НАУКА ОБ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ КЛИЕНТОВ И ПЕРСОНАЛА

Измерение элементов клиентского опыта становится стандартной практикой, но измерения редко подвергается проверке на профпригодность.

Усилия по росту удовлетворенности клиентов обычно воспринимаются предпринимателями как затраты без гарантированных выгод, которые могут появиться через некоторое время и в зависимости от предпринимаемых действий. В результате многие компании преувеличивают свои доходы в один период и занижают их в другой.

Я не буду много останавливаться на научных деталях в этой статье, но, думаю, будет полезно поговорить о некоторых основах проведения измерений, в принципе, в любых областях.

То, что я хотел бы сделать, это использовать науку для систематического анализа и для получения предметных знаний. И, как минимум, предупредить о границах наиболее распространенных подходов «сделай сам», руководствуясь лишь стремлением к простоте.

Простота - это хорошо, но иногда оказывается "слишком дорого" для вашего бизнеса.

Давайте начнем с теории измерений. Если вы делаете свои измерения клиентского опыта без опору на науку, простое присвоение цифровых значений (процентов, средних и т.д.) объектам, когда мы что-то измеряем, в лучшем случае бессмысленно, а в худшем - вводит вас в заблуждение.

Это все равно что пытаться построить мост без знания архитектуры и инженерных наук. К счастью, большинство мостов построено инженерами. Тот факт, что они часто не в хорошем состоянии, это другое дело.

К сожалению, большинство показателей удовлетворенности клиентов больше похожи на грубые и готовые данные, которые объединяются без использования статистики, математики или теории измерений. Этакий менталитет «давайте просто спросим наших клиентов», кажется, доминирует во многих компаниях.

Консалтинговые фирмы также не всегда помогают решить проблему. В некотором смысле, они даже усугубили ее, игнорируя теорию измерений. Не должно быть никакой тайны о том, к чему это привело.

Мосты, построенные без учета конструкторских разработок, рухнут. Данные, полученные без знания того, как оценивать сложные объекты, создают случайный шум с большими пределами погрешности и приводят к дорогостоящим управленческим ошибкам.

Респонденты говорят об очень многих желаниях и хотелках, некоторые из них правдивые, некоторые нет. А некоторые вообще не имеют смысла. В среднем даже в профессионально проведенном опросе ошибка составляет около 30 процентов для каждого вопроса, помимо ошибок выборки. Даже ответы на самые простые вопросы не являются безошибочными.

Я видел, как многие компании позволяют нефильтрованным ответам на опрос влиять на стратегию и выплаты премий сотрудникам. В необработанных данных всегда присутствует случайный шум, но хорошая измерительная система может преобразовать зашумленные и несовершенные, необработанные данные в точную, ориентированную на будущее, актуальную и полезную информацию.

Здесь математика и статистика, а также теория измерений могут существенно помочь реализовать ваши истинные цели. Теперь у нас есть методы, позволяющие отделить релевантное от не относящегося к делу, отфильтровать шум и ошибку, перенести нас от описания к объяснению, от выборок к генеральным совокупностям и от эмпирических наблюдений к пониманию причин и следствий.

Как ни парадоксально, количественная оценка все больше становится стандартной практикой в управлении компанией, но сами измерения редко подвергается проверке профессиональным стандартам, и, в итоге, точность полученных результатов часто подвергается сомнению и денежными разочарованиями.

Когда вы будете готовы лучше понимать, что хотят ваши клиенты, чтобы оставаться с вами надолго без попыток рассматривать альтернативные предложение, то обратитесь в центр исследований EPSI Rating.