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計算 (Studio)


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計算について

データの多数の計算 (ボリューム、センチメント、関連するメトリックと属性など) についてレポートすることができます。これらの計算は、以下のようなさまざまな方法で使用することができます。

  • 棒および折れ線グラフのサイズを決定します。
  • テーブルの値を表示します。
  • ウィジェットに表示されるグループの順序を並べ替えます。
  • ウィジェットをフィルタリングします。
ヒント:ほとんどのウィジェットでは、[計算]ドロップダウンで計算を使用できます。ただし、ボックスサイズで計算が選択されるヒートマップウィジェットを含めるなどの例外があります。
ウィジェット内の計算フィールド

容積

ボリュームは、特定のデータグループの伝票の数です。XM Discover では、文書(レコードとも呼ばれます)は、顧客が送信した個別のフィードバックです。ドキュメントには、データセットに応じて、レストランレビュー、コールセンターインタラクションの記録、記入済調査、または Facebook 投稿があります。

文によるデータのグループ化と文によるデータのグループ化文書

代わりに個別の文によってデータをグループ化する場合でも、ドキュメントの数がボリュームに反映されることを覚えておくことが重要です。センチメントレベルのグループ化の例には、センチメントや特定のトピックの存在などがあります。

ドキュメントに、そのグループと一致する文が少なくとも 1 つ含まれている場合、そのドキュメントは文レベルのグループ化にカウントされます。同じグループに関連する複数の文がレコードに含まれている場合、そのレコードはそのグループに対して 1 回だけカウントされます。レコードに複数の異なるグループに関連する文が含まれている場合、そのレコードはこれらのグループに対して 1 回カウントされます。

例:カスタマーサービスのトピックを含むフィードバックの量が表示されています。フィードバックの文書は 1 つのみであり、10 の異なる文でカスタマーサービスについて言及しています。フィードバックの文書は 1 つのみであるため、カスタマサービスのトピックボリュームは 1 になります。
ヒント:感情を表示するウィジェットのボリュームの不一致については、「ウィジェットデータをセンチメント別にグループ化する」を参照してください。

感情

センチメントは、特定のデータグループに関連するすべてのセンテンスの平均センチメントを測定します。

センチメントが表されないセンテンスはゼロ ( 0) に設定され平均センチメント計算にカウントされます。

ヒント:レポート内の要素のサイズがセンチメント、労力、満足度の指標によって決定される場合、絶対値が使用されます。たとえば、センチメントが 2 および -2 の単語は、クラウドウィジェットでは同じサイズになります。

詳細については、センチメントを参照してください。

エフォート

作業量では、特定のデータのグループ化に関連する工数付きの文の平均スコアが測定されます。

労力が表されていない文には NULL 値が割り当てられ、平均スコア計算にはカウントされません

ヒント:レポート内の要素のサイズがセンチメント、労力、満足度の指標によって決定される場合、絶対値が使用されます。たとえば、センチメントが 2 および -2 の単語は、クラウドウィジェットでは同じサイズになります。

詳細については作業を参照してください。

感情原単位

感情強度は、発言で表現される感情の強さを測る。

感情強度を表さないセンテンスには NULL 値が割り当てられ、平均スコア計算ではカウントされません

詳細については「感情強度」を参照してください。

影響

インパクトは、選択した結果を予測する際のドライバの力を測定します。影響度スコアは、データがドライバ別にグループ化されている場合にのみ使用できます。

詳細については、インパクトランクについてを参照してください。

パーセント合計および上位パーセント

% 合計は、ウィジェットの総ボリュームに対するグループのボリュームの貢献度を測定します。ウィジェットの総ボリュームは、ウィジェットの条件およびフィルタに一致するレコードの合計数です。

% 合計 = (グループ化のレコード数) / (ウィジェットのレコードの合計数) * 100

親は、親グループの量に対するグループのボリュームの寄与度を測定します。

% 親 = (グループのレコード数) / (親グループのレコード数) * 100

ヒント:選択したグループに親がない場合、ウィジェットの総量は分母として使用されます。この場合、 % 親合計 % に一致します。

詳細については、親比率 (%) およびパーセント合計を参照してください。

指標

Studio がテキストフィードバックまたは既存の属性から誘導できるさまざまなメトリックを使用して、データのグループ化を分析することができます。独自のメトリックをカスタマイズするか、Discover が提供する既存のメトリックの一覧から選択できます。

