Quando se trata de analisar dados e tomar decisões assertivas, a correlação de Pearson é uma ferramenta muito útil. Essa métrica estatística, revela a relação entre duas variáveis e seu uso vai desde ciência até os negócios.
Mas o que exatamente é a correlação de Pearson e como ela funciona? Neste post, vamos te explicar como calcular essa métrica e te ajudar a entender os resultados. Leia o post e saiba como!
O que é a correlação de Pearson?
O teste de correlação de Pearson é uma medida estatística usada para avaliar a relação entre duas variáveis contínuas. Esse é considerado o método mais confiável para medir essa relação, porque se baseia na covariância.
O coeficiente de correlação de Pearson fornece informações sobre o quanto as variáveis estão relacionadas e se essa relação é positiva ou negativa.
Como calcular a correlação de Pearson?
A correlação de Pearson mede como duas variáveis estão relacionadas de maneira linear, ou seja, se elas aumentam ou diminuem juntas.
Para fazer o cálculo da correlação de Pearson é preciso aplicar a fórmula:
r=∑(Xi−X)2⋅∑(Yi−Y)2∑(Xi−X)(Yi−Y)
Nesta fórmula, Xi e Yi representam os valores individuais das duas variáveis, X e Y representam as médias das variáveis, e Σ representa a soma.
Explicando o cálculo
O primeiro passo para fazer o cálculo do valor médio das duas variáveis que se deseja correlacionar.
Depois, para cada par de valores observados, é feita a diferença entre o valor observado e a média correspondente para ambas as variáveis. Essas diferenças em pares são multiplicadas e os produtos são somados.
Após isso, são calculadas as somas dos quadrados das diferenças para cada variável. Por fim, os desvios padrão das duas variáveis são calculados.
Quais valores o coeficiente de correlação de Pearson pode ter?
O coeficiente de correlação de Pearson, é representado por “r”. É uma medida que nos ajuda a entender como duas variáveis estão relacionadas e podem variar de +1 a -1. Quando o valor de “r” é igual a 0, isso significa que não há uma associação entre as duas variáveis.
Já se o valor de “r” é maior que 0, indica uma associação positiva. Ou seja, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra variável também tende a aumentar. A nossa idade, por exemplo,é uma correlação positiva. Conforme o tempo passa, nossa idade também começa a aumentar em anos.
Por outro lado, se o valor de “r” é menor que 0, isso indica uma associação negativa. Nesse caso, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra variável tende a diminuir. Imagine que você acabou de abastecer o seu carro para uma viagem, conforme for percorrendo o caminho o nível de gasolina no tanque irá diminuir, sendo uma correlação negativa.
- r = 1 → correlação positiva
- r = -1 → correlação negativa
- r = 0 → as variáveis não dependem uma da outra
A correlação de Pearson no Customer Experience
A correlação de Pearson é uma ferramenta versátil com aplicações em diversas áreas, inclusive no Customer Experience. Ela pode ser utilizada para analisar como variáveis relacionadas à experiência do cliente se relacionam entre si.
Dessa forma, você pode identificar fatores que afetam a satisfação dos consumidores, segmentar clientes com base em seus comportamentos e preferências e até mesmo avaliar o impacto de mudanças nas operações ou estratégias em etapas da jornada de compra.
Contudo, embora a correlação de Pearson seja uma ferramenta útil, ela mede apenas relações lineares entre variáveis e não implica causalidade. Por isso, é muito importante usar outras análises e informações qualitativas para obter uma compreensão completa da experiência do cliente com a sua empresa e tomar decisões sem achismos.
Exemplo da correlação de Pearson no CX
Imagine que você tem um e-commerce e deseja entender como o tempo de resposta do seu serviço de suporte ao cliente está relacionado à satisfação dos consumidores. Para isso, é preciso coletar dados sobre o tempo médio de resposta em minutos e qual o nível de satisfação dos clientes em uma escala de 1 a 5, onde 1 é muito insatisfeito e 5 é muito satisfeito.
Depois de coletar todas as informações de diversos clientes ao longo de um determinado período, vamos aplicar a correlação de Pearson entre o tempo de resposta e a satisfação do cliente. Caso o resultado for um valor próximo de -1, isso indicaria uma forte correlação negativa. Isso significa que, à medida que o tempo de resposta diminui, a satisfação dos clientes tende a aumentar.
Por outro lado, se o resultado for próximo de +1, isso indicaria uma correlação positiva, o que significaria que um tempo de resposta mais longo está associado a uma maior satisfação dos clientes.
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