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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、主要な競合他社と比較して、ブランドの健全性を包括的かつ継続的にアセスメントすることができます。BXのアンケート調査は、ブランドトラッカーのデータソースを生成するために使用されるデータを作成し、BXの分析ツールやダッシュボードをより堅牢にするスタックデータセットとなります。ブランドトラッカーのデータソースの作成と互換性があるように、アンケートを特別にプログラムすることが重要です。
アンケート調査体制
ほとんどのBXアンケートは、信頼できる回答を提供し、主要な指標を測定するために設計された、同じ基本的な構造に従っています。
- 紹介と選別：カテゴリー内のブランド/製品に関連する消費者を特定します。
- 認知度：あなたのブランドが、そのカテゴリーで検索されたときに、どの程度容易に思い浮かぶかを測る。
- 使用率：回答者が各ブランドを、過去から最近に至るまで、どれくらいの頻度で使用または購入しているかを測定し、また、最近ブランドを使用しなくなったユーザーや、使用または購入の潜在的な障壁を特定するのに役立つ。
- 障壁：各ブランド購入実態の主な障壁を明らかにする。
- サマリー指標：カスタマーエクスペリエンスの総合的な指標。
- イメージ：顧客の頭の中にあるブランドイメージを測る。
- コミュニケーション：広告認知度を決定し、ブランドの広告記憶へのアクセス能力を評価する。
- 人口統計：必要に応じてデータのフィルタに使用されます。
Qtip: 回答者のサンプルが、調査したい母集団を代表していることを確認するために、人口統計データを使用することができます。
アンケートの内容や構成を編集する際には、以下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、標準的な質問タイプ （単一選択、複数選択、自由回答）を使用する。その他の質問については、どのようにデータをマッピングするか、明確な計画を立てること。
- 回答者が異なる内容の同じ質問に答えることができるような設定は避けましょう。例えば、1つの質問を使って、回答者にランダムに選んだブランドに関する背景を尋ねます。
- ダッシュボードで使用したいフィルターを検討し、その情報を取得する方法を含める。例えば、年齢層でフィルタリングする必要がある場合は、必ず年齢層埋め込みデータ変数を作成してください。
- レポートに最も関連性のある日付範囲を検討する。ダッシュボードでフィルターやバケットを使用するために、最も関連性の高いフィールディング期間の情報を取得する “wave_date “埋め込みデータフィールドを作成するのが一般的です。
Qtip：フィールディング期間は、「記録日」フィールドや「終了日」フィールドと一致しない場合がある。例えば、4月のウェーブには、5月初めの回答者を含める必要があるかもしれません。
- 必要なカスタム変数があれば検討し、埋め込みデータを使って設定する。
プログラミング原理
ブランド トラッカー データソース (BTDS) をプログラムで生成するには、追加のプログラミングが必要です：
- ブランドは再利用可能な選択肢リストに入力する必要があります。
- ブランドの質問文と回答文は、再利用可能な選択肢リストと完全に一致していなければならない。
- ブランドに関するアンケートの質問は、並列のアンケート調査ブロックにまとめる必要があります。
再利用可能な選択肢リスト
アンケート調査全体のブランドリストは、再利用可能な選択肢リストとして入力してください。残りのアンケート調査全体を通して、ブランド アイデンティティは再利用可能な選択肢リストに入力された名前と同一でなければなりません。詳しくは、リンク先のサポートページをご覧ください。
質問文と回答文
ブランドごとに繰り返される質問（ブランド主導の質問とも呼ばれる）については、質問ラベル（例：「NPS_brandX」）と質問文（例：「友人や同僚に[ブランドX]を薦める可能性はどのくらいですか？
再利用可能な選択肢にブランドが設定されている問題では、再利用可能な選択肢リストにおいて、質問 文がブランド名と異なる場合 (画像や追加テキストのHTMLがある場合など)、必ず変数名をブランド名に設定してください。
パラレルアンケート調査ブロック
並行アンケートブロックとは、1つのブランドに関する一連の質問をアンケートブロックにまとめたもので、各ブランドごとにアンケートブロックがあります。各ブロック名は同じ命名パターンに従うべきであり、そうすることでブロック内の問題は並列とみなされる。クアルトリクスは、並列の質問をまとめてスタックします。
埋め込みデータのスタッキング
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ない。しかし、埋め込みデータフィールドを積み重ねることは、ブランドデータを計算・測定するカスタムブランド変数ではしばしば必要です。
埋め込みデータフィールドは、 アンケートフロー上部に “0 “と以下の名で追加してください：
gbt__v1__[スタックタイプ]__[カラム名]__[ブランド名]。- 埋め込みデータ変数をアンケートフロー上部に作成します。
- 埋め込みデータの値を設定したい質問の後に分岐ロジック要素を追加します。
- この分岐の内部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に設定する。
- 必ず適用をクリックしてアンケートフローを保存し、アンケートを公開してください。
埋め込みデータ変数の作成に関する詳細は、以下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る変数のタイプを指す。スタックには2種類ある：
