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Práticas recomendadas do programa BX

Sobre as práticas recomendadas do programa BX

Os Programas BX permitem que você realize uma apreciação abrangente e contínua da saúde de sua marca em comparação com seus principais concorrentes. As pesquisas da BX criam os dados que são usados para gerar a fonte de dados do rastreador de marca, um conjunto de dados empilhados que torna as ferramentas analíticas e o dashboard BX mais robustos. É importante programar seu pesquisa especificamente para que ele seja compatível com a criação de uma fonte de dados do rastreador marca.

Qdica: O Assistente de configuração o orienta na criação do seu programa BX e fornece um modelo para a pesquisa. Se você personalizar a pesquisa além do que é sugerido, saiba que os campos pesquisa necessários para o BTDS podem não ser gerados automaticamente.

Atenção: Os programas BX são muito maiores e mais complexos do que projetos pesquisa padrão. Recomendamos usar o link de visualização para garantir que todos os elementos estejam funcionando corretamente. Além disso, recomendamos a realização de um “lançamento suave”, enviando o programa para uma pequena população (por exemplo, 10% do tamanho da amostra ) e depois analisando os dados.

Qdica: os programas BX são conduzidos pela equipe de implementações da Qualtrics ou por um parceiro de implementações terceirizado. Contato seu executivo Conta ou com o representante de sucesso XM para saber mais.

Estrutura Pesquisa

Aviso: Se estiver usando um estudo BX criado pela equipe de implementação da Qualtrics ou por uma equipe de implementação de terceiros, não faça nenhuma alteração não autorizada no gerador de pesquisas ou no fluxo da pesquisa, pois isso pode invalidar os dados coletados.

A maioria das pesquisas de BX segue a mesma estrutura básica projetada para fornecer respostas confiáveis e medir as principais métricas.

Introdução e triagem: Identifica os consumidores relevantes das marcas/produtos em sua categoria.
Conscientização: Mede a rapidez com que sua marca vem à mente quando solicitada por sua categoria.
Uso: Mede a frequência com que os entrevistados usam ou compram cada marca, histórica e recentemente, além de ajudar a identificar usuários marca que deixaram de usá-las recentemente e possíveis barreiras ao uso ou à compra.
Barreiras: Identifica as principais barreiras à compra de cada marca.
Métricas de resumo: Fornece uma medida holística da experiência de marca de um cliente.
Imagens: Mede a percepção da marca na mente do cliente.
Comunicações: Determina o conhecimento do anúncio, que avalia a capacidade da marca de acessar memórias de publicidade.
Dados demográficos: Identifica os principais dados demográficos dos respondentes, que são usados para filtro os dados, se necessário.
Qdica: Os dados demográficos podem ser usados para garantir que a amostra de respondentes seja representativa da população que você gostaria de estudar.

Recomendamos seguir estas práticas recomendadas ao editar o conteúdo e a estrutura do pesquisa.

Use tipos de perguntas padrão (seleção única, seleção múltipla ou entrada de texto) sempre que possível. Tenha um plano claro de como você mapeará os dados para quaisquer outros tipos de perguntas.
Evite configurações em que os entrevistados possam responder ao mesmo recipiente de perguntas para conteúdos diferentes. Por exemplo, usar uma pergunta para pedir aos entrevistados que forneçam contexto sobre uma marca selecionada aleatoriamente.
Considere quais filtros você gostaria de usar em seu dashboard e inclua maneiras de capturar essas informações. Por exemplo, se você precisar filtro por faixas etárias, certifique-se de criar uma variável dados integrados de faixa etária.
Considere quais intervalos de datas serão mais relevantes em seus relatórios. É comum criar um campo dados integrados “wave_date” para capturar as informações mais relevantes do período de campo a fim de filtro ou agrupar em painéis.
Qdica: Os períodos de campo podem não estar alinhados com os campos Data de registro ou Data de término, e é por isso que o campo “wave_date” é útil para relatórios. Por exemplo, sua onda de abril talvez precise incluir alguns respondentes do início de maio.
Considere quaisquer variáveis personalizadas que possam ser necessárias e configure-as usando dados integrados.

