr Datenmodell angelegt haben, zeigen Sie eine Vorschau an, um sicherzustellen, dass Ihre Ausgabe korrekt ist. Vergessen Sie nicht, sie zu veröffentlichen, damit Sie die Ergebnisse analysieren können.
  3. Führen Sie Ihre Analyse durch. Auf der verlinkten Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Daten in Text iQ, Stats iQ und in einem Dashboard analysieren. Unter CrossXM Analytics Dashboards und XM Quadrant Widgets finden Sie Informationen zur Dashboard-Einrichtung für CrossXM-Analytics-Projekte.

Aggregieren von Datenmodellzeilen

Tipp: Die Aggregation von Zeilen ist entscheidend für die gemeinsame Analyse von CX- und EX-Daten. Sie können nur Felder verwenden, die Sie aggregiert haben, wenn Sie Ihre CrossXM-Ergebnisse analysieren.

Mit der Option Zeilen aggregieren können Sie Variablen anlegen, sodass Sie Ihre Analyse auf der für Ihr Unternehmen relevanten Einheitsebene durchführen können. Beispiel: Sie sind ein standortbasiertes Unternehmen, das Experience-Daten von Kunden sammelt, die Ihre Filialen besuchen, und möchten dies anhand der Experience-Daten der Mitarbeiter analysieren, die in diesen Filialen arbeiten. Die gemeinsame Analyseeinheit könnte die Filiale selbst sein, daher müssen die EX- und CX-Datensätze bis auf die Ebene jeder Filiale aggregiert werden.

