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Informazioni sul Conjoint Clustering

All’interno delle popolazioni che hanno risposto al sondaggio ci sono gruppi di persone che la pensano allo stesso modo. Questi gruppi, o “cluster”, possono essere determinati in base alla somiglianza del pacchetto ottimale di ciascun intervistato. Clusterizzando ogni intervistato in base alla sua utilità individuale per ogni attributo, possiamo determinare le sottopopolazioni e i dati demografici che le compongono.

Preparazione di un sondaggio per il Cluster

Prima di poter utilizzare il progetto di analisi congiunta, è necessario assicurarsi che il sondaggio del progetto di analisi congiunta ponga le domande giuste. Ciò significa che è necessario impostare alcune funzioni prima di raccogliere i dati.

Nella scheda Sondaggio, assicurarsi di aver aggiunto le domande a un blocco non congiunto. Nell’esempio seguente, il blocco Demografia contiene una domanda sull’età, sul numero di persone nel nucleo familiare dell’intervistato e altro ancora.

Il blocco Demografia si trova proprio sopra il blocco Congiuntura, anche se è possibile spostarlo a piacere.

Formattazione delle domande

È possibile effettuare lo SCELTA MULTIPLA solo con domande a scelta multipla a risposta singola. Questo perché offrono una scelta finita che può essere facilmente analizzata. È inoltre possibile utilizzare alcuni metadati del sondaggio, come la data di inizio, l’indirizzo IP, le informazioni sul destinatario e altro ancora.

• Dati demografici: Chiedere informazioni descrittive di base, come l’età, la fascia di reddito, la razza o il sesso.
• Comportamento: Chiedete come i clienti interagiscono con il vostro brand e i vostri prodotti, o quali comportamenti possono essere correlati al loro comportamento d’acquisto. Ad esempio, si può chiedere quanto spesso il cliente va a fare la spesa.
• Datioperativi : Si tratta di informazioni come il tempo trascorso sul vostro sito web o la permanenza di un dipendente nella vostra azienda.
• Formati delle domande: Formare le domande sui comportamenti e le convinzioni come scale. L’intervallo di una scala può aiutarci a capire quali punti di valutazione sono correlati e quindi approssimativamente nello stesso cluster; le domande Sì/No e a selezione singola non sono altrettanto utili per l’analisi dei cluster.
  Esempio: Se si chiede “Che tipo di acquirente sei?” e si danno le opzioni “Preferisco fare acquisti nei centri commerciali”, “Preferisco fare acquisti online” e “Preferisco fare acquisti nelle boutique”, l’algoritmo di clustering vorrà dividere gli intervistati in tre gruppi, uno per ogni risposta. Se invece si pone una serie di domande (ad esempio, “Le piace fare shopping nei centri commerciali?”) con risposte da 1 a 7, l’algoritmo di clustering farà un lavoro migliore per discernere realmente ciò che separa i diversi acquirenti gli uni dagli altri.

Abilitazione dei cluster

1. Andate alla scheda Rapporti del vostro conjoint.
2. Selezionate Conjoint Clustering.
3. Quando si visita questa scheda per la prima volta, potrebbe essere necessario fare clic su Aggiorna per avviare i calcoli del cluster.

Regolazione dei dati demografici utilizzati per il Cluster

Per impostazione predefinita, il conjoint clustering utilizzerà tutte le domande a scelta multipla del sondaggio. Tuttavia, non è necessario utilizzare tutte le domande se non si vuole, e si possono aggiungere e rimuovere contenuti per vedere quali cluster diversi la funzione consiglia.

Aggiunta e rimozione di dati demografici

Nella casella a destra dell’intestazione Dettagli cluster, selezionare una domanda per aggiungerla o rimuoverla dall’analisi dei cluster. La rimozione di una domanda non provoca il ricalcolo dei cluster.