Qdica: recomendamos agrupar elementos no fluxo da pesquisa para manter a lógica organizada e facilitar a solução de problemas.

Princípios de programação

Para gerar um Marca Tracker Data Source (BTDS) com seu programa, são necessárias algumas considerações adicionais de programação:

As marcas devem ser inseridas na lista opção de resposta reutilizáveis.
O texto da pergunta e da resposta para as marcas deve corresponder exatamente à lista opção de resposta reutilizáveis.
As perguntas pesquisa relacionadas à marca devem ser organizadas em blocos pesquisa paralelos.

Lista de opções reutilizáveis

A lista completa de marca para toda a pesquisa deve ser inserida como uma Lista Opção de resposta reutilizável. Os nomes marca no restante do pesquisa devem ser idênticos aos nomes inseridos na Lista Opção de resposta reutilizáveis. Para obter mais informações, consulte a página de suporte vinculada.

Qdica: Opções como “Outro”, “NA” ou “Nenhum” não devem ser incluídas na lista opção de resposta reutilizáveis, mas podem ser incluídas nas perguntas reais pesquisa.

Atenção: Os nomes Marca não podem exceder 35 caracteres.

Texto de perguntas e respostas

No caso de perguntas repetidas para cada marca (também conhecidas como perguntas orientadas pela marca), o rótulo da pergunta (por exemplo, “NPS_brandX”) e o texto da pergunta (por exemplo, “Qual é a probabilidade de você recomendar a marca X] a um amigo ou colega?”) devem ser consistentes.

Para perguntas com marcas como opções de resposta, certifique-se de definir o Nome da variável como a marca na lista opção de resposta reutilizáveis se o texto opção de resposta resposta for diferente do nome marca (por exemplo, se houver HTML para uma imagem ou texto adicional).

Blocos Pesquisa paralelos

Um Bloco Pesquisa paralelo é quando uma série de perguntas sobre uma única marca é agrupada em um bloco pesquisa, e há um bloco pesquisa para cada marca. Cada nome de bloco deve seguir o mesmo padrão de nomenclatura, o que fará com que as perguntas dentro deles sejam consideradas paralelas. O Qualtrics empilhará perguntas paralelas.

Exemplo: Digamos que você queira criar blocos que perguntem sobre as barreiras à compra de marcas. Se você nomear cada bloco como “Barriers -Marca Name]” (por exemplo, “Barriers – Best Breakfast”, “Barriers – Healthy Cereal”), o algoritmo da máquina considerará esses blocos paralelos e empilhará as perguntas. Se os blocos tiverem convenções de nomenclatura diferentes (por exemplo, “Barriers – Best Breakfast”, “Barriers – Healthy Cereal (kids)”), o algoritmo da máquina não considerará os blocos paralelos e poderá não empilhá-los.

Empilhamento de dados incorporados

Por padrão, os campos dados integrados não serão empilhados. No entanto, o empilhamento de campos dados integrados é frequentemente necessário para variáveis marca personalizadas que computam e medem dados marca.

Os campos dados integrados empilhados devem ser adicionados à parte superior do fluxo da pesquisa com o valor “0” e a seguinte convenção de nomenclatura:

gbt__v1__[Tipo de pilha]__[Nome da coluna]__ Marca Nomeda marca ]

Exemplo: Talvez você queira definir “consideração” como o fato de um entrevistado já ter usado a marca ou se usaria a marca se a marca de sua preferência não estivesse disponível. A criação de uma variável dados integrados empilhados permite combinar essas duas condições em um campo que pode ser usado nos filtros e widgets dashboard.

