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ユニオン (CX)


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ヒントデータモデラーと関連機能は、すべてのお客様がまだ利用できるわけではありません。この機能に関心がある場合は、XMサクセス担当者にお問い合わせください。クアルトリクスは、その単独の裁量で、いかなる製品機能のロールアウトのタイミングも変更したり、プレビューまたは開発製品機能の機能を変更したり、何らかの理由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したりする場合があります。

Unionsについて

データモデルでは、複数のデータソースを 1 つのデータセットに結合できます。結合の場合と同様に、個別のデータ行を結合するのではなく、同じデータセットに行を追加するだけです。

ヒント:データマッパーでデータを結合できる方法は、Unionsのみです。

ユニオンの理解

Union を理解するために、いくつかの例を見てみましょう。

例 1

2019 年と 2020 年に同じ NPS 調査を実施しました。これら 2 つの調査間に結合を作成し、ダッシュボードで両方のデータについてレポートできるようになりました。

NPSの平均パフォーマンスを表示するウィジェットを作成する場合は、両方の

アンケートからのNPSデータを使用して作成できます。2019年の調査データ

NPSスコア 部門
10 衣料品
9 電子機器
7 家庭用品

2020 年の調査データ

NPSスコア 店舗
5 トロント
6 ローリー
9 シアトル

結果のデータセット

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

例 2

2019 年と 2020 年に NPS 調査を実施しました。ただし、毎年、いくつかの異なる質問を追加および削除しました。ただし、これら 2 つのアンケートの間に結合を作成するときに、ダッシュボードで両方のデータについてレポートできます。

平均NPSウィジェットを作成する場合は、両方のアンケートのNPSデータを共通して共有できるため、作成することができます。

部門に関するレポートも必要な場合は、ダッシュボードに別のウィジェットを追加できます。ただし、2020 年の

調査に関する部門データがないため、このウィジェットには 2019 年のデータのみが含まれることに注意してください。2019 年の調査データ

NPSスコア 部門
10 衣料品
9 電子機器
7 家庭用品

2020 年の調査データ

NPSスコア 店舗
5 トロント
6 ローリー
9 シアトル

結果のデータセット

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

ユニオンの登録

ヒント:データセットごとに作成できる和集合(ユニオン)は8つのみです。
ヒント:結合の作成を計画している場合は、Unionの作成後に作成する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ります。
  1. データモデルを作成します
    データセットの作成ページで選択されたデータモデル
  2. 少なくとも 2 つのソースをデータモデルに追加します。
    2 つのソースは互いに 2 つのブロックのように見えます。1 つ隣の + 符号がメニューに展開され、ユニオンの追加オプションが表示されます。
  3. ユニオンに追加する最初のソースの横にあるプラス記号 ( + ) をクリックします。
  4. Union を選択します。
  5. 出力に名前を付けます。これは、データセットに複数の和集合 (ユニオン) を追加する場合に役立ちます。
    データモデラの下部にメニューが開きます。
  6. Input は、Union に追加する最初のソースです。
  7. ユニオン対象で、ユニオンに追加するソースを選択します。
    ヒント:和集合にソースを追加するには、プラス記号( + )をクリックします。
  8. [フィールドエディタ] で、フィールドとそのタイプが正しいことを確認します。
    下部メニューのフィールドエディタタブ

    ヒント:詳細については、フィールドのマッピング、結合、分割」を参照してください。
  9. ソースを追加して、追加のユニオンを登録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付きます。クリックすると、結合とユニオンをさらに追加するオプションが表示されます。
  10. 出力データセットの作成を終了します。

項目のマッピング、マージ、および分割

データをマッピングするときに、ダッシュボードデータに関連する特定のアンケートの質問とメタデータを決定します。結合を作成すると、異なるアンケートからの類似する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。

例:3つの異なるアンケートからの同じ全体的な顧客満足度に関する質問が、[全体的な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。
マッピングされたさまざまなソースフィールドの表示

検出された類似性に基づいて、多数の項目が自動的にマッピングされます。ただし、データの正確性を再確認することが常に最適です。

ヒント: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が正確な命名に一致する場合のみです。例えば、あるソースに “Age” という名前のフィールドがあり、2 番目のソースに “Q3 – Age” という名前のフィールドがある場合、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ブで行われます。

結合ブロックがクリックされます。フィールドエディターは、ページの下部で開くメニューにあります。

  1. ユニオン内のすべてのソースが並べて表示されます。各アンケートが独自の列にどのように存在するかに注意してください。
  2. 各行は個別の項目を表します。各アンケートの下のドロップダウンリストを使用して、ダッシュボードフィールドに一致するアンケートフィールドを選択します。
    例:この行のCSAT 2019と満足度データアンケートには、[解決ソリューション]フィールドにマッピングされた質問があります。CSAT 2020 はこのフィールドにマッピングされていません。
  3. 宛先には、これらすべてのソースが接続されているダッシュボードフィールドの名前が表示されます。
  4. [種類] では、データの種類 (数値、テキスト、目盛など) を決定できます。これにより、さまざまなウィジェットでデータを表すことができます。詳細については、「フィールドタイプ」、「ウィジェットの互換性(CX)」を参照してください。

すべてのソースをすべての項目にマッピングする必要はありません。アイテムを未マッピングのままにしても問題ありません。複数のソースからのデータを同じフィールドに結合するか、必要に応じてデータを分離することができます。

例:これら 3 つのアンケートで収集した場所データでは同じ情報が伝達されません。1つは店舗所在地、もう1つは顧客の自宅です。マッピングによってこれらのフィールドを分離し、一致するソースのみがマッピングされ、その他のソースはマッピングされないままにします。
項目はマッパで分離されます。つまり、マッピングされていないという一部の列があります。

新規項目の追加

新しいフィールドは、和集合 (ユニオン)、元のソース、およびデータモデル内の任意の結合に追加できます。新規項目を追加する場合は、モデル内のすべてのノードにその項目を追加する必要があります。

詳細なステップについては、新規項目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。