Skip to main content
Loading...
Skip to article
  • Qualtrics Platform
    Qualtrics Platform
  • Customer Journey Optimizer
    Customer Journey Optimizer
  • XM Discover
    XM Discover
  • Qualtrics Social Connect
    Qualtrics Social Connect

BX ダッシュボードの概要


Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!


BXダッシュボードについて

BX Dashboards は、ブランド追跡データを使用して、オーディエンスに対するブランドの印象を理解します。BX ダッシュボードは、顧客を引き付けるエクスペリエンスを特定したり、顧客を追い払ったりすることで、チームがブランド認知度を向上させ、ブランドの約束を果たすための実用的なステップを提供します。

プロジェクトメニューの bx ダッシュボードが強調表示されています

ヒント:BXダッシュボードはBXプログラムデータを使用して作成されます。これらは通常、クアルトリクスの導入チームまたはサードパーティーの導入パートナーによって実施されます。詳細については、営業担当またはXMサクセス担当者にお問い合わせください。

ダッシュボードの編集

ヒント:ダッシュボード設定は導入プロセス中に行われます。ダッシュボードの設定を変更するには、クアルトリクスプロジェクトチームに連絡することをお勧めします。

ブランドトラッカーダッシュボードは、新しいフィールドのマッピング、新しいウィジェットの追加、コンテンツの削除、ダッシュボードの名前変更など、他のダッシュボードと同様に編集できます。ダッシュボードの編集については、以下の導入ページを参照してください。

注意:BX ダッシュボードを使用する場合は、既存のウィジェットとセットアップの機能を維持するために、編集する前にページをコピーしてください。
ヒント:独自のブランドウィジェットについては、左側のサポートサイトメニューを参照してください。

BX ダッシュボードへの BTDS のマッピング

BXプログラムは、スタックされたデータセット(Brand Trackerデータソース、BTDS)を使用して、データ内のインサイトをより簡単に特定します。ブランドトラッカーデータソースが生成されると、BXダッシュボードにマッピングしてデータについてレポートできます。BTDS を外部データソースとして追加する必要があります。

ダッシュボードの[データ]タブから BTDS を指す矢印

ダッシュボードの初期設定時に、すべてのデータが適切な項目タイプとしてマッピングされていることを確認することが重要です。ほとんどのブランドフィールドは、数値セットまたは複数値のテキストセットになります。スタックされていない単一選択の質問(デモグラフィックや行動に関する質問など)は、テキストセットフィールドの種類に設定する必要があります。フィールドタイプの詳細については、リンク先のサポートページを参照してください。

ダッシュボードの[データ]タブの[BX ダッシュボード]フィールド

ヒント:データをマッピングする場合、すべてのフィールドの名前をできるだけ清潔で明確に、分かりやすく保ちます。
ヒント:すでにマッピングされている質問のフィールドの種類を変更する必要がある場合は、正しいフィールドの種類で新しいフィールドを作成することをお勧めします。すでにマッピングされているデータのフィールドの種類を変更すると、既存のウィジェット構成に影響する可能性があります。