Crie sua variável dados integrados na parte superior do fluxo da pesquisa.
Adicione um elemento lógica de ramificação após a pergunta a partir da qual você deseja que o valor dados integrados seja definido.
Adicione um elemento dados integrados dentro dessa ramificação.
Defina a variável dados integrados igual a 1.
Não se esqueça de clicar em Aplicar para salvar o fluxo da pesquisa e, em seguida, publicar o pesquisa.

Consulte as seções abaixo para obter mais informações sobre como criar sua variável dados integrados empilhados.

Tipo de pilha

O tipo de pilha refere-se ao tipo de variável que está sendo referenciada para esses dados incorporados. Há dois tipos de pilha:

Binário (b): a variável tem apenas dois valores potenciais. Por exemplo, para a variável “Consideração”, uma marca é considerada (1) ou não é considerada (0).
Normal (n): a variável tem um número ilimitado de opções numéricas e contém um valor computado ou o valor que um respondente selecionou para uma pergunta.

Tipo de pilha	Exemplo de formato	Exemplos de casos de uso
b (binário)	gbt__v1__b__Consideração__QMusic	Favorito, consideração computacional
n (normal)	gbt__v1__n__Share of Wallet__QMusic	Patrimônio Marca, participação na carteira

Nome da coluna

O nome da coluna é o que você deseja que apareça como a variável dados integrados no BTDS.

Tipo de pilha	Exemplo de formato	Exemplos de casos de uso
b (binário)	gbt__v1__b__Consideração__QMusic	Favorito, consideração computacional
n (normal)	gbt__v1__n__Shareof Wallet__QMusic	Patrimônio Marca, participação na carteira

Nome da marca

O nome da marca indica a qual marca os dados da variável estão se referindo.

Atenção: Os nomes das Marca devem corresponder à marca correspondente na lista opção de resposta reutilizáveis. Se os nomes das marca não corresponderem completamente, os dados não serão empilhados corretamente. Isso inclui caracteres especiais, como espaços, apóstrofos, hífens, etc.

Tipo de pilha	Exemplo de formato	Exemplos de casos de uso
b (binário)	gbt__v1__b__Consideration__QMusic	Favorito, consideração computacional
n (normal)	gbt__v1__n__Share of Wallet__QMusic	Patrimônio Marca, compartilhamento de carteira

Conscientização não assistida autocodificada

O Unaided Awareness mede quais marcas vêm à mente quando você menciona uma categoria específica (por exemplo, “Quando você pensa em [categoria], qual marca vem à mente primeiro?”). O Autocoded Unaided Awareness (AUA) garante que as variações de ortografia, capitalização ou acrônimos comuns sejam corrigidas para que possamos agrupar os dados adequadamente. Isso é feito com a criação de um serviço da Web no fluxo da pesquisa.

Qdica: se você estiver interessado em configurar a conscientização não assistida autocodificada, entre em contato com seu parceiro de implementação.

O serviço da web da AUA analisa os dados de texto aberto inseridos e os compara a um dicionário Marca que você criou. Se a entrada for semelhante a um nome marca com um pequeno número de desvios de caracteres, o serviço da Web recodificará a entrada para corresponder ao Dicionário Marca.

Exemplo: Digamos que temos uma lista marca que contém “Qualtrics”. Com o AUA ativado, todas as variações do Qualtrics (por exemplo, “Quatrlics”) serão recodificadas como “Qualtrics”. No entanto, se um respondente inserir “QXM”, isso não será incluído, pois não é uma variação de “Qualtrics”.

Qdica: Por que usar o AUA em vez do Text iQ?

O AUA lida com nomes e substantivos próprios, enquanto Text iQ se concentra em termos comuns do idioma e estruturas gramaticais em entradas de texto mais longas.
O AUA recodifica respostas de texto em tempo real durante a sessão de pesquisa, portanto, não é necessário aguardar o processamento para ver os valores. Você também pode usar os resultados na lógica pesquisa, se necessário.
Você pode empilhar resultados do AUA para aproveitar o teste de significância e outras opções analíticas em toda a análise e painéis do Qualtrics.

