Platform

Decision Tree algoritması; veri setindeki değişkenleri analiz ederek, bağımlı değişken üzerinde en çok fark yaratan değişkeni ve kırılma noktasını bulur. Analizi adım adım devam ettirerek bağımlı değişkenin en çok ayrıştığı ağaç şeması oluşturulur.Random Forest algoritması, decision tree algoritmasının daha geniş tarama yapan bir versiyonudur. Tüm değişken kombinasyonları ve çok daha fazla ağaç yapısı test edilerek bağımlı değişkenlerin üzerindeki etkisini hesaplamamızı sağlar.

Her iki algoritmada, elimizdeki veriden aksiyon alınabilecek iç görüler sunar ve bu sayede hedef KPI’ların iyileştirilmesi için yol gösterici öneriler sağlar.

Acsight ,NPS üzerinde etkili olan değişkenlerin belirlenmesi için çok değişkenli analiz tekniklerinden biri olan Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanarak aksiyona yönelik içgörüler elde etmektedir.

YEM analiz değişkenlerin sadece NPS üzerindeki doğrudan ilişkilerine aynı zamanda dolaylı ilişkilerini de dikkate alan bir tekniktir. Böylece iletişim stratejisine yol gösterebilecek stratejiler belirlenebilmektedir.

Okların üzerindeki numaralar eğer ben unsurda 1 birim artış yaparsam o unsurun bağlandığı değişkende(bağımlı değişken) kaç birim artış sağlayacağını gösterir. Bu etkiler –standardize edilmiş olup 1 ile 1 arasında değişmektedir. Böylece her bir etki birbirleri ile karşılaştırılabilmektedir.

O değişkenin NPS üzerinde etkisini doğrudan gözlediğimiz etkidir. Bu örnekte Unsur2’de ki 1 birim artış NPS üzerinde 0.3 birim artış sağlamaktadır.

Değişkenin NPS üzerinde doğrudan etkisinin gözükmemekle birlikte başka değişkenler üzerinden gözlemlenen etkisini göstermektedir. Örneğin Unusr3 NPS’i Unsur2 ve Unsur1 değişkenleri üzerinden tetiklemektedir.