Vue d’ensemble
Joint Analytics dans SurveyAnalytica vous permet de combiner des données provenant de plusieurs enquêtes, jeux de données, listes de contacts et campagnes en une seule vue analytique unifiée. Plutôt que d’analyser chaque source de données isolément, Joint Analytics fusionne et croise les données pour fournir des insights globaux sur l’ensemble de votre écosystème de connaissance client.
Qu’est-ce que Joint Analytics ?
Joint Analytics s’active lorsqu’une entité analytique dispose de plusieurs sources de données configurées. Cela permet à la plateforme de :
- Fusionner les données de réponses de plusieurs enquêtes dans un seul tableau de bord
- Croiser les réponses d’enquête avec des jeux de données importés (données CRM, enregistrements de transactions, etc.)
- Combiner les indicateurs d’engagement de campagne avec les retours d’enquête
- Créer des profils clients unifiés couvrant plusieurs points de contact
Configuration de Joint Analytics
Étape 1 : Créer une entité analytique
Accédez à la section Analytics depuis la barre latérale et créez une nouvelle entité analytique. Donnez-lui un nom descriptif reflétant l’analyse inter-entités que vous souhaitez effectuer.
Étape 2 : Ajouter des sources de données
Dans la configuration analytique, ajoutez plusieurs sources de données. Chaque source de données peut être :
- Enquête : Toute enquête publiée dans votre espace de travail. Le système récupère toutes les données de réponses, y compris les réponses aux questions, les métadonnées et les horodatages.
- Jeu de données : Tout jeu de données importé (CSV, Excel, etc.) publié pour l’analytique.
- Liste de contacts : Données de contact avec des attributs associés tels que la démographie, l’historique d’achat ou les scores d’engagement.
- Campagne : Données de messages de campagne incluant le statut de livraison, les taux d’ouverture, les taux de clic et les horodatages d’engagement.
Étape 3 : Définir les relations
Lors de la combinaison de données provenant de plusieurs sources, définissez comment les enregistrements doivent être liés entre les entités. Les clés de jointure courantes incluent :
- Adresse e-mail ou numéro de téléphone (liaison des répondants d’enquête aux contacts)
- ID de contact (liaison des messages de campagne aux fiches de contact)
- Identifiants personnalisés (ID employé, numéro de commande, etc.)
Utilisation de Joint Analytics
Une fois configuré, Joint Analytics offre la même expérience analytique complète que l’analytique à entité unique, mais avec des données fusionnées entre les sources :
- Tableau de bord : Créez des graphiques et des visualisations à l’aide de champs provenant de n’importe quelle source de données connectée.
- Tendances : Suivez les indicateurs dans le temps sur l’ensemble des sources de données.
- Analyse de texte : Analysez les réponses en texte libre de plusieurs enquêtes simultanément.
- Tableaux croisés dynamiques : Croisez des champs provenant de différentes sources de données.
- Segmentation : Créez des segments à l’aide de critères provenant de plusieurs entités.
- Insights IA : L’assistant IA a accès au jeu de données fusionné et peut fournir des insights inter-entités.
Fonctionnement
Lorsque la plateforme détecte qu’une entité analytique possède plus d’une source de données, elle bascule automatiquement en mode Joint Analytics. Le moteur analytique gère la fusion des données en :
- Interrogeant chaque source de données depuis son stockage respectif
- Appliquant des jointures de relations basées sur les champs clés configurés
- Fusionnant les jeux de données résultants en une vue unifiée
- Rendant tous les champs de toutes les sources disponibles pour la création de graphiques, le filtrage et la segmentation
Bonnes pratiques
- Identifiants cohérents : Assurez-vous que vos enquêtes capturent un identifiant unique (e-mail, téléphone, ID client) correspondant à un champ de vos jeux de données ou listes de contacts.
- Qualité des données : Nettoyez et normalisez les champs de clé de jointure de toutes les sources avant de créer une analyse Joint Analytics. Des formats non concordants (par exemple, +1-555-1234 vs 5551234) entraîneront des enregistrements non liés.
- Performance : Joint Analytics sur de très grands jeux de données peut prendre plus de temps à charger. Utilisez des filtres de plage de dates pour limiter la fenêtre temporelle et améliorer les performances.
- Convention de nommage : Lorsque des champs provenant de sources différentes portent le même nom, le système les préfixe avec le nom de l’entité source pour éviter toute ambiguïté.
Exemples de cas d’usage
- Satisfaction client + données d’achat : Combinez les résultats d’enquête NPS avec les données de transaction pour corréler les scores de satisfaction avec le comportement d’achat.
- Engagement des employés + données RH : Fusionnez les réponses d’enquête employé avec les dossiers RH pour analyser l’engagement par département, ancienneté ou rôle.
- Performance de campagne + retours d’enquête : Reliez l’engagement de campagne (ouvertures, clics) aux réponses d’enquête post-campagne pour mesurer l’efficacité de la campagne.
- Études multi-vagues : Combinez les réponses de plusieurs vagues d’enquête pour suivre l’évolution du sentiment dans le temps pour la même population de répondants.