إدارة عدم اليقين: استخدام البيانات لرسم مخطط الدورة التدريبية الخاصة بك

نشرت: 2020-04-28

ملخص 30 ثانية:

  • بيانات O هي بيانات من المبيعات والتمويل والموارد البشرية والعمليات الأخرى. يخبرك عن معدلات الربح والربحية حسب خط الإنتاج وتناقص الموظفين.
  • X-data هي الفئة الناشئة التي تقود مبادرات مثل CRM: المعتقدات والعواطف والمشاعر. إنها ردود الفعل البشرية التي تشير إلى الفجوات بين ما تعتقد أنه يحدث وما يحدث بالفعل.
  • من خلال الجمع بين بيانات O وبيانات X الخاصة بك ، يمكنك اكتشاف أنواع المنتجات وتفاعلات الخدمة التي خلقت المروجين والمنتقدين. ثم يمكنك استخدام هذه البيانات لحساب NPS لأجزاء كبيرة من قاعدة عملائك.
  • لا يملك جيل الشباب اليوم في القوى العاملة الوقت أو الرغبة في أن يكون جزءًا من منظمة لا تحاول صراحة التواصل معهم على المستوى الشخصي ، وكذلك مشاركة تلك المعتقدات والعقلية خارج جدران الشركة.

لطالما كانت المشاعر محركًا لسلوك المستهلك. إنها تلعب دورًا أكبر الآن حيث أن تفاعلاتنا اليومية مع العلامات التجارية أصبحت رقمية. السؤال بالنسبة للعلامات التجارية هو "كيف أقيس الشعور تجاه تجربة المستهلكين بطريقة تجعلها قابلة للتنفيذ؟"

تتمثل الخطوة الأولى في التعرف على "فجوة الخبرة" التي تمثل تحديًا للأعمال التجارية اليوم. تحاول الشركات سد هذه الفجوات لسنوات - لكنها تفعل ذلك باستخدام أنواع البيانات الخاطئة.

لقد قاموا بعمل رائع في جمع ما نسميه "بيانات O" - بيانات من العمليات. لقد بدأوا في جمع "بيانات X" - اسم آخر لبيانات التجربة. لكن الشركات قامت بعمل ضعيف في الاستفادة من بيانات X وعملت أسوأ من ربطها ببيانات O لتوليد رؤى حقيقية.

ما هي بيانات O وبيانات X؟

بيانات O هي بيانات من المبيعات والتمويل والموارد البشرية والعمليات الأخرى. يخبرك عن معدلات الربح والربحية حسب خط الإنتاج وتناقص الموظفين.

استثمرت الشركات بكثافة في أتمتة جمع وتوزيع بيانات O. لقد اعتدت الحصول على تمويل لقضاء أسابيع في تسوية الكتب لتحصل على تحليل مفصل للأرباح والخسائر. يمكنك الآن النقر فوق الزر وإعداد تقرير.

X-data هي الفئة الناشئة التي تقود مبادرات مثل CRM: المعتقدات والعواطف والمشاعر. إنها ردود الفعل البشرية التي تشير إلى الفجوات بين ما تعتقد أنه يحدث وما يحدث بالفعل.

تجمع الشركات عبر الصناعات بيانات أكثر من أي وقت مضى. الحل ليس بالضرورة جمع المزيد من البيانات. بدلاً من ذلك ، هو جمع البيانات الصحيحة والقيام بعمل أفضل لربط X و O.

على سبيل المثال ، لنفترض أن شركتك لديها مجموعتان من البيانات: صافي نقاط المروج التي تقيس ولاء العملاء (بيانات X) وملكية منتجات العميل وسجل الدعم (بيانات O). باستخدام X-data ، يمكنك حساب NPS للعملاء الذين استجابوا.

يمكنك فحص ملاحظاتهم ومحاولة فهم ما يقود سلوك المروجين والمنتقدين. يمكنك التعلم من هذا ، لكن الرؤى تنطبق فقط على الأشخاص الذين تصادفوا للرد على الاستبيان.

من خلال الجمع بين بيانات O وبيانات X الخاصة بك ، يمكنك اكتشاف أنواع المنتجات وتفاعلات الخدمة التي خلقت المروجين والمنتقدين. ثم يمكنك استخدام هذه البيانات لحساب NPS لأجزاء كبيرة من قاعدة عملائك.

ربما تكون ملكية نسخة معينة من منتج مرتبطة مع نوع معين من مشكلة خدمة العملاء من المرجح بشدة أن تؤدي إلى الانتقاص.

يمكنك تحديد جميع العملاء باستخدام هذا الملف الشخصي واتخاذ إجراءات استباقية لتصحيح المشكلات - على الرغم من أنهم ربما لم يشتكوا أبدًا.

المثال أعلاه افتراضي. لكننا نرى أمثلة حقيقية في مجال الشركات التي تسد فجوات الخبرة من خلال إدارة أكثر مهارة لبيانات X وبيانات O.

قيادة الاحتفاظ بالموظفين

شرعت فولكس فاجن مؤخرًا في حملة لزيادة ولاء العملاء عبر وكلاءها البالغ عددهم 104 في أستراليا. لقد كانت تجمع بيانات تجربة العملاء من العملاء الأستراليين ، ولكن الأمر استغرق 3-4 أشهر لمشاركة النتائج مع موظفي التجار.