固定データフィールド

ヒント:スタックされたデータフィールドの詳細については、「ブランドトラッカーデータソースの使用と編集」を参照してください。

積上データ項目は、BTDS 固有のデータ処理の結果です。これらのフィールドには、ブランドが回答の選択肢である質問を表す複数の異なる変数を含めることができます。

積み上げられたデータを構成する 3 つのフィールド

  1. 積み上げフィールド:回答者の回答の値。通常、これらは数値セットフィールドですが、必要に応じてテキストセットやラベルに識別することができます。
    • フィールドが属性主導の質問である場合、値はバイナリ 0 または 1 になります。このフィールドの 0 はブランドが選択されていないことを示し、1 はブランドが選択されたことを示します (例: エイド認知)。
    • フィールドがブランド主導の質問の場合、この値は通常、範囲内の任意の数値(0~10の評価など)になります。ブランド主導の質問が複数回答の場合、このフィールドの結果はテキスト文字列になり、フィールドは複数回答テキストセットに設定する必要があります。
  2. 積上項目 – 表示 (例:「エイドアウェアネス – 表示」):ブランドがブランドのサブセットのみを表示することが一般的であるため、その質問に対してブランドが表示された場合。ブランドがその質問に表示されている場合、値は1になり、ブランドがその質問に表示されなかった場合は0になります。このフィールドは数値セットである必要があります。
  3. 積上項目 – 選択 (例:「エイドアウェアネス – 選択」):多肢選択式の質問に対してのみ、その質問に対して選択されたブランドの複数値リストが提供されます。このフィールドは複数回答テキストセットである必要があります。
ヒント:選択フィールドはデータのフィルタリングに役立ちますが、ウィジェット構成でこの指標を使用することはお勧めしません。
ヒント:積み上げられたデータの詳細については、「ブランドトラッカーデータソースの使用と編集」を参照してください。

データの使用

注意:BXダッシュボードは、スタックデータセットであるブランドトラッカーデータソース(BTDS)を使用します。詳細については、「ブランドトラッカーデータソースの使用と編集」を参照してください。

BTDS は一意の構造を持つ積み上げデータセットであり、ウィジェットの設定方法に影響します。

単一項目

各回答者には、ブランドのデータとブランド以外のデータの1行のデータがあります。「Singular」という名前のフィールドでは、どの行がブランドデータであるかを指定します。Singular = 0 の場合、データはブランド行から取得され、Singular = 1 の場合、データはその回答者のブランド以外の行から取得されます。

:調査に10個のブランドがある場合、すべての回答者がスタックされたデータソースに11行作成されます。
注意: 各ブランドの結果を確認する場合は、単数 = 0 のフィルタを作成することをお勧めします。
ヒント:単数 = 0のフィルターが適用された場合の回答数は、ブランドごとに回答者ごとに1行あるため、アンケートに回答した回答者数より多くなります。回答者数に基づいてウィジェットを構成するには、単数 = 1のフィルタを作成してください。

ブランドデータ

ブランドデータは、回答者が特定の各ブランドについて回答したデータを指すため、行ごとに異なります。ブランドデータのすべての指標には2~3個のフィールドがあります。

  1. 指標:NPSスケールの「7」など、回答者の回答の値が含まれます。この変数の名前は、測定対象に基づいています (例:”i1_trustuable”)。
  2. メトリック – 表示 (例:「i1_trustufiable – Displayed」):ブランドのサブセットのみを表示するのが一般的であるため、その質問に対してブランドが表示されるかどうかを決定します。ブランドがその質問に表示されている場合、値は「1」になり、その質問にブランドが表示されていなかった場合、値は「0」になります。
  3. メトリック値 – 選択 (例:[i1_trustawasable – Selections]):多肢選択式の質問の場合のみ、この変数はその質問に対して選択されたすべてのブランドの複数値リストを提供します。同じリストがその回答者のすべての行に繰り返されます。
ヒント:「選択」の指標はデータのフィルタリングに役立ちますが、ウィジェットの構築時にこの指標を使用することはお勧めしません。
ヒント:ウィジェットでブランドデータを操作する場合、通常、[単数] = 0のフィルタを作成します

非ブランドデータ

ブランド以外のデータ(年齢、性別、収入など)は、回答者のすべてのブランド行にわたって繰り返されます。通常、データセットには、ブランド以外の指標ごとにフィールドが 1 つだけ存在します。

ヒント:ウィジェットでブランド以外のデータを操作する場合、通常、[単数] = 1のフィルタを作成します

BX ウィジェットの設定

通常、ウィジェットの設定には、メトリックの設定、X 軸の定義、データ系列の定義、および表示設定のカスタマイズが含まれます。BX ダッシュボードのウィジェットの設定方法は、ブランドデータと非ブランドデータのどちらを使用するかによって異なります。詳細については、以下のセクションを参照してください。