  1. Klicken Sie neben der Datenquelle, die Sie aggregieren möchten, auf das Pluszeichen (+).Klicken Sie auf das Pluszeichen, und aggregieren Sie dann die Zeilen.
  2. Wählen Sie Zeilen aggregieren.
  3. Benennen Sie bei Bedarf die Ausgabe um. Dieser Name ist für eigene organisatorische Zwecke vorgesehen.
    Geben Sie der Ausgabe einen Namen, und wählen Sie "Feld hinzufügen".
  4. Klicken Sie im Abschnitt Felder zu Gruppieren nach auf Feld der Gruppe hinzufügen.
  5. Verwenden Sie das Dropdown-Menü, um das Feld aus Ihrer Umfrage auszuwählen, nach dem Sie gruppieren möchten. Wenn Sie beispielsweise Ihre EX-Daten nach Stadt analysieren möchten, wählen Sie hier das Metadatenfeld für die Stadt aus.Hinzufügen der Felder zu "Gruppieren nach"
  6. Ändern Sie bei Bedarf den Bezeichner für Ihr Feld. Diese Bezeichnung bestimmt den Namen der Daten, die in Ihren Daten und im Dashboard angezeigt werden.
  7. Wenn Sie nach mehreren Feldern gruppieren möchten, klicken Sie auf Feld zur Gruppe hinzufügen.
  8. Klicken Sie im Abschnitt Aggregation auf Aggregation hinzufügen.
  9. Klicken Sie auf Feld der Gruppe hinzufügen.Klicken auf „Feld zu Gruppe hinzufügen“
  10. Wählen Sie Ihre Aggregationsart aus. Damit legen Sie fest, wie die Daten, die Sie analysieren möchten, aggregiert werden. Folgende Optionen sind verfügbar:Aggregationsart und Quellfeld auswählen
    • Erstens: Wählt die erste Antwort als Ausgabe der Variablen aus. Diese Aggregationsart wird in der Regel verwendet, wenn der Wert für jede Antwort gleich sein sollte. Wenn Sie beispielsweise nach Ort gruppieren, aber alle Standorte sich im selben Bundesland befinden, können Sie das Feld Bundesland hier einschließen, um dieses Feld in Ihre Analyse aufzunehmen.
    • Summe: Gibt den Gesamtwert aller Antworten aus, die in der Analyseeinheit enthalten sind. Diese Aggregationsart wird in der Regel verwendet, um eine operative Variable in der Analyseeinheit zu berechnen. Sie können beispielsweise die Summe verwenden, um die Gesamtzahl der Besuche in Ihrer Filiale zu berechnen.
    • Anzahl: Gibt die Anzahl der Antworten aus, die für jede Variable in der Analyseeinheit enthalten sind. Diese Aggregationsart wird verwendet, um die Anzahl der Antworten zu berechnen.
    • Oben unten: Gibt den Prozentsatz der Antworten aus, die Ihrem oberen Feldbereich entsprechen. Bei der Aggregation nach dem oberen und unteren Feld können Sie den Rahmenbereich festlegen. Diese Aggregationsart wird in der Regel verwendet, um die Günstigkeit anzuzeigen (z.B. wird eine 4 oder eine 5 auf einer Skala von 1 bis 5 als „günstig“ betrachtet).
    • NPS: Gibt den NPS-Wert für das ausgewählte Feld aus. Beachten Sie, dass die Quelle für diese Aggregationsart eine NPS-Frage sein muss.
    • Mittelwert: Gibt den Durchschnitt aller Antworten aus. Sie möchten beispielsweise den Mittelwert für die Frage in Ihrer CX-Umfrage „Wie gut erfüllt unser Produkt Ihre Anforderungen?“ berechnen.
  11. Wählen Sie Ihre Quellfelder aus. Dies ist das Feld, das in der Aggregationsberechnung verwendet wird. Sie können mehrere Felder im Dropdown-Menü auswählen.
  12. Klicken Sie bei Bedarf auf Feld zur Gruppe hinzufügen, um weitere Felder hinzuzufügen. Sie können nur Felder verwenden, die Sie hinzugefügt haben, wenn Sie Ihre CrossXM-Ergebnisse analysieren.auf „Add Field to the group“ klicken und dann „Apply“ wählen
  13. Wenn Sie mit dem Hinzufügen von Feldern fertig sind, klicken Sie auf Anwenden.
  14. Wiederholen Sie die oben genannten Schritte für Ihre zusätzlichen Datenquellen.Klicken Sie auf das Pluszeichen, und wählen Sie Join.
  15. Klicken Sie neben der neu hinzugefügten Aggregation auf das Pluszeichen (+ ).
  16. Wählen Sie Join.
  17. Wählen Sie für Rechte Eingabe die andere Aggregation aus, die Sie angelegt haben.Verbinden der beiden Datensätze
  18. Wählen Sie für die Join-Bedingung das Feld aus beiden Aggregationen aus, die miteinander übereinstimmen. Da wir eine Analyse auf Stadtebene durchführen, schließen wir uns dem Stadtfeld an.
  19. Klicken Sie neben Ihrem neu hinzugefügten Join auf das Pluszeichen (+).Klicken Sie auf das Pluszeichen, und fügen Sie eine Ausgabe hinzu.
  20. Wählen Sie Ausgabedatenset.
  21. Geben Sie Ihrem Datenset einen Namen. Dies ist für Ihre eigenen organisatorischen Zwecke vorgesehen.Dem Ausgabedatenset einen Namen geben

Verfügbare EX- und CX-Quellen

Mit CrossXM Analytics können Sie CX- und EX-Daten in einem Projekt kombinieren. In diesem Abschnitt werden die Projekttypen und andere Datenquellen aufgeführt, die Sie Ihrem Datenmodell hinzufügen können.

Tipp: Anweisungen zum Hinzufügen von Quellen und zum Erstellen Ihres Datenmodells finden Sie unter Datenmodell anlegen (EX).

