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Informationen zum Erweitern Ihrer Daten für die Analyse

Die Discover-Plattform ist nicht darauf beschränkt, Ihre Daten genau so zu importieren und anzuzeigen, wie Sie sie gespeichert haben. Über Konnektoren, Designer und Studio hinweg können Sie Ihre Daten transformieren, indem Sie sie anders strukturieren oder KPI-Berechnungen erstellen, für die Berichte erstellt werden sollen. Bevor Sie Dashboards für Ihre Stakeholder erstellen, sprechen wir über die vielen Möglichkeiten, wie Sie Ihre Daten für die Analyse erweitern können.

Benutzerdefinierte Transformationen in Konnektoren anlegen

das Transformationsfenster

Wenn Sie Daten von einem Ort an einen anderen ziehen, müssen Sie Ihre Felder und deren Bedeutung definieren. Mit benutzerdefinierten Transformationen können Sie Ihre Daten nicht nur zuordnen, sondern erweitern. Sie können beispielsweise:

  • Ersetzen Sie die Werte.
  • Legen Sie ein Format für Datum und Uhrzeit fest.
  • Zahlen runden.
  • Schätzen Sie die genaue Anzahl der Tage aus einem Datumsbereich.
  • Verknüpfen Sie Zeichenfolgen miteinander. (Auch Verkettung genannt.)
  • IDs generieren.
  • Legen Sie benutzerdefinierte Datumsangaben fest.
  • Und weitere!

Weitere Details finden Sie unter. Benutzerdefinierte Transformationen.

Attribute im Designer ableiten

das Fenster „Abgeleitete Attribute“

Abgeleitete Attribute sind zusätzliche Datenfelder, die aus vorhandenen Attributen angelegt wurden.

Beispiel: “Altersbereich” (Werte wie “<18,” “18-34”, “35-49”, “50+”) können aus dem separaten Attribut “Alter” abgeleitet werden.

Sobald ein abgeleitetes Attribut angelegt wurde, kann es wie jedes andere Attribut in Berichts-, Filter- und Kategorieregeln verwendet werden.

Abgeleitete Attribute können auf verschiedene Arten angelegt werden.

  • Verwenden Sie einen dimensionalen Lookup, genau wie in Microsoft Excel!
  • Teilen Sie numerische oder Datumsdaten in Bereiche auf.
  • Leiten Sie Attribute aus Ihren Kategoriemodellen ab, indem Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln.

mehr erfahren über die verschiedenen Möglichkeiten zum Anlegen abgeleiteter Attribute und die Verwendung der einzelnen Attribute finden Sie unter. Abgeleitete Attribute

Leistung mit intelligentem Punktewertung

Intelligentes Punktewertung ist eine Funktion in Designer und Studio, mit der Sie Verhaltensweisen in Feedback und Interaktionen bewerten können. Durch das Anlegen einer Rubrik können Sie ansonsten unstrukturierte Daten strukturieren.

Diese flexiblen regelbasierten Scores werden verwendet, um alle Interaktionsarten zu bewerten, einschließlich Kontaktzentrum und Soft Skills der Agentenwie Empathie. Sie können auch verschiedene Kundenerlebnisse verfolgen, z.B. die Abwanderungswahrscheinlichkeit, die Kaufwahrscheinlichkeit, potenzieller Betrug usw.

intelligentes Punktewertung

Automatisches Punktewertung Interaktionen kann Ihnen dabei helfen, Ihre experience management zu priorisieren und zu bestimmen, wie und wann Ihr Team am besten geschult werden soll. Sie können leistung auf einer einzelnen Ebene anzeigen oder detaillierte Dashboards erstellen, die teamübergreifende Trends aufzeigen.

Weitere Details finden Sie unter. Erste Schritte mit dem intelligenten Punktewertung.

Metriken in Studio anlegen

Sie können Ihre eigenen KPIs in Studio mithilfe von Metriken anlegen. Diese Metriken können dann in Berichten, in Filtern, Widgets und Drill-Vorgängen verwendet werden, sodass Sie einen Erkenntnis in die leistung Ihres Organisation erhalten. mehr erfahren Sie unter Metriken anlegen. ein Widget, das das Volumen im Zeitverlauf anzeigt

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie die Metriken optimal nutzen können:

Beispiel: Sie möchten Anrufe in zwei Kategorien gruppieren: kurze und lange Anrufe. Verwenden Sie das Attribut CB-Anrufdauer, um eine oberes Feld (lange Anrufe) und eine unteres Feld (kurze Aufrufe).

Wenn Sie Ihre neuen Metriken im Reporting verwenden, können Sie die Daten aufschlüsseln, indem Sie Zufriedenheit, und sehen Sie den Prozentsatz der zufriedenen Kunden in jeder Anruflängengruppe.

Beispiel: Verwendung gefilterte Metriken um schnell über leistung nach Gruppe zu berichten. Sie können beispielsweise Stimmung nach Region aufteilen und eine Stimmung für Nordamerika, eine Stimmung für Lateinamerika, Stimmung.

Wenn Sie diese Metriken dann in Widgets verwenden, können Sie Daten nach anderen Erkenntnisse gruppieren. Sie können beispielsweise nach Produkt gruppieren und die Stimmung jeder Region für jedes Produkt anzeigen.

Benutzerdefinierte mathematische Metriken Insbesondere können Daten auf vielfältige Weise transformiert werden.

  • Konvertieren Sie Einheiten wie Sekunden in Minuten, Cent in Dollar oder sogar Zeit in Geld.
  • Generieren Sie einen durchschnittlichen Score.
  • Komplexe, zusammengesetzte Metriken berechnen.
  • Wandeln Sie eine Skala um, z.B. von 5 Punkten in 100.
  • Strukturieren Sie unstrukturierte Daten.
Beispiel: Wenn Sie den Stundensatz eines Mitarbeitende kennen und wissen, wie lange eine Interaktion gedauert hat, können Sie herausfinden, wie viel eine Interaktion oder ein Vorfall kostet.

Beispiel: Wenn Sie strukturierte Daten als Textbezeichner (” sehr zufrieden”, “zufrieden” usw.) erhalten und diese in eine quantitative Bewertung umwandeln möchten, können Sie eine benutzerdefinierte mathematische Metrik verwenden, um jedem Attribut eine Gewichtung zuzuordnen. Beispiel:

(Metrik[Volumen sehr unzufrieden]*1 + Metrik[Volumen unzufrieden]*2 + Metrik[neutral]*3 + Metrik[Volumen zufrieden]*4 + Metrik[Volumen sehr zufrieden]*5) / [Volumen]

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.