Cluster consigliati

Una volta raccolti dati sufficienti e aggiornata la pagina del conjoint clustering, questa funzione vi consiglierà i cluster. Questi cluster sono determinati in base alla somiglianza del pacchetto ottimale degli intervistati. Viene calcolata la loro utilità individuale per ogni attributo e vengono evidenziati i dati demografici comuni a questi cluster, in modo da comprendere meglio come le diverse popolazioni preferiscono i vostri prodotti.

Evidenzia testo un cluster nel grafico superiore per saperne di più su questo cluster. Fare clic su di esso per aprire i dettagli del cluster in basso.

Dettagli cluster

1. RIEPILOGO DELLE RISPOSTE: La barra superiore dei dettagli del cluster fornisce un rapido riepilogo delle risposte più importanti, in primo luogo di quale cluster si tratta, della significatività statistica del cluster, di come i rispondenti hanno risposto in generale alle domande demografiche, del numero di risposte presenti in questo cluster e della percentuale di risposte a cui si applica questo cluster. È inoltre possibile fare clic su questa parte per espandere e ridurre il resto delle informazioni.
   Esempio: Nel Cluster 1 qui raffigurato, le risposte tendono a provenire da persone che guadagnano da 50.000 a 59.999 dollari all’anno, che affittano appartamenti e sono single. La forza del cluster è debole, il che significa che il cluster non è statisticamente significativo. 7 intervistati rientrano generalmente in questo schema, ovvero il 77,8% dell’intero set di dati. Si tratta di un set di dati molto piccolo, quindi è probabile che non si debbano prendere decisioni sulla base di questi risultati.
2. Dati demografici: Una serie di barre di suddivisione che mostrano come i membri di questo cluster hanno risposto alle domande demografiche. Ciascuna barra di suddivisione è contrassegnata dalla risposta più correlata ai punteggi di utilità per gli attributi del pacchetto ottimale; tuttavia, si noterà che le persone in un cluster variano nel modo in cui hanno risposto.
   Esempio: La sistemazione preferita dal Cluster 1 è un appartamento. Tuttavia, gli appartamenti non sono elencati come la scelta più comune per questo cluster. Questo perché chi vive in appartamento ha semplicemente più probabilità di scegliere una vacanza in Giamaica per 2 settimane a 1500 dollari come miglior pacchetto possibile rispetto a chi nel cluster ha una diversa sistemazione abitativa.
3. Pacchetto ottimale: È il pacchetto migliore per i membri del cluster. I dati demografici evidenziati hanno punteggi di utilità elevati per gli attributi qui scelti.
4. Anteprima dei pacchetti Analisi e Simulazione: Fare clic su questi pulsanti per visualizzare i Risultati e il SimulatoreConjoint solo per i dati di questo cluster.

Determinazione della forza del cluster

Qualtrics utilizza una metrica chiamata punteggio silhouette per determinare la forza di ciascun cluster. Questo punteggio produce un valore compreso tra 0 e 1 che determina quanto siano strettamente raggruppati i rispondenti. Utilizziamo la seguente tabella per convertire il punteggio della silhouette in forza del cluster:

Applicare i cluster ai Rapporti e al Simulatore

I Cluster possono essere applicati ai Risultati Conjoint e al Simulatore, in modo da visualizzare dettagli più specifici sul modo in cui i rispondenti di questo cluster hanno valutato gli attributi loro presentati.

Rapporti di analisi congiunta

Nella sezione Analisi congiunta della scheda Rapporti, selezionare un cluster dal menu a tendina in alto a sinistra.

È inoltre possibile selezionare Anteprima dell’analisi quando è stato selezionato un cluster nella sezione Analisi CONGIUNTA della scheda Rapporti.

Simulatore

Nella scheda Simulatore, selezionare un cluster dal menu a tendina in alto a destra.

È inoltre possibile selezionare Simula pacchetti quando è stato selezionato un cluster nella sezione Clustering congiunto della scheda Rapporti.