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# Analytics: Correlação entre pilares

Normalmente utilizamos esse relatório para entender como podemos melhorar um determinado pilar usando a correlação que existe entre eles.

**Como assim?**

Primeiro é importante entender o que de fato é uma correlação entre os pilares, quando falamos que dois pilares tem correlação entre eles, significa que para aquela empresa/equipe eles costumam ter o mesmo comportamento de variação de crescimento ou queda, quanto mais próximo for essa variação que existe entre dois pilares, maior será a correlação que existe entre eles, resumindo se o relacionamento com o gestor tem crescimentos e quedas similares ao feedback, significa que esses dois pilares tem um alto nível de correlação entre eles.

**Entendi o que significa a correlação, mas não consigo entender o porque ela é útil para ajudar na melhoria dos pilares de engajamento?**

Na verdade é bem simples, imagina que você quer melhorar o pilar de Vestir a Camisa, como você faz para trabalhar algo que vai ajudar a realmente melhorar o pilar de Vestir a Camisa, que inclusive normalmente melhora a sua taxa de eNPS?

Uma das possibilidades é criar um plano de ação com base nas respostas realizadas das perguntas dos próprios fatores do pilar, outra possibilidade é tirar proveito dos pilares com correlação com Vestir a Camisa.

Vou dar um exemplo prático: vamos utilizar a imagem abaixo para realizar um estudo.

Na vertical e na horizontal temos os pilares de engajamento e quando a linha se encontra com a coluna entramos o nível de correlação entre aqueles dois pilares.

Abaixo temos um exemplo onde o pilar Vestir a Camisa tem uma correlação média com Alinhamento e muito baixo com bem-estar, felicidade, satisfação e relacionamento com a equipe.

![](https://storage.crisp.chat/users/helpdesk/website/611c6464686a3c00/4fc92a8e-43bc-4384-bf95-3bef92_10awi3g.png)


**Entendendo a matemática do relatório de correlação de pilares**

Para mensurar a correlação entre os pilares de engajamento utilizamos o *coeficiente de correlação de Pearson, representado por valores entre -1 e 1*.

Para simplificar a interpretação, a plataforma apresenta as correlações em faixas de correlação, com os seguinte intervalos:

![](https://storage.crisp.chat/users/helpdesk/website/a882c576f7a93000/captura-de-tela-2021-05-26-as-_1mp5z2z.png)

- Acima de 0.75: Muito Alto
- Acima de 0.5: Alto
- Acima de 0.25: Médio
- Acima de 0: Baixo
- Acima de -1: Muito baixo

Note que mesmo os valores em vermelho (0.95) são valores muito próximos a 1, por isso na plataforma temos alguns cenários onde o "Muito Alto" também aparecem em vermelho.

O calculo utiliza gráficos de dispersão entre cada pilar de engajamento.

Note que conforme a nota de um pilar aumenta, a nota do outro sempre cresce de maneira proporcional, caracterizando uma correlação linear perfeita entre esses pilares. Quando isso acontece dizemos que um pilar tem uma correlação muito forte com outro.

![](https://storage.crisp.chat/users/helpdesk/website/a882c576f7a93000/image-1_1vhl14i.png)


**Mas o que isso significa?**

Significa que para aumentar as notas do pilar Vestir a Camisa, posso trabalhar o Alinhamento da empresa, claro que pelo fato da correlação ser media o impacto nas notas de Vestir a Camisa não será tão impactado pela melhoria, mas nos casos onde a correlação for Muito Alta, o impacto da nota será muito maior.

Já olhando para os pilares que estão muito baixo, significa que esses pilares não irão ter uma representação forte no aumento e na queda da nota do pilar Vestir a Camisa.

**Não para por aí, já parou para pensar que isso diz muito sobre a cultura da empresa?**

Nesse exemplo utilizado o alinhamento tem uma relação de importância para as pessoas se sentirem promotoras e orgulhosas da empresa. Lembrando que esse é o caso dessa empresa, cada empresa tem o seu próprio nível de correlação entre esses pilares.

**Achei super interessante, mas onde acesso?**

No menu lateral esquerdo agora você tem a opção Analytics.

![](https://storage.crisp.chat/users/helpdesk/website/1c5157812ead8000/2d1bc932-7dfa-44e6-a46e-554fdc_byf8p0.png)

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