カスタマイズ可能なメトリクス

それぞれの詳細については、リンク先のページを参照してください。

  • 上位ボックス: アンケートで最も好ましい回答をした回答者のパーセンテージ。
  • 下位ボックス: アンケートで最も好ましくない回答をした回答者のパーセンテージ。
  • 満足度: 顧客の満足度を測定する、上位ボックス値と下位ボックス値の差異。
  • フィルタリングされた メトリック: 選択したデータのサブセットに対して計算を実行します。
  • カスタム数学: さまざまな集計および数式を使用して、さまざまなメトリックおよび属性を混合およびマッチングします。

事前作成済メトリック

これらの既製メトリックは、合計または平均に設定できます。2 つのオプション間の切替ステップを参照してください。

メトリック名 合計 平均 その他の
CB 文書ワードカウント 特定のデータのグループ化に関連するすべてのドキュメントの単語の合計数。 特定のデータグループに関連するすべてのレコードに対する、ドキュメントごとの単語の平均数。 N/A
CB 文四分位数 推奨されません。 特定のデータグループに関連するすべての文が当てはまる言い回しの平均四分位数 N/A
CB 文ワードカウント 特定のデータのグループ化に関連するすべての文の単語の合計数。 特定のデータのグループ化に関連するすべての文に対する 1 文あたりの平均単語数。 N/A
ロイヤリティの在職期間 N/A N/A 顧客ロイヤリティの長さを年単位で測定します。

スコアカード指標

インテリジェントスコアリングを設定している場合は、作成した各指標にフィルタリングされた指標のペアが表示されます

  • % 受渡 – [Rubric Name]: このルーブリックの合格スコアを受け取った文書の割合。
  • % 失敗 – [Rubric Name]: このルーブリックの不合格スコアを受け取った文書の割合。

属性および既製メトリクスの計算

数値属性を計算として選択することができます。デフォルトでは、この属性は平均として機能するように設定されます。

ただし、
を実行することで、これを合計に切り替えることができます。

  1. 計算を属性(または CB ワードカウントなどの既製の指標)に設定します。
    ウィジェットの計算フィールドと、その横にある歯車
  2. 歯車アイコンをクリックします。
  3. 計算項目を Average または Sum に変更します。
    新しいウィンドウで、計算を変更してから変更を保存する
  4. 更新 をクリックします。
  5. OK をクリックしてウィジェットを保存します。

計算設定

計算の横にある歯車をクリックすると、追加の設定を調整できます。

詳細については、ウィジェット計算設定を参照してください。

派生比較計算

メトリックウィジェットに表示する特定のメトリックには、追加の計算オプションが付属している場合があります。

Δ 変化を追加

ヒント:これはすべての計算で使用できます。

これを使用して、メイン値と比較値の差異を表示します。以下の計算式が使用されます。

Δ 変更 = メイン値 – 比較値

追加 % 変更

ヒント:これは、センチメント、満足度指標、作業を除くすべての計算で使用できます。

これを使用して、メイン値と比較値の間の変化率を表示します。以下の計算式が使用されます。

% 変更 = ((メイン値) - (比較値)) / (比較値) * 100

P値を追加

ヒント:これは、期間の比較によって平均で集計された数値属性に使用できます。

これを使用して、発生可能性の値を表示します。

ヒント:XM Discoverは、アルファ値が0.05である2尾不等式の独立2検定 t検定を使用して、2が統計的に有意な差異があるかどうかを判断するため、統計的有意性を計算します。

統計的有意性をシンボルとして追加

ヒント:これは、期間の比較によって平均で集計された数値属性に使用できます。

実際の確率値の代わりに、以下の記号を使用してその範囲を表示します。

  • ns (p > 0.05、有意ではない)
  • * (p ≤ 0.05、有意 [共通の 0.05 しきい値を使用])
  • ** (p ≤ 0.01、より高い基準に対して有意)
  • *** (p ≤ 0.001、さらに高い基準に対して有意)

メトリックウィジェットの詳細については、メトリックウィジェットを参照してください。

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