ヒント:ウィジェットの構築の詳細については、「ウィジェットの構築(CX)」を参照してください。

BX ウィジェット構成の領域

  1. 指標:ほとんどのブランドデータには下位集合比率指標タイプを使用しますが、[平均]と[上位ボックス/下位ボックス]を使用することもできます。
  2.  X 軸: X 軸は選択したメトリックの詳細区分として機能し、チャートの下部に表示される追加ラベルとして表示されます。これは通常、データセット内の各ブランドの指標の値を表示する「ブランド」フィールドか、超過時間の値を示す「wave_date」です。
  3. データ系列: 経時的なトレンドを表示するために折れ線チャートを作成する場合は、データ系列を設定して、データ収集の各期間において値がどのように変化したかを確認することができます。通常、これは “wave_date” フィールドです。
  4. 表示: 表示設定を使用して、ウィジェットのルックアンドフィールをカスタマイズします。
ヒント:分析対象の正しいタイプのデータを表示するには、[単数]フィールドを使用する必要があります。詳細については、データの使用を参照してください。

ブランドデータの BX ウィジェットの設定

ヒント:ウィジェットの構築の詳細については、「ウィジェットの構築(CX)」を参照してください。

ブランドデータの値は、回答者が特定のブランドについて回答した内容に基づいて、行ごとに一意です。

ブランドデータの場合、X軸は通常[ブランド]フィールドになり、データセット内の各ブランドの指標の値を確認できます。これらのウィジェットには、適切な行のみが含まれるように、単数 = 0 のフィルタが必要です。

X 軸で強調表示されたブランド項目

サブセット比率

ほとんどのブランドデータには、通常[サブセット率]指標タイプを使用します。この指標は、分子フィールドと分母フィールドで指標を使用して、値の比率(ブランドを認識している回答者の割合など)を表示します。

  1. メトリクスを追加します。
    ウィジェットのメトリックセクションでサブセット比率を設定するステップ。
  2. メトリクスをサブセット比率に設定します。
  3. 分子フィールドを、測定するブランド指標に設定します。
  4. 属性主導の質問の分子フィールドデータを 1 に設定するか、ブランド主導の適切な値範囲を設定します。
  5. 分母フィールドを基本サイズに設定します。これは、通常、表示するデータに応じて、Aided Awareness または Total です。
    ヒント:分母フィールドに合計を設定すると、データセット内の回答の合計数のうち、ブランドと分子の指標を関連付ける人の割合が表示されます。あるいは、分母にエイド認知=1を付けると、そもそも、そのブランドを意識していた人たちのグループの中が見えてくる。
  6. 必要に応じて、分母フィールドデータを 1 または適切な値に設定します。
  7. 必要に応じて、ウィジェットのラベルを入力します。

平均および上位/下位ボックス

ブランドデータのその他の一般的な指標タイプは、[平均]と[上位ボックス/下位ボックス]です。これらのメトリックタイプでは、分子または分母は必要ありません。

  1. メトリクスを追加します。
    ウィジェットの指標領域から平均を作成するステップ
  2. 指標を[平均]または[上位ボックス/下位ボックス]に設定します。
  3. 表示するブランド指標を選択します。
  4. 上位/下位ボックスの場合は、ボックス範囲を設定します。
ヒント:特定の回答者をターゲットにするには、フィルタを設定してデータセットを絞り込みます。たとえば、支援の認知 = 1 のフィルタを設定して、ブランドを認識している回答者のみを表示することができます。

ブランド以外のデータ用に BX ウィジェットを設定

ブランド以外のデータに基づいて構築されたウィジェットは、デモグラフィック、心理図、市場などのブランドに影響を与える可能性のあるフィールドに焦点を当てています。ほとんどの場合、これらのウィジェットはカウントメトリックを使用して構成されます。

ヒント:ブランド以外のデータを使用する場合は、「単数」が「1」のフィルターを必ず作成します。詳細については、データの使用を参照してください。

ウィジェット設定のメトリックおよび X 軸領域

  1. メトリクスを追加します。
  2. 指標を[数]に設定します。
  3. 表示するフィールドとして X 軸を設定します。
ヒント:ウィジェットの構築の詳細については、「ウィジェットの構築(CX)」を参照してください。

