Fundamental Signals: Aggregated CX Metrics & Earnings Predictors

WiserBrand provides institutional-grade, pre-calculated Alternative Data signals designed specifically for Fundamental and Quantamental equity analysts. This dataset transforms raw consumer complaints, reviews, and support call transcripts into structured, normalized time-series metrics (Weekly and Monthly aggregations).

By tracking deviations from 90-day and 12-month baselines, analysts can pinpoint inflection points in consumer demand and operational efficiency weeks before quarterly earnings are published.

**This Aggregated Signal Dataset includes:**

- **Composite Scores:** A proprietary Customer Satisfaction Index (CSI) blending sentiment, complaints, and review ratings into a single 0-100 gauge for brand health.
- **Momentum Indicators:** 30-day and 3-month Sentiment Change metrics to detect accelerating customer dissatisfaction or improvement.
- **Operational Stress Indexes:** Normalized indexes (e.g., calls_index_90d) that trigger alerts when support volume deviates significantly from historical baselines.
- **Margin Risk Factors:** Breakdowns of call drivers (refund_issue_rate, delivery_issue_rate) acting as direct proxies for rising SG&A costs and margin compression.
- **Institutional Reliability:** Features confidence_score and transcript_coverage_rate to weight signals appropriately in financial models.

**Use this alternative data to:**

- **Forecast Earnings Surprises:** Correlate rising demand (review/call growth) or spiking refunds with upcoming quarterly revenue reports.
- **Detect Inflection Points:** Use Sentiment Momentum to spot early deterioration in customer retention before it impacts the balance sheet.
- **Evaluate Operational Efficiency:** Track delivery_issue_rate across supply-chain heavy sectors like Retail and E-commerce.
- **Feed Systematic Models:** Seamlessly integrate ticker-mapped, normalized indexes into multi-factor trading algorithms.

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原始信息汇总

Fundamental Signals: Aggregated CX Metrics & Earnings Predictors

数据集概述

该数据集提供按股票代码映射的每周和每月客户体验（CX）指数，用于预测收入趋势、利润率压力和客户流失。数据由Wiserbrand提供，可免费试用。

数据内容与结构

• 数据提供方：Wiserbrand
• 数据形式：机构级、预先计算的替代数据信号，专为基本面分析和量化股票分析师设计。
• 数据来源：将原始消费者投诉、评论和支持电话转录文本转化为结构化的、标准化的时间序列指标（每周和每月聚合）。
• 核心指标：
  • 综合评分：专有的客户满意度指数（CSI），将情感、投诉和评论评级融合为0-100的品牌健康度指标。
  • 动量指标：30天和3个月的情感变化指标，用于检测客户不满或改善的加速情况。
  • 运营压力指数：标准化指数（例如，calls_index_90d），当支持量显著偏离历史基线时触发警报。
  • 利润率风险因素：通话驱动因素细分（退款问题率、交付问题率），作为销售和管理费用上升及利润率压缩的直接代理指标。
  • 机构可靠性：包含置信度分数和转录覆盖率，以便在金融模型中适当加权信号。

主要用途

• 预测盈利意外：将需求上升（评论/通话增长）或退款激增与即将发布的季度收入报告相关联。
• 检测拐点：使用情感动量在客户保留率恶化影响资产负债表之前发现早期迹象。
• 评估运营效率：在零售和电子商务等供应链密集型行业跟踪交付问题率。
• 支持系统化模型：将按股票代码映射的标准化指数无缝集成到多因子交易算法中。

业务需求

• 基本面分析：为基本面分析师提供衍生的、按股票代码映射的客户体验信号。通过跟踪运营压力和情感动量的标准化偏差，投资组合经理可以在官方财务披露之前预测盈利意外和利润率压缩。

数据字典

数据集包含以下两个主要表：

• MONTHLY_FUNDAMENTAL_SIGNALS
• WEEKLY_FUNDAMENTAL_SIGNALS

示例列（来自MONTHLY_FUNDAMENTAL_SIGNALS预览）：

• MONTH_START_DATE (Varchar)
• COMPANY_NAME (Varchar)
• TICKER (Number)
• CALLS_COUNT_MONTH (Number)
• CALLS_INDEX_12M (Number)
• SENTIMENT_AVG_MONTH (Number)
• COMPLAINT_RATE_MONTH (Number)
• SENTIMENT_CHANGE_3M (Number)
• CALLS_GROWTH_3M (Varchar)
• TOP_LOCATION_OF_USER (Number)
• RATING_AVG (Number)
• RATING_NORMALIZED (Number)
• REVIEW_SENTIMENT_AVG (Number)
• REVIEWS_COUNT (Number)
• NEGATIVE_REVIEW_RATE (Number)
• REVIEWS_INDEX_12M (Number)
• REVIEWS_GROWTH_3M (Number)
• COMBINED_SENTIMENT (Number)
• CSI_MONTH (Number)
• CALL_TO_REVIEW_RATIO (Varchar)
• TOP_ISSUE_CATEGORY_CALLS (Number)
• REFUND_ISSUE_RATE (Number)
• DELIVERY_ISSUE_RATE (Number)
• PAYMENT_ISSUE_RATE (Number)
• CONFIDENCE_SCORE_MONTH (Number)

使用示例

查询月度运营压力和情感动量： 此查询演示了月度基本面信号。分析师可以查看滚动指标，如90天通话指数和30天情感变化，以识别运营压力的早期预警信号。 sql SELECT MONTH_START_DATE, TICKER, CSI_MONTH, REVIEWS_INDEX_12M, SENTIMENT_CHANGE_3M, COMBINED_SENTIMENT, CONFIDENCE_SCORE_MONTH FROM PUBLIC.MONTHLY_FUNDAMENTAL_SIGNALS;

技术与管理信息

• 数据更新频率：每周
• 地理覆盖范围：全球（按国家）
• 云区域可用性：支持AWS多个区域（例如：非洲（开普敦）、亚太（雅加达）、亚太（孟买）、亚太（大阪）等）
• 法律条款：标准
• 提供商联系信息：
  • 销售：[e-mail]
  • 支持：https://wiserbrand.com/contact-us/

关于数据提供方

Wiserbrand是一家总部位于美国的IT技术公司，拥有独家访问独特消费者数据的权限，例如客户支持电话的音频录音、消费者评论等。