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Uso de drivers na Pontuação inteligente


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Sobre o uso de drivers na Pontuação inteligente

Os drivers são os principais preditores de um determinado resultado em seus dados. Ao usar drivers com pontuação inteligente, você pode selecionar e ponderar critérios de rubricas com base na probabilidade de cada critério gerar um resultado específico em seus dados, melhorando assim a precisão de suas rubricas.

Exemplo: Descubra quais emoções detectadas no feedback correspondem a altas classificações de avaliação de sua companhia aérea.

Configuração de um driver

Em primeiro lugar, você precisa criar um motivador para o resultado desejado.

Qualquer driver que você queira usar na pontuação inteligente deve ter as seguintes opções ativadas:

Janela em que um driver é configurado conforme descrito abaixo

  • Resultado: O objetivo é encontrar os motivadores principais que causaram o resultado que você definiu aqui. Especifique o subconjunto de dados que servirá como o resultado que você está investigando.
    Exemplo: Para descobrir por que você está obtendo altas avaliações, escolha um atributo ou um tópico que capture o alto desempenho. Por exemplo, você pode ter um atributo Review Rating e selecionar todas as pontuações altas em seu resultado.
  • Escopo: Selecione os dados que deseja incluir em sua investigação. O filtro data é o único filtro necessário.
    Exemplo: É possível usar o Source Id para limitar os dados a uma determinada fonte ou usar filtros de data para incluir apenas registros coletados dentro de um determinado intervalo.
  • Dados relevantes: Selecione o modelo de categoria que planeja usar para a pontuação inteligente.
    Exemplo: Você quer saber quais emoções estão presentes no feedback com altas classificações de avaliação. Você seleciona Emotions (Emoções).
    Qdica: certifique-se de selecionar o nível mais granular de um modelo de categoria. Não selecione nenhum dado adicional relevante se quiser usar resultados desse driver na configuração de um critério de avaliação.

Ao encontrar resultados do driver, você verá a classificação do impacto que cada nível do seu modelo de categoria tem sobre o resultado selecionado. Essas classificações de impacto formarão a ponderação de sua rubrica posteriormente.

resultados motoristas

Configuração de um critério de avaliação

Crie um critério de avaliação com base no mesmo modelo de categoria que você escolheu para o seu motorista.

etapa de criação de rubricas em que você seleciona um modelo de categoria

Em Sugerir classificações, selecione o driver que você criou.

etapa de critérios de rubricas, mas sugerir classificações é configurado na parte superior

Agora você pode usar a coluna Impact Rank como uma recomendação ao preencher o peso de cada critério.

Aqui estão algumas recomendações sobre como pontuar diferentes classificações de impacto:

  • Classificação de alto impacto para um resultado desejado do motorista: Defina o Resultado desejado como Presente e considere dar mais peso a esses comportamentos quanto mais alta for a classificação.
  • Classificação de impacto negativo para um resultado indesejado do motorista: Defina o Resultado Desejado como Presente e considere dar mais peso a esses comportamentos quanto mais alta for a classificação.
  • Classificação de alto impacto para um resultado indesejado do motorista: Defina o Resultado desejado como Ausente e considere dar mais peso a esses comportamentos quanto mais alta for a classificação.
  • Classificação do impacto negativo para um resultado desejado do motorista: Defina o Resultado desejado como Ausente e considere dar mais peso a esses comportamentos quanto mais alta for a classificação.
  • Classificação sem impacto: Como esses critérios não têm correlação com o resultado no qual você está interessado, considere remover esses critérios da sua rubrica.

Muitas das páginas neste site foram traduzidas do inglês original usando tradução automática. Embora na Qualtrics tenhamos feito nossa diligência prévia para obter as melhores traduções automáticas possíveis, a tradução automática nunca é perfeita. O texto original em inglês é considerado a versão oficial, e quaisquer discrepâncias entre o inglês original e as traduções automáticas não são juridicamente vinculativas.