ウィジェットの例

以下は、BX ダッシュボードで共通ウィジェットを構築する方法の説明です。ウィジェットの構築の詳細については、「ウィジェットの構築(CX)」を参照してください。

NPSゲージチャートウィジェット

  1. BX ダッシュボードにゲージチャートウィジェットを追加します。
  2. ウィジェットの名前、説明、回答数を表示するかどうかをカスタマイズします。
    ウィジェットのタイトルと説明
  3. メトリクスを追加します。
  4. 指標をNet Promoter Scoreに設定します。
    NPSの指標を作成
  5. フィールドをNPSの質問に設定します。
  6. 必要に応じて、ラベルを変更します。
  7. オプションに移動します。
  8. 書式を数値に設定します。
    書式を数値に設定し、小数点以下桁数を追加します。
  9. 小数を 1 に設定します。
    ヒント:ほとんどのダッシュボードプランは小数点を0に維持しますが、NPSの質問はより詳細になる傾向があります。小数点以下桁数を追加すると、ウェーブ間の差異に関する詳細情報が提供されます。
  10. フィルタを追加します。
    ブランドのフィルターを追加
  11. フィルタをブランドに設定します。
    ヒント:表示するデータに応じて、[単数]フィールドのフィルターも追加する必要があります。通常、これは単数形 = 1 になります。詳細については、データの使用を参照してください。
  12. NPSを表示するブランドを選択します。
    フィルター作成のブランドドロップダウン
  13. 必要に応じて、表示オプションを編集します。
  14. [完了] をクリックします。

NPSラインウィジェット

線ウィジェットは、NPSの変化を時系列で表示するのに便利な方法です。

  1. BX ダッシュボードに線ウィジェットを追加します。
  2. ウィジェットの名前、説明、回答数を表示するかどうかをカスタマイズします。
    ウィジェットのタイトルと説明
  3. メトリクスを追加します。
  4. 指標をNet Promoter Scoreに設定します。
    NPS指標を設定する
  5. フィールドをNPSの質問に設定します。
  6. 有意性検定を有効にし、有意性検定オプションをカスタマイズします。
    ヒント:既定の選択を保持し、[信頼区間]を 95% に変更することをお勧めします。詳細については、ダッシュボードでの有意性検定を参照してください。
  7. 必要に応じて、ラベルを変更します。
  8. X 軸を追加します。
    X 軸の登録
  9. ウェーブ日付を選択します。
    ヒント:このフィールドには「wave_date」というラベルが付いている場合があります。
  10. フィルタを追加します。
  11. フィルタをブランドに設定します。
  12. NPSを表示するブランドを選択します。
    フィルター作成のブランドドロップダウン

    ヒント:表示するデータに応じて、[単数]フィールドのフィルターも追加する必要があります。通常、これは単数形 = 1 になります。詳細については、データの使用を参照してください。
  13. 表示オプションに移動します。
    表示オプションタブで y 軸を設定
  14. 軸セクションで、Y 軸の最小および Y 軸の最大値を、データに最適な範囲に設定します。通常、これはそれぞれ 0 と 100 です。
  15. [データ値]セクションで、[データ値を表示]および[各データ値の回答数を表示する]をツールヒントで有効にします。
    表示タブのデータ値セクション
  16. [グリッド線] セクションで、[水平線を表示] を有効にします。
    表示タブのグリッドラインオプション
  17. [完了] をクリックします。
ヒント:ブランドフィルターを追加する代わりに、ブランドのデータ系列を追加して、長期にわたって複数のブランドを比較できます。

BXウィジェット

BX プロジェクトには、ブランド比較分析用に調整された特別なウィジェットが含まれています。これらのウィジェットでは、魅力的なビジュアルによって、ブランド固有のメジャーとブランド間の関係を解釈することができます。これらのウィジェットは、他の種類のクアルトリクスダッシュボードには表示されません。これらのウィジェットには、以下が含まれます。

BXダッシュボードのフィルタリング

BX ダッシュボードでは、ページ全体にフィルタを適用するか、個別のウィジェットにフィルタを適用するか、それらをペアリングすることで、ダッシュボードをフィルタリングできます。一般的に、ページレベルのフィルタは、ウィジェットレベルのフィルタも適用されているウィジェットに適用されます。ただし、ウィジェットレベルフィルタとページレベルフィルタが競合する場合は、ウィジェットレベルフィルタによってページレベルフィルタが上書きされます。ページとウィジェットのインタラクションをペアリングすると、各ウィジェットに最適な情報を表示するのに役立ちます。

