(Beta)什么是关键驱动因素分析?

我们的关键驱动分析目前正在beta测试中,将于本季度晚些时候发布。如果您希望尽早获得这些服务,请联系您的客户成功联系人或我们的支持团队

**请注意,您需要至少有30个用户在您的组织的帐户中出现的关键驱动分析和30个响应的关键驱动分析运行

我们的关键驱动因素分析是一种高级统计分析,它确定调查结果的哪些元素对调查想要达到的主要结果影响最大。关键驱动分析然后为你推荐的领域优先级,以便你知道在哪里投入你的时间和精力,以获得最大的回报,你的投资。

想了解如何使用我们的关键驱动因素分析?点击这里!

想要快速概述一些我们的关键驱动分析最佳实践?点击这里!

为什么关键驱动因素分析很重要?

  • 它帮助你在正确的事情上投资。您的组织为提高参与度所做的每一个决定都是一项投资。因为这些决定需要时间、努力和金钱,所以你会期望从中看到回报。我们的关键驱动因素分析可以帮助您在有可能给您带来最高回报的投资领域进行投资。
  • 它提供了重要的外卖-在实时!仅仅看到调查中的高分和低分就能告诉你自己的优势和劣势,但这并不能帮助你找出值得注意的结果。我们的关键驱动分析为您做这一点,只要您有数据,它的分析。
  • 它节省了您分析的时间和金钱。有了我们的关键驱动分析支持的调查,您不再需要为外部顾问或内部数据科学团队支付数十万美元。通过关键驱动分析,您可以自信地向您的领导团队和同事展示您的数据驱动提案。您的组织可以通过即时可行的见解快速行动,并将时间集中在行动计划上,而不是分析数据。

关键驱动因素分析是如何工作的?

在我们的内容库,这里有一个tinpulse模板列表,这些模板已经经过科学设计和统计验证,以支持关键驱动分析。这些模板有支持关键驱动分析在它们旁边贴上标签。创建要从。中发送的调查时,还可以在Templates列表中找到它们管理调查页面。

每个模板都有具体测量调查所涉及的主要主题的Outcome问题。例如,我们的业务调查有业务结果问题,我们的利益满意度调查有利益满意度结果问题。这些结果问题代表了用户对特定主题的感受和看法。

每个模板都有Driver问题,用于衡量调查主题中更明确的领域,这些领域可能会影响总体结果。司机的问题是可操作的,给你确切的项目关注。

什么时候可以得到关键驱动因素分析?

虽然我们建议您发送关键驱动因素Analysis-supported调查你的整个组织,这样你的计划将会有一个全公司范围内的影响,你仍然可以发送一个关键驱动因素Analysis-supported模板调查任何组TINYpulse用户只要组至少有30名员工。

我们的关键驱动因素分析在更大的受众中效果最好——受众越多,分析就越强。

在报告方面,任何拥有超级管理员或Engage的管理员权限的人都可以访问关键驱动程序分析。而且,我如果您向超过30个用户的细分市场发送调查,并收集至少30个回复,您也将能够查看特定细分市场的关键驱动分析,这些细分市场管理员和细分市场管理员或查看者或这些细分市场用户也可以查看。

需要帮助解释我们的关键驱动因素分析吗?

当您使用关键驱动因素分析支持的灵活调查模板,并符合完成关键驱动因素分析的所有条件时,您的分析将包括一个结果分数,可取得成效的改善领域,司机分数,司机影响,建议

结果分数是用结果题的平均值计算的。如果调查只有一个结果问题,那么结果分数就是该结果问题的分数。

可取得成效的改善领域从一个到三个驱动问题,我们的关键驱动分析确定对您的组织有最潜在的影响,我们建议您关注。

司机分数是构成驾驶员的问题的平均分数。

司机影响告诉你驾驶员对结果分数的预测影响——如果你提高驾驶员的分数,它可能会提高结果分数。驾驶员的影响有一个等级,媒介,,非重大的

  • 高的影响-如果你在这个驱动程序上工作,你的结果分数可能会提高
  • 介质的影响-如果你在这个驱动程序上工作,你的结果分数可能会提高
  • 低的影响-如果你在这个驱动上工作,有一个小的机会,你的结果分数将提高
  • 非重大的-有太多的随机数据来确定驱动因素影响的有意义的模式或趋势(这通常发生在调查的受众规模较小的时候)
  • 有兴趣学习更多关于司机影响计算背后的数学知识吗?读更多!

建议是我们结合司机的两个维度——分数和影响,为每个司机推荐的行动。

  • 优先考虑:这些驱动程序有低分数,但高影响。您在这些关键领域做得不是很好,将希望关注于这些项目,以便您可以为您的计划获得最高的投资回报(ROI)。
  • 庆祝:这些驱动程序有高分数和高影响。你们在这些重要领域做得非常好,应该赞扬你们为产生这些优势所作的努力。
  • 维护:这些驱动程序有高分数,但低影响。你在这些关键领域做得很好,并且应该继续维持它们,即使它们与其他驱动力相比没有那么大的影响力。
  • 审查:这些驱动程序有低分数和低影响。您在这些方面做得不是很好,但是由于它们对您的组织的影响较小,您应该考虑在这些方面进行小的改进,并将大部分资源用于更有影响力的项目。

为了更好地理解Driver Impact和Driver Score是如何交互的,您可以在关键驱动因素象限视图和关键驱动因素的细节通过点击分析的所有关键驱动因素部分右上角的三个点或线来查看您的关键驱动因素分析。

如何计算关键驱动因素分析?

  • 结果分数是用结果题的平均值计算的。
  • 司机影响是用Kendall 's tau-c计算的,这是一种统计技术,衡量存在于两个变量之间的关联强度和方向。Kendall的tau-c评估了结果指数和调查中其他所有驱动问题之间的关系。然后我们对计算出的所有评估进行排序。该技术包括查看每个Response的结果和每个驱动程序之间的所有比较,然后将数据趋势与其他每个Response的趋势进行比较。虽然统计数据是直观和简单的,它是一个密集的计算和评估与这么多的比较,以找到趋势。

  • 我们使用所有司机的多元回归系数的中位数作为影响参考。驱动程序之间的影响引用+/-⅔标准偏差介质的影响。驱动以上此影响参考+⅔标准偏差高的影响。驱动程序以下的影响参考-⅔标准偏差低的影响
  • 我们使用所有Driver的中位数分数作为Score参考。绘制所有的驱动器上关键驱动因素象限会给你建议如下。

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