- バイナリ (b): 変数には2つの潜在値しかない。例えば、変数 “Consideration “では、ブランドは考慮される（1）か、考慮されない（0）かのどちらかである。
- 通常 (n):この変数には無制限の数値オプションがあり、計算された値または回答者が質問に対して選択した値を含みます。
| スタック・タイプ | フォーマット例 | ユースケースの例 |
| b（バイナリ） | gbt__v1__b__Consideration__QMusic | お気に入り、計算された考察 |
| n（ノーマル） | gbt__v1__n__Share of Wallet__QMusic | ブランドエクイティ、ウォレットシェア |
列名
列名は、BTDSの埋め込みデータ変数として表示させたいものです。
| スタック・タイプ | フォーマット例 | ユースケースの例 |
| b（バイナリ） | gbt__v1__b__Consideration__QMusic | お気に入り、計算された考察 |
| n（ノーマル） | gbt__v1__n__Shareof Wallet__QMusic | ブランドエクイティ、ウォレットシェア |
ブランド名
ブランド名は、変数内のデータがどのブランドを参照しているかを示す。
| スタック・タイプ | フォーマット例 | ユースケースの例 |
| b（バイナリ） | gbt__v1__b__Consideration__QMusic | お気に入り、計算された考察 |
| n（ノーマル） | gbt__v1__n__Share ofWallet__QMusic | ブランド・エクイティ、ウォレットシェア |
オートコード純粋想起
純粋ブランド想起は、特定のカテゴリーについて言及したときに、どのブランドが思い浮かぶかを測定する（例えば、「[カテゴリー]といえば、まずどのブランドが思い浮かびますか？）自動コード化された純粋想起（AUA）により、スペル、大文字、または一般的な略語のばらつきが修正され、データを適切にグループ分けできるようになります。これは、アンケートフローにウェブサービスを作成することで行います。
AUAウェブサービスは入力されたオープンテキストのデータを見て、あなたが作成したブランド辞書と比較します。エントリがブランド名に類似している場合、わずかな文字数のずれの範囲内で、ウェブサービスはエントリをブランド辞書に一致するように再コード化します。
Qtip:なぜText iQではなくAUAを使うのですか？
- AUAは固有名詞や人名を扱いますが、TEXT iQは長文回答の一般用語や文法構造に重点を置いています。
- AUAはアンケートセッション中にリアルタイムでテキスト回答を割り当てますので、値を確認するために処理を待つ必要はありません。また、必要に応じてアンケート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およびダッシュボードの有意性検定やその他の分析オプションを活用できます。
AUA詳細
- AUAに対応しているのは、クアルトリクスプラットフォームがサポートしている言語のみです。カスタム言語はサポートされていません。
- あるブランドは、複数のエントリーを含むことができる（例えば、「クアルトリクス」は、「クアルトリクス」、「クアルトリクスソフトウェア」、「クアルトリクスリサーチ」、「クアルトリクスXM」のエントリーを含むことができ、これらすべてのバリエーションが「クアルトリクス」として再コード化されるようにすることができる）。
- ブランド名の長さは、回答者のスペルがブランドディクショナリーのブランドエントリーとどの程度ずれるかに影響します。
- 3文字以下の回答は逸脱が許されず、ブランドエントリーと完全に一致する必要があります。例えば、”Ivy “は正確に “Ivy “と綴る必要がある。
- 回答が4文字の場合、偏差値は1です。例えば、”QHub “は “Qub “や “QHb “といったバリエーションを受け入れる。
- 5文字の回答は、2つの偏差値が許されます。例えば、”Flanel “は “Flannel “や “Flnl “のようなバリエーションを受け入れる。
- 6文字以上の回答は、3回の偏差値が許される。例えば、”BeatDrop “は “BeatD “や “BetDrp “のようなバリエーションを受け入れる。
ブランドエクイティ、ウォレットシェア、チャンスギャップ
ブランド・エクイティ、ウォレット・シェア、オポチュニティ・ギャップの各メトリクスは、BXダッシュボードで使用され、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します。
ブランド エクイティ
ブランド態度エクイティは、消費者が製品の購入や使用に障壁がない場合、どのブランドを選ぶかを測定するものである。ブランド・エクイティは、全体として見た場合、ブランドの期待市場シェアを反映しています。これは、合計が100になるようなパーセンテージです（例えば、消費者の75%はできれば私のブランドを購入したいが、25%は[x]ブランドを購入したい）。
ITのアプローチはシンプルで、いくつかの質問（所有、検討、ブランド評価）をするだけでよい。相対的なブランド評価は “ランク “に変換され、さらに “予測シェア “に変換される。これらの指標は行動と強い相関関係がある。
ウォレットシェア（推定市場シェア
ウォレットシェアは、「推定市場シェア」とも呼ばれ、回答者の最近の使用実態のうち、どの程度が各ブランドに帰属するかを測定する。これは通常、合計を100とするパーセンテージです（例：過去6ヶ月間、私の[カテゴリー]購入実態の75%は[x]ブランド、25%は[y]ブランド）。
機会格差
つまり、ブランドに対する欲求と実際の購入行動とのギャップである。公平性/エクイティがシェアより大きいとき（プラススコア）には機会が存在し、公平性/エクイティがシェアより小さいとき（マイナススコア）には脆弱性が存在する。
