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Uso de drivers en la puntuación inteligente


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Acerca del uso de drivers en la puntuación inteligente

Los impulsores son predictores clave de un resultado concreto en sus datos. Al utilizar controladores con puntuación inteligente, puede seleccionar y ponderar criterios de rúbrica en función de la probabilidad de que cada criterio impulse un resultado en particular en sus datos, mejorando así la precisión de sus rúbricas.

Ejemplo: Averigüe qué emociones detectadas en la retroalimentación corresponden a las altas calificaciones de revisión de su aerolínea.

Configuración de un driver

Primero, debe crear un impulsor para el resultado deseado.

Cualquier driver que desee utilizar en la puntuación inteligente debe tener activadas las siguientes opciones:

Ventana en la que se configura un driver como se describe a continuación

  • Resultado: El objetivo es encontrar los impulsores clave que causaron el resultado que usted define aquí. Especifique el subconjunto de datos que servirá como resultado que está investigando.
    Ejemplo: Para descubrir por qué está obteniendo calificaciones de revisión altas, desearía elegir un atributo o un tema que capture un alto rendimiento. Por ejemplo, puede tener un atributo Revisar calificación y seleccionar todas las puntuaciones altas en su resultado.
  • Alcance: Seleccione los datos que desea incluir en su investigación. El filtro de fecha es el único filtro necesario.
    Ejemplo: Puede utilizar el ID de fuente para limitar los datos a una fuente determinada o utilizar filtros de fecha para incluir solo registros recopilados dentro de un rango determinado.
  • Datos relevantes: Seleccione el modelo de categoría que planea utilizar para la puntuación inteligente.
    Ejemplo: Usted quiere saber qué emociones están presentes en las opiniones con altas calificaciones de revisión. Seleccione Emociones.
    Consejo Q: Asegúrese de seleccionar el nivel más granular de un modelo de categoría. No seleccione ningún dato relevante adicional si desea utilizar este driver da como resultado una configuración de rúbrica.

Cuando encuentre resultados determinantes, verá el impacto que tiene cada nivel de su modelo de categoría en el resultado seleccionado. Estos rangos de impacto van a formar la ponderación de su rúbrica más tarde.

resultados de driver

Configuración de una regla

Cree una rúbrica basada en el mismo modelo de categoría que eligió para su conductor.

paso de creación de rúbrica en el que selecciona un modelo de categoría

En Sugerir rangos, seleccione el controlador que creó.

paso de criterios de rúbrica, pero sugerir rangos está configurado en la parte superior

Ahora puede utilizar la columna Clasificación del impacto como recomendación al rellenar la Ponderación para cada criterio.

Estas son algunas recomendaciones sobre cómo puntuar diferentes rangos de impacto:

  • Clasificación de impacto alta para un resultado impulsor deseado: Establezca el Resultado deseado en Presente y considere dar a estos comportamientos más peso cuanto mayor sea la clasificación.
  • Clasificación de impacto negativo para un resultado impulsor no deseado: Establezca el resultado deseado en Presente y considere dar a estos comportamientos más peso cuanto mayor sea la clasificación.
  • Rango de impacto alto para un resultado impulsor no deseado: Establezca el Resultado deseado en Ausente y considere dar a estos comportamientos más peso cuanto mayor sea la clasificación.
  • Clasificación de impacto negativo para un resultado impulsor deseado: Establezca el Resultado deseado en Ausente y considere dar a estos comportamientos más peso cuanto mayor sea la clasificación.
  • Sin clasificación de impacto: Debido a que estos criterios no tienen correlación con el resultado que le interesa, considere eliminar estos criterios de su rúbrica.

Muchas de las páginas de este sitio han sido traducidas del inglés original utilizando la traducción automática. Aunque en Qualtrics hemos realizado nuestra diligencia debida para obtener las mejores traducciones automáticas posibles, la traducción automática nunca es perfecta. El texto original en inglés se considera la versión oficial, y cualquier discrepancia entre el inglés original y las traducciones automáticas no son legalmente vinculantes.