DETALHES DA AUA

Somente os idiomas suportados pela plataforma Qualtrics são compatíveis com o AUA. Não há suporte para idiomas personalizados.
Uma determinada marca pode ter várias entradas incluídas (por exemplo, “Qualtrics” pode incluir entradas para “Qualtrics”, “Qualtrics Software”, “Qualtrics Research” e “Qualtrics XM” para garantir que as variações de todas elas sejam recodificadas como apenas “Qualtrics”).
O tamanho do nome da marca influencia a distância que a ortografia do entrevistado pode ter em relação a um registro de marca no Dicionário Marca.
- Respostas com 3 caracteres ou menos não podem ter desvios e devem corresponder exatamente à entrada Marca. Por exemplo, “Ivy” precisaria ser escrito exatamente como “Ivy”.
- Respostas com 4 caracteres têm direito a um desvio. Por exemplo, “QHub” aceitaria variações como “Qub” e “QHb”.
- Respostas com 5 caracteres têm direito a dois desvios. Por exemplo, “Flanel” aceitaria variações como “Flannel” ou “Flnl”.
- Respostas com mais de 6 caracteres podem ter três desvios. Por exemplo, “BeatDrop” aceitaria variações como “BeatD” ou “BetDrp”.

Qdica: se quiser revisar ou atualizar seu dicionário de Marca, entre em contato com seu parceiro de implementação.

Marca Equity, Share of Wallet e Opportunity Gap

Qdica: se você estiver interessado em configurar análises de Marca Equity, Share of Wallet ou Opportunity Gap, entre em contato com seu parceiro de implementação.

As métricas Marca Equity, Share of Wallet e Opportunity Gap são usadas nos BX Dashboards para fornecer percepções avançadas sobre o desempenho marca.

PATRIMÔNIO LÍQUIDO MARCA

O Marca attitudinal equity mede qual marca os consumidores escolheriam se não houvesse barreiras para comprar ou usar um produto. Quando visto de forma agregada, o patrimônio de atitude marca reflete a participação de mercado esperada de sua marca. Essa é uma porcentagem que deve totalizar 100 (por exemplo, 75% dos consumidores comprariam minha marca se pudessem, mas 25% prefeririam comprar marca [x]).

Sua abordagem é simples e requer apenas algumas perguntas (propriedade, consideração e classificação marca ). As classificações relativas marca são transformadas em “classificações” e depois em “participação prevista” Essas medidas têm uma forte correlação com os comportamentos.

Qdica: o valor da atitude Marca é calculado em uma pesquisa BX por meio da criação de um serviço da Web no fluxo da pesquisa.

Qdica: Há muitas conceituações de valor marca, e a abordagem da Qualtrics é chamada de valor atitudinal marca. Essa conceitualização está disponível em domínio público e foi amplamente validada.

SHARE OF WALLET, OU PARTICIPAÇÃO DE MERCADO ESTIMADA

O share of wallet, também conhecido como “participação de mercado estimada”, mede quanto do uso recente dos entrevistados é atribuído a cada marca. Geralmente, trata-se de uma porcentagem que deve totalizar 100 (por exemplo, nos últimos 6 meses, 75% das minhas compras de [categoria] foram feitas com a marca [x] e 25% com a marca [y]).

Qdica: o compartilhamento de carteira é calculado em uma pesquisa BX criando uma operação matemática no fluxo da pesquisa.

LACUNA DE OPORTUNIDADES

A lacuna de oportunidade é a diferença entre o valor atitudinal de sua marca e a participação de mercado estimada – em outras palavras, a lacuna entre o desejo por sua marca e o comportamento real de compra. A oportunidade existe quando o patrimônio líquido é maior do que a participação (pontuações positivas) e a vulnerabilidade está presente quando o patrimônio líquido é menor do que a participação (pontuações negativas).

Qdica: o gap de oportunidade é calculado em uma pesquisa BX criando uma operação matemática no fluxo da pesquisa.

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