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BX プログラムのベストプラクティス
BX プログラムのベストプラクティスについて
BX プログラムでは、主な競合他社と比較したブランドの健全性を包括的かつ継続的に評価することができます。BXアンケートは、ブランドトラッカーデータソースの生成に使用されるデータを作成します。これは、BX分析ツールとダッシュボードの堅牢性を高める積み上げデータセットです。ブランドトラッカーデータソースの作成に対応できるように、特にアンケートをプログラムすることが重要です。
サーベイ構造
ほとんどのBXアンケートは、信頼性の高い回答を提供し、主要な指標を測定するために設計されたのと同じ基本構造に従っています。
- 導入およびスクリーナー: カテゴリのブランド/製品の関連消費者を特定します。
- 認知：カテゴリーから求められた場合に、ブランドがどの程度すぐに思い浮かぶかを測定します。
- 利用状況：回答者が各ブランドを過去および最近使用または購入する頻度を測定し、最近失効したブランドユーザーや、使用または購入の潜在的な障壁を特定するのに役立ちます。
- 障壁：各ブランドを購入する際の主な障壁を特定します。
- 概要指標：顧客のブランドエクスペリエンスの包括的な指標を提供します。
- Imagery ：顧客の心におけるブランドの認識を測定します。
- コミュニケーション: ブランドの広告記憶へのアクセス能力を評価する広告認知度を決定します。
- デモグラフィック：主要な回答者のデモグラフィックを識別します。これは必要に応じてデータのフィルタリングに使用されます。
ヒント：デモグラフィックデータを使用して、回答者のサンプルが調査したい母集団の代表者であることを確認できます。
アンケートの内容と構造を編集する場合は、これらのベストプラクティスに従うことをお勧めします。
- 可能な限り標準の質問タイプ（単一選択、複数選択、テキスト入力）を使用します。その他の種類の質問に対してデータをマッピングする方法について、明確な計画を立ててください。
- 回答者が異なるコンテンツに対して同じ質問コンテナに回答できる場合は、設定を避けてください。たとえば、1つの質問を使用して、ランダムに選択されたブランドのコンテキストを提供するよう回答者に依頼します。
- ダッシュボードで使用するフィルターを検討し、その情報を取得する方法を含めます。たとえば、年齢グループ別にフィルタリングする必要がある場合は、年齢グループ埋め込みデータ変数を作成してください。
- レポートで最も関連性の高い日付範囲を考慮します。ダッシュボードでフィルタリングまたはバケット処理するために、「wave_date」埋め込みデータフィールドを作成して、最も関連性の高いフィールド期間情報を取得することが一般的です。
ヒント：フィールド期間は［記録日］フィールドまたは［終了日］フィールドと一致しない場合があります。そのため、［wave_date］フィールドはレポートに役立ちます。たとえば、4月の配信には、5月初めから一部の回答者を含める必要がある場合があります。
- 必要になる可能性のあるカスタム変数を考慮し、埋め込みデータを使用してそれらを設定します。
プログラミング原則
プログラムを使用してブランドトラッカーデータソース (BTDS) を生成するには、追加のプログラミングの考慮事項が必要です:
- ブランドは再利用可能な選択リストに入力する必要があります。
- ブランドの質問と回答のテキストは、再利用可能な選択リストと正確に一致する必要があります。
- ブランド関連のアンケートの質問は、アンケートブロックに並べる必要があります。
再利用可能な選択肢リスト
アンケート全体のフルブランドリストは、再利用可能な選択肢リストとして入力する必要があります。アンケートの残りのブランド名は、再利用可能な選択肢リストに入力した名前と同じである必要があります。詳細については、リンクされているサポートページを参照してください。
質問と回答テキスト
ブランドごとに繰り返される質問（ブランド主導の質問）、質問ラベル（「NPS_brandX」など）、質問テキスト（例：［ブランドX］をご友人や同僚に勧める可能性はどの程度ありますか？）は整合している必要があります。
回答の選択肢がブランドの質問の場合、回答選択肢テキストがブランド名と異なる場合（画像や追加テキストにHTMLがある場合）、再利用可能な選択肢リストのブランドとして変数名を設定してください。
並列アンケートブロック
並列アンケートブロックは、1つのブランドに関する一連の質問がアンケートブロックにグループ化され、各ブランドにアンケートブロックがある場合です。各ブロック名は、同じ命名パターンに従う必要があります。これにより、ブロック内の質問が並列とみなされます。クアルトリクスは並外れた質問を一緒にスタックします。
埋め込みデータの積み上げ
デフォルトでは、埋め込みデータフィールドはスタックされません。ただし、埋め込みデータフィールドのスタックは、ブランドデータを計算および測定するカスタムブランド変数で必要になる場合があります。
スタックされた埋め込みデータフィールドは、値「0」と命名規則
でアンケートフローの上部に追加する必要があります。
gbt__v1__[スタックタイプ]__[列名]__[ブランド名]- アンケートフローの上部に埋め込みデータ変数を作成します。
- 埋め込みデータ値を設定する質問の後に分岐ロジック要素を追加します。
- この分岐内に埋め込みデータ要素を追加します。
- 埋め込みデータ変数を1に設定します。
- ［適用］をクリックしてアンケートフローを保存してから、アンケートを公開してください。
スタックされた埋め込みデータ変数の作成の詳細については、下記のセクションを参照してください。
スタックタイプ
スタックタイプは、この埋め込みデータで参照されている変数のタイプを参照します。以下の 2 つのスタックタイプがあります。
