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!


Qtip:データモデリングと関連機能は、まだすべてのお客様にご利用いただけるわけではありません。この機能にご興味のある方は、XMサクセス担当者までお問い合わせください。クアルトリクスは、自らの裁量により責任を負うことなく、あらゆる製品機能のロールアウトのタイミングの変更、プレビュー段階または開発段階の製品機能の変更、何らかの理由により、または理由なく製品の機能をリリースしないことを選択する場合があります。

労働組合について

データモデルでは、ユニオンによって複数のデータソースを1つのデータセットにまとめることができます。結合のように個々のデータ行を結合するのではなく、同じデータセットにさらに行を追加するだけである。

Qtip:ユニオンはデータマッパーでデータを結合する唯一の方法です。

労働組合を理解する

ユニオンを理解するために、いくつかの例を見てみよう。

例1

2019年も2020年も同じNPSアンケートを実施した。これら 2 つのアンケート調査の結合を作成し、ダッシュボードで両方のデータをレポートできるようにします。

平均Npsパフォーマンスを表示するウィジェットを作成したい場合は、両アンケートのNpsデータを使用してそれを行うことができる

NPSスコア 部門
10 衣料品
9 電子機器
7 家庭用品

2020年アンケート調査データ

NPSスコア 店舗
5 トロント
6 ローリー
9 シアトル

結果データセット

NPSスコア 部門 店舗
10 衣料品
9 電子機器
7 家庭用品
5 トロント
6 ローリー
9 シアトル

例2

2019年と2020年にNPSアンケートを実施した。しかし、毎年、いくつかの異なる質問を追加したり削除したりしている。それでも、これら 2 つのアンケートを結合すると、ダッシュボードで両方のデータをレポートすることができます。

平均NPSウィジェットを作成したい場合、両アンケートのNPSデータは共通しているため、これを使用することができる。

ダッシュボードに別のウィジェットを追加することもできる。ただし、2020年アンケートの部門データはないため、このウィジェットには2019年のデータしかないことに注意が必要

だ。

NPSスコア 部門
10 衣料品
9 電子機器
7 家庭用品

2020年アンケート調査データ

NPSスコア 店舗
5 トロント
6 ローリー
9 シアトル

結果データセット

NPSスコア 部門 店舗
10 衣料品
9 電子機器
7 家庭用品
5 トロント
6 ローリー
9 シアトル

労働組合の創設

Qtip:1つのデータセットにつき8つのユニオンしか作成できません。
Qtip:結合を作成する予定がある場合は、ユニオンを作成した後に行うことをお勧めします。これにより、ダッシュボードのパフォーマンスが最速になる。
  1. データ・モデリングを作成する
    データセットの作成ページで選択されたデータモデリング
  2. データ・モデルに少なくとも2つのソースを追加する。
    2つのソースが2つのブロックを重ねたように見える。1つのソースの次へプラス記号を付けると、ユニオンを追加するオプションのあるメニューに展開する。
  3. ユニオンに追加する最初のソースの次へ、プラス記号()をクリックします。
  4. ユニオンを選択する。
  5. 出力に名前をつける。これは、データセットに複数のユニオンを追加する予定がある場合に役立つ。
    データモデリングの下部にメニューが開きます。
  6. Inputは、ユニオンに追加したい最初のソースである。
  7. Union with]で、ユニオンに追加するソースを選択します。
    Qtip:プラス記号 (+) をクリックすると、ユニオンにさらにソースが追加されます。
  8. フィールドエディターで、フィールドとそのタイプが正しいことを確認する。
    下部メニューのフィールドエディタタタブ

    Qtip:詳細はフィールドのマッピング、マージ、分離を参照してください。
  9. さらにソースを追加して、追加のユニオンを作成することができます(オプション)。
    右端のブロックには常にプラス記号があり、クリックするとさらに結合とユニオンを追加するオプションがある。
  10. 出力データセットの構築を終了します。

フィールドのマッピング、マージ、分離

データをマッピングする際には、ダッシュボードのデータに関連する具体的なアンケート調査とメタデータを決定します。ユニオンを作成すると、異なるアンケート調査の同様の質問が、同じダッシュボードフィールドにマッピングされます。

3つの異なるアンケートの同じ総合顧客満足度質問が、総合 CSAT という名前の同じダッシュボードフィールドにマッピングされます。
異なるソースのフィールドをマッピングして表示

検出された類似性に基づいて、多くのフィールドが自動的にマッピングされる。ただし、データが正確かどうかは常にダブルチェックするのがベストだ。

Qtip:フィールドが自動的にマッピングされるのは、各ソースのフィールド名が正確に一致する場合のみです。例えば、あるソースに “Age “というフィールド名があり、2つ目のソースに “Q3 – Age “というフィールド名がある場合、これらは自動的にマッピングされません。しかし、両方のソースでフィールドが単に “Age “と呼ばれていれば、それらは一緒にマッピングされる。

すべてのデータマッピングはフィールドエディタタタブで行われます。

ユニオンブロックをクリック。フィールド・エディターは、ページ下部のメニューにあります。

  1. ユニオンのすべてのソースが並列に表示されます。各アンケートが独立した列になっていることに注意。
  2. 各行は別々のフィールドを表す。各アンケートの下にあるドロップダウンリストを使用して、ダッシュボードのフィールドに一致するアンケート調査フィールドを選択します。
    この行では、「CSAT 2019」および「満足度データ」アンケートの質問が「解決策」フィールドにマッピングされています。CSAT 2020 はこのフィールドにマッピングされていない。
  3. Destination]の下に、これらのソースが接続するダッシュボード・フィールド名が表示されます。
  4. Type」でデータの種類(数値、テキスト、スケールなど)を決定し、異なるウィジェットでデータを表現することができます。詳しくはフィールドタイプ & ウィジェット互換性(CX)をご覧ください。

すべてのソースをすべてのフィールドにマッピングする必要はない。複数のデータソースから同じフィールドにデータをマージすることも、必要に応じてデータを分けておくこともできます。

この3つのアンケート調査で収集した位置情報は、1つは店舗の位置情報、もう1つは顧客の自宅の位置情報であり、同じ情報をコミュニケーションしているわけではありません。これらのフィールドは、一致するソースだけがマッピングされ、他のソースはマッピングされないように、マッピングによって分離される。
フィールドはマッパー内で分離される。

新しいフィールドの追加

ユニオン、元のソース、そしてデータ・モデルにある結合に、新しいフィールドを追加することができます。新しいフィールドを追加する場合は、モデル内のすべてのノードに追加する必要があります。

より詳細な手順については、新しいフィールドの追加を参照してください。

FAQ

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。