Agrupamento conjunto

Clustering conjunto

Dentro das populações de entrevistados da pesquisa, há grupos de pessoas do mesmo gênero. Esses grupos, ou “clusters”, podem ser determinados pelo quão semelhante é o pacote ideal de cada respondente. Ao agrupar cada respondente com base em sua utilidade individual para cada atributo, podemos determinar subpopulações e quais demografias compõem essas subpopulações.

Preparando uma pesquisa para clustering

Antes de usar o clustering conjunto, verifique se a pesquisa do seu projeto conjunto está fazendo as perguntas certas. Isso significa que você precisa configurar determinadas funcionalidades antes de coletar dados.

Na guia Pesquisa, certifique-se de adicionar perguntas a um bloco não conjunto. No exemplo abaixo, o bloco Dados demográficos tem uma pergunta sobre a idade, o número de pessoas no domicílio do entrevistado e muito mais.

O bloco Dados demográficos está localizado logo acima do bloco conjunto, embora você possa movê-lo conforme desejado.

Formatação de pergunta

Você só pode realizar clustering conjunto usando perguntas de múltipla escolha de resposta única. Isso porque oferecem uma seleção finita de escolhas que podem ser facilmente analisadas. Você também pode usar alguns metadados da pesquisa, como data de início, endereço IP, informações do destinatário e muito mais.

• Demografia: Pergunte sobre informações descritivas básicas, como idade, faixa de renda, raça ou sexo.
• Comportamento: pergunte como os clientes interagem com sua marca e seus produtos ou sobre comportamentos que possam estar relacionados ao comportamento de compra deles. Por exemplo, você pode perguntar com que frequência o cliente vai às compras.
• Dados operacionais: são informações como o tempo gasto no seu site ou o prazo do contrato de um funcionário em sua empresa.
• Formatos de perguntas: Formatar perguntas sobre comportamentos e crenças como escalas. O intervalo em uma escala pode nos ajudar a entender quais pontos de escala estão correlacionados e, portanto, aproximadamente no mesmo cluster; Sim/Não e perguntas de seleção única não são tão úteis para a análise de cluster.
  Exemplo: Se você perguntar “Que tipo de comprador você é?” e oferece as opções “Prefere comprar em shoppings”, “Preferir comprar online” e “Preferir comprar em butiques”, o algoritmo de agrupamento desejará dividir os entrevistados em três grupos, um para cada resposta. Se, em vez disso, você os perguntou como uma série de perguntas (por exemplo, “Você gosta de comprar em shoppings?”) com as respostas de 1 a 7, o algoritmo de agrupamento fará um trabalho melhor para realmente discernir o que separa compradores diferentes um do outro.

Ativação de clusters

1. Vá para a guia Relatórios de seu conjunto.
2. Selecione Clustering conjunto.
3. Ao visitar esta guia pela primeira vez, pode ser necessário clicar em Atualizar para iniciar os cálculos de cluster.

Ajuste da demografia usada no clustering

Por padrão, o clustering conjunto usará todas as perguntas da pesquisa de múltipla escolha que você fez. No entanto, você não precisa usar todas as perguntas se não desejar e pode adicionar e remover conteúdo para ver quais clusters diferentes este recurso recomenda a você.

Adicionando &amplificador; removendo dados demográficos

Na caixa à direita do cabeçalho Detalhes do cluster, selecione uma pergunta para adicioná-la ou removê-la da análise de cluster. A remoção de uma pergunta não faz com que os clusters sejam recalculados.

Clusters recomendados

Assim que você tiver coletado dados suficientes e atualizado sua página de clustering conjunto, este recurso recomendará clusters a você. Esses clusters são determinados com base em quão semelhante é o pacote ideal dos entrevistados.  Sua utilidade individual para cada atributo é calculada e, em seguida, os dados demográficos comuns entre esses clusters são destacados para que você possa obter uma melhor compreensão de como diferentes populações preferem seus produtos.

Destaque um cluster no grafo superior para saber mais sobre este cluster. Clique nele para abrir os detalhes do cluster abaixo.

Detalhes do cluster

1. Resumo: a barra superior dos detalhes do cluster fornece um resumo rápido dos detalhes mais importantes, principalmente qual é o cluster, a importância estatística do cluster, como os respondentes geralmente responderam às perguntas demográficas, quantas respostas estão nesse cluster e a porcentagem de respostas às quais esse cluster se aplica. Você também pode clicar nessa parte para expandir e recolher o restante das informações.
   Exemplo: No Cluster 1 retratado aqui, as respostas tendem a ser de pessoas fazendo US$ 50.000 a US$ 59.999 por ano, que alugam apartamentos e são solteiros. A força do cluster é fraca, o que significa que o cluster não é estatisticamente significativo. Em geral, 7 respondentes se encaixam nesse padrão, que é 77,8% de todo o conjunto de dados. Este é um conjunto de dados muito pequeno, portanto, as decisões provavelmente não devem ser tomadas com base nesses resultados.
2. Demografia: Uma série de barras de detalhamento mostrando como os membros deste cluster responderam às perguntas demográficas. Cada barra de detalhamento é rotulada pela resposta que é mais altamente correlacionada às pontuações de utilidade para os atributos do pacote ideal, no entanto, você verá que as pessoas em um cluster variarão em como responderam.
   Exemplo: o arranjo habitacional preferido do cluster 1 é um apartamento. No entanto, os apartamentos não são listados como a escolha mais comum para este aglomerado. Isso porque aqueles que vivem em apartamentos são simplesmente mais propensos a ter escolhido férias para a Jamaica por 2 semanas a US$ 1500 para ser o melhor pacote possível do que aqueles no aglomerado que têm arranjos de vida diferentes.
3. Pacote ideal: este é o melhor pacote para os membros do cluster. Os dados demográficos destacados têm altos escores de utilidade para os atributos selecionados aqui.
4. Visualizar análise e simular pacotes: clique nestes botões para ver os resultados conjuntos e o simulador somente para os dados deste cluster.

Determinando a força do cluster

A Qualtrics usa uma métrica chamada pontuação de silhueta para determinar a força de cada cluster. Essa pontuação produz um valor entre 0 e 1 que determina a proximidade entre os respondentes. Usamos a seguinte tabela para converter da pontuação da silhueta para a força do cluster:

Aplicação de clusters a relatórios e ao simulador

Os clusters podem ser aplicados aos resultados conjuntos e ao simulador para que você possa ver detalhes mais específicos sobre como os entrevistados neste cluster avaliaram os atributos apresentados a eles.

Relatórios de análise conjunta

Na seção Análise conjunta da guia Relatórios, selecione um cluster na lista suspensa no canto superior esquerdo.

Você também pode selecionar Visualizar análise quando tiver um cluster selecionado na seção Clustering conjunto da guia Relatórios.

Simulador

Na guia Simulador, selecione um cluster na lista suspensa no canto superior direito.

Você também pode selecionar Simular pacotes quando tiver um cluster selecionado na seção Clustering conjunto da guia Relatórios.