Özellik Ne Sunuyor?
Grafiklerde yer alan CSAT, NPS, CES, Ağırlıklı Skor ve Sentiment gibi temel metriklerin arkasındaki gerçek feedback adedi veriyle birlikte sunulur. Kullanıcılar, tercihlerine göre grafik üzerinde hem hesaplanan skor değerini hem de bu değeri besleyen yanıt sayısını bir arada görebilirler.
Nasıl Kullanılır?
Geri bildirim adetlerini görüntülemek için özelleştirme ayarlarını kullanabilirsiniz:
-
Feedback Count Anahtarı: Grafik ayarlarındaki "Customize" (Özelleştir) alanında yer alan Feedback Countswitch’i üzerinden bu görünüm yönetilir.
-
Varsayılan Durum: Görsel sadeliği korumak amacıyla bu seçenek başlangıçta kapalı konumdadır. Aktif edildiğinde, skorun kaynağı olan feedback adetleri grafiklere yansır.
Kapsam ve Uyumluluk
Feedback adedi gösterimi, sistemdeki belirli metrikler ve grafik tipleriyle uyumludur:
-
Desteklenen Metrikler: Feedback Count, CSAT, NPS, CES, Ağırlıklı Skor ve Sentiment.
-
Grafik Tipleri: Funnel, Geo Map ve Word Cloud hariç tüm grafik tiplerinde bu özellik kullanılabilir.
Hesaplama Mantığı
Feedback adedi hesaplanırken, seçilen metrik sayısına bağlı olarak sistem şu mantıkla çalışır:
Çoklu Metrik Seçimi (Örn: NPS + CSAT)
Birden fazla metrik aynı anda seçildiğinde grafik birleşik bir veri seti üzerinden oluşturulur.
-
Sistem, seçili tüm filtreleri uygulayarak grafiğin temelini oluşturan toplam geri bildirim adedini çeker.
-
Bir feedback’in içindeki bazı soruların yanıtlanıp bazılarının boş bırakılmış olma ihtimaline karşın, burada gösterilen sayı "bu grafik için kullanılan toplam ortak geri bildirim evrenini" temsil eder.
Tekil Metrik Seçimi (Örn: Sadece NPS)
Grafikte tek bir metrik incelendiğinde, sistem o metriğe özel bir sayım yapar.
-
Yalnızca ilgili skoru (örneğin sadece NPS) oluşturan yanıtlar sayılır.
-
Diğer metriklere cevap verip seçilen metriği boş bırakan feedback’ler bu sayıya dahil edilmez; böylece o skorun kendi gerçek hacmi net bir şekilde gösterilir.
Neden Kullanılmalı?
-
Veri Güvenilirliği: Skorun arkasındaki veri hacminin görülmesini sağlar.
-
Doğru Yorumlama: Özellikle düşük feedback hacmine sahip örneklerde, skorların tesadüfi mi yoksa genel bir eğilim mi olduğunun ayrıştırılmasına yardımcı olarak yanlış yorumlamaların önüne geçer.