Analisi di Text iQ in Stats iQ

Informazioni sull’analisi di Text iQ in Stats iQ

Hai mai voluto vedere in che modo le tue risposte aperte si correlano a più dati quantitativi? Ad esempio, i clienti che si rivolgono alla “facilità d’uso” nel loro feedback hanno anche maggiori probabilità di menzionare la vostra app mobile? Se i clienti tendono ad avere un sentiment più alto quando menzionano il tuo team di supporto, è anche più probabile che diano valutazioni NPS più alte per tutta la tua azienda? Per rispondere a queste e altre domande, le variabili Text iQ, come argomenti e sentiment, possono essere analizzate con Stats iQ.

Variabili Text iQ compatibili con Stats iQ

Stats iQ è compatibile con le seguenti variabili Text iQ:

• Argomenti: gli argomenti sono menzionati in una risposta aperta che si desidera analizzare. Gli argomenti sono uno strumento per categorizzare o contrassegnare le risposte in modo da sapere cosa ha affrontato il partecipante nel suo feedback. Quando importato in Stats iQ, ci sarà una variabile Argomenti per ogni argomento creato in Text iQ. Questa variabile è di tipo Casella di spunta.
  Qtip: Riduci la fatica del sondaggio: invece di chiedere informazioni su ogni aspetto del tuo programma, permetti agli intervistati di richiamare le parti che più contano per loro. Analizzando gli argomenti sollevati dai tuoi intervistati durante il feedback, riduci il numero di domande distinte che devi porre agli intervistati.
• Argomenti principali: gli argomenti principali fungono da una sorta di ombrello su altri argomenti. Ad esempio, il ristorante potrebbe avere argomenti separati per ogni piatto, quindi nidificare tutti questi argomenti sotto un argomento principale “Menu”. Quando importato in Stats iQ, ci sarà una variabile Argomenti principali per ogni argomento principale che hai creato. Questa variabile è di tipo Casella di spunta.
  Consiglio Q: Se si utilizzano argomenti gerarchici, questo campo non è più necessario. Utilizzare invece Campi livello gerarchia argomento.
• Campi livello gerarchia argomento: se si utilizzano argomenti gerarchici, ci saranno 5 campi corrispondenti agli argomenti ai livelli da 1 a 5 (ad es. Livello gerarchia argomento 3). Ogni campo conterrà un elenco di argomenti per quel livello. Ogni variabile è un tipo di variabile Casella di controllo.
• Sentiment: così sembra essere una risposta Positiva, Negativa, Neutrale o Misto. Il sentiment è disponibile per ogni argomento visualizzato nella risposta, nonché per la risposta complessiva. Questa variabile è di tipo Categoria.
• Punteggio sentiment: questo è un punteggio da -2 a +2 per l’opinione di un commento. Ad esempio, una risposta molto intensa, positiva come “Amo LOVE LA TUA AZIENDA!” segnerebbe un +2. Una risposta intensamente negativa, come, “DESPISI UTTERAMENTE la tua azienda!” otterrebbe un -2. Uno 0 è un punteggio neutro. Questa variabile è di tipo numerico.

Prima di poter trasferire queste variabili in Stats iQ, devono esistere! Assicurati di aprire Text iQ e di analizzare le tue risposte.

Analisi delle variabili Text iQ

Una volta condotta l’analisi del testo e assicurandoti che tutte le nuove risposte siano caricate in Stats iQ, puoi analizzare le tue variabili Text iQ come tutte le altre. Sia che si scelga di descrivere le variabili di testo, correlarle ad altre variabili, eseguire regressioni o creare tabelle pivot o cluster, le variabili di testo sono flessibili come qualsiasi altro punto di dati nello spazio di lavoro.

Analisi di esempio

• Collegare l’argomento alle variabili di output importanti.
  Esempio: le persone che menzionano l’argomento “supporto clienti” tendono ad avere punteggi di soddisfazione complessivi inferiori. Ciò implica che l’assistenza clienti ha un impatto considerevole sul CSAT dell’azienda nel suo complesso, e dovremmo verificare quali modifiche possiamo apportare in quest’area.
• Correla l’argomento ai dettagli sull’interazione o sull’intervistato.
  Esempio: Le persone che menzionano l’argomento “software aziendale” tendono ad essere più giovani e più abbienti, come dimostra l’alta correlazione di questo argomento con determinate variabili demografiche di età e reddito.
  Esempio: le persone che hanno fatto acquisti presso il negozio di Seattle spesso menzionano “bassa qualità”, ma le persone che hanno fatto acquisti nella località di Dallas non lo fanno. Questo implica che il negozio di Seattle ha delle modifiche da fare che il negozio di Dallas non fa.
• Correla un argomento al Tempo. La menzione di un argomento sta diventando più prevalente nel tempo?
• Collegare un argomento ad altri argomenti.
  Esempio: se l’argomento “tempo di attesa” è associato all’argomento “drive-through”, probabilmente si intraprenderebbe un’azione diversa per risolvere il problema, allora se il “tempo di attesa” era associato all’argomento “mangiare in negozio”.