احتفظ صانع السيارات أيضًا بإحصائيات حول الاحتفاظ بالموظفين في كل وكالة ، لكنه لم يقم بإجراء أي روابط بين الاحتفاظ بالموظفين وأداء الوكالة.

غيرت فولكس فاجن تكتيكاتها. بدأت في جمع المزيد من بيانات تجربة الموظف من خلال نقاط اتصال متعددة ، باستخدام التحليلات التنبؤية. بدأت في مشاركة بيانات تجربة العملاء مع الوكلاء في الوقت الفعلي.

من خلال ربط بيانات تجربة العملاء ببيانات مناصرة الموظف وإحصائيات الاحتفاظ ، لاحظت فولكس فاجن أن التجار العشرة في شبكة فولكس فاجن الأسترالية الذين يتمتعون بأكبر قدر من الاحتفاظ بالموظفين والدعوة لديهم أيضًا النسبة الأكبر من مروجي العملاء.

استجابت الشركة المصنعة للسيارات من خلال العمل على سد فجوات الخبرة في منشآتها - الاستماع إلى العمال واستثمار الأموال وتحديث المباني.

النتيجة: سجلت فولكس فاجن أعلى معدلات الاحتفاظ بالموظفين وأعلى درجات خبرة العملاء منذ 15 عامًا. قام الوكلاء بتحسين نتائج المروج الصافي لديهم بمقدار 20 نقطة في أقل من 12 شهرًا.

رفع مستوى رضا العملاء

توفر ComEd الخدمة الكهربائية لأكثر من 3.8 مليون عميل عبر شمال إلينوي. تم تصنيفها على أنها أدنى مرفق كهربائي في مؤشر JD Power الأخير لرضا العملاء.

من بين 40 عاملاً تشكل النتيجة الإجمالية ، احتلت ComEd المرتبة الربعية الأدنى لـ 39 منها. كان لدى الأداة الكثير من بيانات O لتقييم عملياتها. لكنها لم تقم بتحليل متعمق لرضا العملاء ، لذلك لم يكن لديها نظرة ثاقبة لسبب انخفاض درجاتها.

قررت ComEd جمع المزيد من بيانات X. أظهر تحليل للسائق أن معدلات رضا العملاء المنخفضة كانت مدفوعة بشكل أساسي بضعف التواصل وسوء الفهم بشأن التسعير.

لم يفهم العملاء أيضًا أن ComEd لم تكن مسؤولة عن غالبية الرسوم على فواتيرهم (المرافق توفر الطاقة ولكنها لا تزودها). طور العملاء تصورات سلبية قوية حول ComEd ، وخلصوا إلى أن أسعارها كانت مرتفعة بشكل غير عادل.

مسلحًا بهذه الأفكار ، جددت ComEd فواتيرها ، وابتكرت العديد من التصميمات الجديدة. أجرت الشركة سلسلة من تجارب الفوترة عبر الإنترنت لتحديد كيفية تفاعل العملاء مع التصاميم الحالية والمقترحة.

النتيجة: في أقل من عام قامت ComEd بتوزيع بيان فواتير جديد على 4 ملايين أسرة. لقد زادت من درجة رضا العملاء أكثر من أي مشاريع كبيرة أخرى لشركات المرافق الكهربائية. تشير JD Power إلى إعادة تصميم فاتورة ComEd كأفضل ممارسة لشركات المرافق.

استنتاج

لقد استغرقت العلامات التجارية بضع سنوات لتلحق أخيرًا بضجيج تجربة العملاء وخدمتهم ، وكيف تؤثر على سمعتهم.

لا يملك جيل الشباب اليوم في القوى العاملة الوقت أو الرغبة في أن يكون جزءًا من منظمة لا تحاول صراحة التواصل معهم على المستوى الشخصي ، وكذلك مشاركة تلك المعتقدات والعقلية خارج جدران الشركة.

إذا قامت الشركات بإحكام السيطرة والاستحواذ على بيانات X و O الخاصة بها ، فيمكنها التنافس مع الأفضل على الإطلاق.

2020 هو الوقت المناسب للشركات لتجديد أولويات أعمالها ، وجمع بيانات العملاء معًا ، وتحليل كيفية تلبية احتياجات كل من موظفيها وعملائها.

يبدأ النجاح من الداخل ويترجم إلى تصور من الخارج. خذ البيانات وقم بتشغيلها. خذها من ComEd - فأنت لا تعرف أبدًا الجوائز التي ستجدها مع نفسك.

بيتر ماير هو رئيس منظمة الصناعات في SAP. هو وفريقه مسؤولون عالميًا عن أعمال SAP مع الشركات والمؤسسات في الصناعات التالية: الفضاء والدفاع ، والسيارات ، والتكنولوجيا العالية ، والآلات والمكونات الصناعية ، والكيماويات ، والدفاع والأمن ، ومنتجات المطاحن والتعدين ، والنفط والغاز ، والمرافق ، القطاع العام ، السفر والمواصلات ، الرياضة.