Preisschwellenwerte und die Priorisierung von Funktionen sind jetzt noch schneller zu lesen. KI-generierte Insights sind jetzt für KANO- und Gabor-Granger-Fragetypen verfügbar. Sie zeigen automatisch die aussagekräftigsten Muster auf, sodass du weniger Zeit mit der Interpretation von Diagrammen verbringen musst.
KI-Insights für KANO und Gabor Granger
Gruppierung gespeicherter Filter für Signifikanztests beim Export
Definiere genau, welche Gruppen gegeneinander getestet werden sollen - und lasse den Export den Rest erledigen. Du kannst jetzt gespeicherte Filter direkt im Rohdatenexport in benannte Gruppen einteilen, so dass die Signifikanztests die Vergleiche widerspiegeln, die für deine Analyse wirklich wichtig sind.
- Strukturierte Vergleiche: Richte Gruppen ein, z. B. Käufer vs. Nicht-Käufer oder Hundebesitzer vs. Nicht-Hundebesitzer, und benenne jede Gruppe, damit sie im Export klar gekennzeichnet ist.
- Flexible Gruppierung: Füge denselben gespeicherten Filter zu mehreren Gruppen hinzu, so dass du die volle Kontrolle darüber hast, wie sich Segmente überschneiden.
- Skalieren ohne Chaos: Erstelle bis zu 30 Gruppen pro Export und halte selbst die komplexesten Studien übersichtlich und fehlerfrei.
- Spiegelung in der CSV-Datei: Die Gruppennamen werden direkt in der Exportdatei angezeigt, so dass deine Daten sofort nach dem Herunterladen zur gemeinsamen Nutzung und Interpretation bereitstehen.
Ergebnisse sortieren, wenn ein Split angewendet wird
Die Sortierung ist jetzt auch bei aktiver Aufteilung verfügbar, so dass deine wichtigsten Antworten immer im Vordergrund stehen, unabhängig davon, wie du die Daten aufteilst.
