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Amélioration de vos données pour l’analyse (Découverte)


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À propos de l’amélioration de vos données pour Analysis

La plate-forme Discover n’est pas limitée à l’importation et à l’affichage de vos données exactement telles que vous les avez sauvegardées. Dans Connecteurs, Designer et Studio, vous pouvez transformer vos données, que ce soit en les structurant différemment ou en créant des calculs de KPI à partir desquels créer des rapports. Avant de créer des tableaux de bord pour vos parties prenantes, parlons des nombreuses façons d’améliorer vos données à des fins d’analyse.

Créer des transformations personnalisées dans les connecteurs

la fenêtre des transformations

Lorsque vous extrayez des données d’un emplacement à un autre, vous devez définir vos champs et ce qu’ils signifient. Les transformations personnalisées vous permettent non seulement de mapper vos données, mais aussi de les améliorer. Vous pouvez, par exemple :

  • Remplacez les valeurs.
  • Déterminez un format pour la date et l’heure.
  • Nombres arrondis.
  • Estimez le nombre exact de jours à partir d’une plage de dates.
  • Joignez des chaînes entre elles. (Également appelé concaténation.)
  • Générez des ID.
  • Définissez des dates personnalisées.
  • Et plus encore !

Pour en savoir plus, voir Transformations personnalisées.

Dériver les attributs dans Designer

la fenêtre des attributs dérivésLes

attributs dérivés sont des zones de données supplémentaires créées à partir d’attributs existants.

Exemple : “Tranche d’âge” (valeurs telles que “<18,” “18-34”, “35-49”, “50+”) peut être dérivé de l’attribut distinct “Age”.

Une fois qu’un attribut dérivé est créé, il peut être utilisé comme n’importe quel autre attribut dans les règles de reporting, de filtrage et de catégorie.

Les attributs dérivés peuvent être créés de différentes manières.

  • Utilisez une recherche dimensionnelle, comme dans Microsoft Excel !
  • Fractionnez les données numériques ou de date en plages.
  • Dérivez les attributs de vos modèles de catégorie, en transformant les données non structurées en données structurées.

Pour en savoir plus sur les différentes façons de créer des attributs dérivés et de les utiliser, voir Attributs dérivés.

Évaluer les performances à l’aide du scoring intelligent

L’évaluation intelligente est une fonctionnalité de Designer et Studio dans laquelle vous pouvez noter des comportements dans les avis et les interactions. En créant une rubrique, vous pouvez structurer des données non structurées.

Ces scores flexibles basés sur des règles sont utilisés pour évaluer tous les types d’interaction, y compris la conformité du centre d’appels et les compétences générales des agents, comme l’empathie. Vous pouvez également suivre différentes expériences clients, telles que la probabilité d’abandon, la probabilité d’achat, la fraude potentielle, etc.

la fenêtre de notation intelligente

L’évaluation automatique des interactions peut vous aider à prioriser vos initiatives de gestion de l’expérience et à déterminer comment et quand former au mieux votre équipe. Vous pouvez afficher les performances à un niveau individuel ou créer des tableaux de bord détaillés qui montrent les tendances dans l’ensemble des équipes.

Pour en savoir plus, voir Prise en main de la notation intelligente.

Créer des métriques dans Studio

Vous pouvez créer vos propres KPI dans Studio à l’aide de métriques. Ces métriques peuvent ensuite être utilisées dans le reporting, dans les filtres, les widgets et l’exploration, ce qui vous donne un aperçu des performances de votre organisation. Pour en savoir plus, voir Création de métriques. un widget affichant le volume au fil du temps

Voici quelques exemples de la manière de tirer le meilleur parti des métriques :

Exemple : vous souhaitez regrouper les appels en 2 catégories : appels courts et appels longs. Utilisez l’attribut Durée de l’appel CB pour effectuer une case supérieure (appels longs) et une case inférieure (appels courts).

Lorsque vous utilisez vos nouvelles métriques dans le reporting, vous pouvez décomposer les données par satisfaction et voir le pourcentage de clients satisfaits dans chaque groupe de durée d’appel.

Exemple : utilisez des métriques filtrées pour établir rapidement des rapports sur les performances par groupe. Par exemple, vous pouvez diviser le sentiment par région et avoir un Sentiment Amérique du Nord, un Sentiment pour l’Amérique latine, un Sentiment pour l’Europe, etc.

Ensuite, lorsque vous utilisez ces métriques dans des widgets, vous pouvez regrouper les données en fonction d’autres analyses. Par exemple, vous pouvez effectuer un regroupement par produit et voir le sentiment de chaque région par rapport à chaque produit.

Les métriques mathématiques personnalisées en particulier peuvent être utilisées pour transformer les données de plusieurs façons.

  • Convertissez les unités, telles que les secondes en minutes, les centimes en dollars, ou même le temps passé en argent.
  • Générez un score moyen.
  • Calculer des métriques complexes composées.
  • Transformez une échelle, par exemple de 5 points à 100.
  • Structurer les données non structurées.
Exemple : si vous connaissez le taux horaire d’un salarié et la durée d’une interaction, vous pouvez déterminer le coût d’une interaction ou d’un incident.

Exemple : si vous avez des données structurées entrant sous forme d’étiquettes de texte (” très satisfait(e)”, “satisfait(e)”, etc.) et que vous souhaitez les transformer en évaluation quantitative, vous pouvez utiliser un paramètre mathématique personnalisé pour affecter une pondération à chacune des valeurs d’attribut. Par exemple :

(métrique[volume très insatisfait]*1 + métrique[volume insatisfait]*2 + métrique[neutre]*3 + métrique[volumesatisfié]*4 + métrique[volume très satisfait]*5) / [volume]

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