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

記事テンプレート


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!


TEXT iQの追加機能について

自由形式のフィードバックは、回答者が自分自身を最大限に表現できるため、非常に価値があります。しかし、この種のデータの問題は、構造化されていないことだ。定期的に多くのフィードバックを受けると、どのフィードバックが価値あるもので、実用的なものかを見分けるのが難しくなります。

ありがたいことに、データ内のすべての自由記述フィールドは、Text iQによって充実したものになります。感情だけでなく、クアルトリクスは、行動可能性、労力、感情、 および 感情の強さという次元について、各回答にカテゴリーを割り当てるクロスリンガル機械学習モデルを構築しました。これらの寸法により、緊急の注意を要するフィードバックを含め、最も有用なフィードバックをこれまで以上に簡単に見つけることができる。

利用可能なエンリッチメントカテゴリーと、Text iqデータセットのエンリッチメントカテゴリーを有効にする方法について詳細をご覧ください。

Qtip:この機能はAdvanced Text iQにのみ搭載されています。

実用性

Actionabilityは、カスタマーエクスペリエンスや従業員エクスペリエンスを向上させるためのアクションを取るのに役立つコメントを分離できるように設計されています。

可能なラベルは以下の通り:

  • 回答が必要:このフィードバックは最も実用的なもので、緊急または個別の支援を求める具体的な叫びが含まれる(例:「支払いがうまくいかない」)。
  • 提案このフィードバックは全体として実行可能である。回答者は、プロセスや製品を改善する方法を提案している(例:「3階にプリンターを増設し、休日を増やせたら最高だ」)。
  • 意味のないメッセージ:提供されたフィードバックには有益なインサイトがない(例:”I don’t know “や “NA”)。
  • その他:このフィードバックは、すぐに実行できるものではなく、さらなるトリアージや情報が必要な場合があります(例えば、顧客が非常に情熱的に、製品が気に入らないが、その理由はわからないと伝えてきた場合など)。
Qtip:クアルトリクスは可能な限り高品質の予測を提供できるよう最善を尽くしていますが、機械学習モデルが完璧であることはありません。アクショナビリティは、すべての緊急要請をキャッチすることを保証するものではないので、このディメンションを全体的なプログラムの一部として使用することを推奨する。

エフォート

人間は簡単なエクスペリエンスが大好きだ。努力は顧客離反と顧客ロイヤリティの先行指標である。努力スコアは、顧客や従業員に苦痛や喜びを与えている製品やサービスを特定するのに役立ちます。

テキスト回答が努力分析されると、努力ラベルと対応する数値スコアが割り当てられる。

可能なラベルとスコアは以下の通り:

  • 非常にハードなリコードで-2
  • ハードリコードは-1
  • ニュートラルは0にリコードされる
  • 1への簡単な再コード化
  • 非常に簡単な2への再コード化
  • 混合努力は0にリコードされる

Effortは現在以下の言語に対応しています:中国語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語、ポルトガル語、スペイン語。

Qtip:サポートされていない言語での回答の場合、努力はNAとなります。

エモーション・アンド・ランプ;感情の強さ

より人間中心のエクスペリエンスを設計するには、回答者のフィードバックに含まれる感情を理解することが重要です。感情次元は回答者が何を感じているかを決定し、感情強度次元はその感情がどの程度強いかを決定する。これらを併用することで、両極端なエクスペリエンスを特定し、共感的な回答を設計することができる。

感情と感情の強さは、現在、以下の言語の回答に対応しています:中国語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語、ポルトガル語、スペイン語。

Qtip:サポートされていない言語の回答の場合、EmotionはNAになります。

感情

エモーションラベルは主に3つのカテゴリーに分類される:

  • 望ましい:「ポジティブな感情これには喜び、愛、誇り、感謝、そして信頼が含まれる。
  • 望ましくない:「否定的な」感情。これには怒り、混乱、失望、嫌悪、疑念、恥ずかしさ、恐怖、フラストレーション、悲しみなどが含まれる。
  • 文脈依存的:文脈によって「ポジティブ」にも「ネガティブ」にもなりうる感情。これには期待、嫉妬、驚き、安堵などが含まれる。

同じコメントから異なるカテゴリーの感情が検出された場合、ItはMixedとラベル付けされる。感情が検出されない場合、コメントは「None」と表示される。

Qtip:同じカテゴリーから複数の感情が検出された場合、ラベルにはそれぞれの感情がコメントで区切られて表示されます(例:Joy、Love)。

感情の激しさ

感情の強さは、低、高のいずれかで表される。感情が検出されなければ、強度は空になる。

エンリッチメントの追加

追加のエンリッチメントは、デフォルトで新しいテキスト分析に追加されます。ただし、これらの機能がライセンスに追加される前にテキスト分析を作成した場合は、データセットには含まれません。しかし、既存のText iqデータセットに簡単に追加することができます。

テキスト分析を使用する」 ユーザー 権限を持つユーザーのみが、エンリッチメントを追加できます。テキスト分析を使用する」を有効にしていない人とアンケート調査を協力体制にした場合、その人はフィールドを追加することができません。

Qtip:Text iQエンリッチメントを有効にするには、クアルトリクスがデータセットの再構築を実行する必要があります。この作業には数時間かかることがあり、その間はこのプロジェクトでText iqを使うことができません。それなりの計画を立ててください。
  1. アクショナビリティを追加したいプロジェクトを開く。
    アンケートの TEXT iq セクションでデータセットの更新リンクをクリックすること
  2. Text iqへ
  3. 上部にバナーがあるはずだ。データセットの更新をクリックします
  4. メッセージを読みます。準備ができたら、Update nowをクリックします。
    今すぐアップデートをクリック
Qtip:もしあなたが以前アクションアビリティを有効にしていた場合、エフォート&スタンプにオプトインするオプションのみが表示されます。

その他の充実した内容

エンリッチメントフィールドは、Text iqにアップロードされたデータセットの各質問に対して追加されます。ITは、あなたがデータセットにアクセスするあらゆる場所に表示されます:

データと分析ページからテキストiq分析を見る

Qtip:感情と同様に、追加のエンリッチメントは、埋め込みデータの下のメニューにリストされることが多い。

TEXT iQエンリッチメントと互換性のあるフィールド

新しいエンリッチメントは、Text iqにアップロードされたすべてのフィールドに自動的に追加されます。各フィールド名には質問番号が付いているので、例えばどのフィールドに対応しているかがわかる:

  • Q1 – 実行可能性
  • 第1四半期 – 努力
  • Q1 – 努力 数値
  • Q1「感情
  • Q1「感情の強さ

エンリッチメントは、次のようなあらゆるオープンエンドのフィードバックに対応している:

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。