- バイナリ (b): 変数に指定できる値は 2 つだけです。たとえば、変数 “考慮” の場合、ブランドは (1) とみなされるか、または考慮されません (0)。
- 標準（n）：変数には、数値オプションの数に制限がなく、計算値または質問に対して回答者が選択した値のいずれかが含まれます。
| スタックタイプ | 書式例 | ユースケースの例 |
| b (バイナリ) | gbt_v1__b__Consideration__QMusic | お気に入り、算出された考慮事項 |
| n (通常) | gbt__v1__n__Wallet__QMusic のシェア | ブランドエクイティ、ウォレットのシェア |
列名
列名は、BTDS で埋め込みデータ変数として表示します。
| スタックタイプ | 書式例 | ユースケースの例 |
| b (バイナリ) | gbt_v1__b__Consideration__QMusic | お気に入り、算出された考慮事項 |
| n (通常) | gbt__v1__n__Wallet__QMusic のシェア | ブランドエクイティ、ウォレットのシェア |
ブランド名
ブランド名は、変数のデータが参照しているブランドを示します。
| スタックタイプ | 書式例 | ユースケースの例 |
| b (バイナリ) | gbt_v1__b__Consideration__QMusic | お気に入り、算出された考慮事項 |
| n (通常) | gbt__v1__n__Wallet__QMusic のシェア | ブランドエクイティ、ウォレットのシェア |
自動コード化された支援なしの認知
無援の認知度は、特定のカテゴリーに言及するとどのブランドが思い浮かぶかを測定します（例：「［カテゴリー］を考えたとき、最初に思い浮かぶブランドは？」）。Autocoded Unaided Awareness (AUA) により、スペル、大文字/小文字区別、または一般的な頭辞語のバリエーションが修正され、データを適切にグループ化できるようになります。これを行うには、アンケートフローでウェブサービスを作成します。
AUA Web サービスは、入力されたオープンテキストデータを確認し、作成したブランド辞書と比較します。エントリが少数の文字偏差内のブランド名と類似している場合は、Web サービスによってブランド辞書と一致するようにエントリが識別される。
ヒント：Text iQの代わりにAUAを使用するのはなぜですか？
- AUA は適切な名詞と名前を処理するのに対し、Text iQ は一般的な言語用語と長い形式のテキストエントリの文法構造に焦点を当てています。
- AUA は、アンケートセッション中にテキスト回答をリアルタイムで識別するため、値を表示するために処理を待つ必要はありません。必要に応じて、サーベイロジックで結果を使用することもできます。
- AUAの結果をスタックして、クアルトリクスの分析とダッシュボード全体で有意性テストやその他の分析オプションを活用できます。
AUA 詳細
- Qualtrics プラットフォームでサポートされている言語のみが AUA と互換性があります。カスタム言語はサポートされていません。
- 特定のブランドには複数のエントリーを含めることができます（例えば、「Qualtrics」、「Qualtrics Software」、「Qualtrics Research」、「Qualtrics XM」のエントリーを含めて、これらすべてのバリエーションが単に「Qualtrics」と記録されるようにすることができます）。
- ブランド名の長さは、回答者のスペルがブランド辞書のブランドエントリからどの程度離れているかに影響します。
- 3文字以下の回答は差異が許可されず、ブランドの入力と正確に一致する必要があります。たとえば、「Ivy」は「Ivy」と正確に記述する必要があります。
- 4 文字の回答は、1 つの差異が許可されます。たとえば、”QHub” は “Qub” や “QHb” などのバリエーションを受け入れます。
- 5 文字の回答には、差異が 2 つ許可されます。たとえば、”Flanel” は “Flanel” や “Flnl” などのバリエーションを受け入れます。
- 6 文字以上の回答には、差異が 3 つ許可されます。たとえば、”BeatDrop” は “BeatD” や “BetDrp” などのバリエーションを受け入れます。
ブランドエクイティ、ウォレットのシェア、機会ギャップ
Brand Equity、Share of Wallet、Opportunity Gap の指標は、ブランドパフォーマンスに関する高度なインサイトを提供するために BX ダッシュボードで使用されます。
ブランド資本
ブランド意識は、製品の購入や使用に障壁がない場合に、どのブランド消費者が選択するかを測定するものです。ブランド認知度は、総体で見ると、ブランドの予想市場シェアを反映します。これは合計100になる割合です（例えば、75%の消費者ができるならブランドを購入しますが、25%は[x]ブランドを購入することを希望します）。
このアプローチはシンプルであり、必要な質問はわずかです (所有権、検討、およびブランド評価)。相対的なブランド評価は「ランク」に変換され、次に「予測シェア」に変換されます。これらの対策は、行動と強い相関関係があります。
WALLET、または ESTIMATED MARKET SHARE のシェア
「推定市場シェア」とも呼ばれるウォレットシェアは、回答者の最近の使用率が各ブランドに帰属する割合を測定します。これは通常、合計100パーセントです（例えば、過去 6 カ月間に、[カテゴリー] の購入の 75% が [x] ブランドで、25% が [y] ブランドでした）。
機会ギャップ
機会のギャップは、ブランド資本と推定市場シェアの差異、つまり、ブランドに対する欲求と実際の購買行動とのギャップです。構成比が持分より大きい場合 (プラススコア)、資本が持分より小さい場合に脆弱性が存在する場合に機会が存在します (マイナススコア)。