Quellen inkompatibel mit CrossXM Analytics

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Datenquellen, die Sie in Ihrem CrossXM-Analytics-Datenmodell nicht verwenden können:

  • Alle Datensets, die in anderen Dashboards integriert sind, unabhängig davon, ob CX oder EX
  • XM Directory-Daten
  • Standortverzeichnisse
  • Mitarbeiterverzeichnisse

CrossXM-Analyse-Dashboards und XM-Quadrant-Widgets

In diesem Abschnitt wird die Verwendung des Dashboards CrossXM Analytics und des XM-Quadrant-Widgets behandelt. Das XM-Quadrant-Widget ist nur in CrossXM-Analytics-Projekten verfügbar. Weitere Informationen zum Erstellen Ihres CrossXM-Dashboards finden Sie unter Dashboard erstellen.

Tipp: Wir empfehlen, Ihr Dashboard anzulegen, nachdem Sie Ihr Datenmodell fertiggestellt haben, da Ihre Felder automatisch für Sie zugeordnet werden.

Einschränkungen bei CrossXM Dashboards

CrossXM-Dashboards verfügen über dieselben Funktionen wie EX-Dashboards, mit einigen bemerkenswerten Ausnahmen. Folgendes ist in CrossXM-Dashboards nicht verfügbar:

XM-Quadrant-Widgets

Das XM-Quadrant-Widget ist nur in CrossXM-Dashboards verfügbar. Dieses Widget kann EX-, CX- und operative Daten in einer einzigen Visualisierung anzeigen. Ein üblicher Ansatz für die Verwendung des XM-Quadrant-Widgets besteht darin, die X-Achse als relevante EX-Variable, die Y-Achse als CX-Ergebniskennzahl und die Blasengrößen als operative Metrik oder als Anzahl der Antworten einzurichten.
das xm-Quadrant-Widget

Grundlegende Anweisungen und Anpassungen für Widgets finden Sie auf der folgenden Supportseite: Widget-Übersicht. Für Widget-spezifische Anpassungen lesen Sie weiter.

Um die Widget-Achsen festzulegen, klicken Sie auf Metrik hinzufügen. Konfigurieren Sie anschließend Folgendes:Einrichten einer Metrik für ein Quadranten-Widget

  1. Wählen Sie die Kennzahl aus, die Sie anzeigen möchten (z. B. Durchschnitt, Summe oder Top-Bottom-Feld).
  2. Wählen Sie das Feld aus, das Sie anzeigen möchten. Generell empfehlen wir, ein EX-Feld auf der X-Achse und ein CX-Feld auf der Y-Achse zu platzieren.
  3. Wählen Sie Ihren Schwellenwerttyp, der die Skala der Achse bestimmt. Wählen Sie Dynamisch, wenn die Achse automatisch auf die beste Skalierung für Ihren Datenbereich aktualisiert werden soll. Wählen Sie Statisch, wenn Sie Ihre eigene Achsenskala festlegen möchten.
  4. Legen Sie den Bezeichner für das Feld fest. Dies wird in der Legende Ihres Widgets angezeigt.

Um die Bubbles des Widgets zu konfigurieren, konfigurieren Sie Folgendes:
Auswählen der Bubble-Aufschlüsselungsoptionen

  1. Wählen Sie für den Blasenaufriss das Feld aus, nach dem Sie Ihre Daten aufschlüsseln möchten. In der Regel ist dies das Feld, das Sie zum Verknüpfen Ihrer Datensets verwendet haben. Sie können mehrere Aufschlüsselungen auswählen, die in Ihrem Widget angezeigt werden sollen.
  2. Wenn Sie mehrere Aufschlüsselungen hinzugefügt haben, wählen Sie Standard-Bubble-Aufschlüsselung. Diese Aufschlüsselung wird standardmäßig auf das Widget angewendet, aber Dashboard-Betrachter können die angewendete Aufschlüsselung ändern, wenn sie das Widget anzeigen.
  3. Klicken Sie auf Metrik hinzufügen, um die Metrik auszuwählen, die die Blasengröße bestimmt. In der Regel ist dies eine operative Metrik, z.B. die Anzahl der Filialbesucher.

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.