:[日付]のページフィルターを設定して、特定の時間ウィンドウからの回答を表示するとします。同じページで折れ線チャートを使用する場合、データはページフィルタで設定された範囲のみに絞り込まれます。トレンドチャートに完全なデータトレンドが表示されるようにするには、トレンドウィジェットに日付フィルタを追加して、ページフィルタを上書きします。完全なデータの傾向を含めるために、フィルタを “日付 = すべての時間” に設定します。
強調表示された日付のフィルタ

ブランドファンドフィルタ

ブランドファネルフィルターは、ブランド認知指標と使用状況の指標の異なるレイヤーでデータを切り分けるページフィルターです。ブランドファネルフィルタは、選択リストまたははい/いいえの質問タイプのデータを使用して構築されます。

  • 選択一覧: 特定のブランドのファネルデータをフィルタリングします。これにより、一貫したベースが提供され、非カテゴリデータを分析する場合に推奨されます。
    例:「QMusic」を選択すると、QMusicを意識した回答者にすべてのウィジェットがフィルタリングされます。また、他のブランドも意識しているのかもしれない。
    ブランドのフィルタが強調表示されます。
    ヒント:選択フィールドは、ブランドファネルフィルターの構築にのみ使用し、ウィジェット構成では使用しないでください。
  • はい/いいえ:各ブランドのはい/いいえの回答にファネルデータをフィルタリングします。このフィルタを適用すると、各ブランドのデータが固有のベース外になります(各ブランドを認識していると回答したすべての回答者など)。この方法は、カテゴリレベルのデータを分析する場合に推奨されます。たとえば、カテゴリ内の任意のブランドの有効ユーザのみを参照する場合などです。
    :以下の例では、[はい]を選択すると、回答者がブランドの[x 指標]であるすべてのブランド行にすべてのウィジェットがフィルタリングされます。
    カテゴリ認識のフィルタが強調表示されます

利用できないダッシュボード機能

ブランドトラッカーダッシュボードには、以下のダッシュボード機能が含まれていません。

BXダッシュボードの共有

結果ダッシュボードを共有する方法は複数あります。右上にあるダッシュボードのエクスポートボタンをクリックし、ダッシュボードの共有方法を選択します:

ダッシュボードのエクスポートアイコン

ダッシュボードのダウンロード:結果ダッシュボードのデジタルコピーをPDF、JPG、PPTX、CSV、TSV、XLSX形式で作成し、共有できます。詳細については、「ダッシュボードのダウンロード」サポートページを参照してください。

  • PDF:ウィジェットは PDF ファイル内に含まれています。
  • JPG: ウィジェットは 1 つの画像としてエクスポートされます。
  • PPTX:ウィジェットはプレゼンテーション内に個別のスライドとして保存されます。サポートされているウィジェットを編集可能としてエクスポートを選択すると、パワーポイントで編集できるようになります。
  • DOCX: ウィジェットはドキュメント内にイメージとして保存されます。
  • CSV:各ウィジェットのデータがシート内の列に保存されます。
  • TSV: 各ウィジェットのデータは、ファイル内にテキストとして保存されます。
  • XLSX: 各ウィジェットのデータがシート内の列に保存されます。
    Qtip: XLSXにデータをエクスポートする場合、数値やパーセンテージなど異なるデータ型であっても、すべてのデータはテキストデータとしてエクスポートされます。エクスポートされたこのデータを Excel での計算または追加のデータ分析に使用する場合は、データのタイプを変更する必要がある場合があります。

ダッシュボードをメールで送信:結果ダッシュボードをメールに添付して送信します。詳細については、「メールダッシュボード」サポートページを参照してください。

当サポートサイトの日本語のコンテンツは英語原文より機械翻訳されており、補助的な参照を目的としています。機械翻訳の精度は十分な注意を払っていますが、もし、英語・日本語翻訳が異なる場合は英語版が正となります。英語原文と機械翻訳の間に矛盾があっても、法的拘束力はありません。