不確実性の管理：データを使用してコースをグラフ化する

感情は常に消費者行動の原動力でした。 ブランドとの日々のやり取りの多くがデジタル化されている今、それはさらに大きな役割を果たしています。 ブランドへの質問は、「消費者の体験に対する感情を、実用的な方法でどのように測定するか」です。

最初のステップは、今日のビジネスに挑戦している「経験のギャップ」を認識することです。 企業は何年もの間、これらのギャップを埋めようと努めてきましたが、間違った種類のデータを使用してそれを行っています。

彼らは、私たちが「Oデータ」と呼ぶもの、つまり運用からのデータを収集する素晴らしい仕事をしました。 彼らは「Xデータ」（経験データの別名）の収集を開始しました。 しかし、企業はXデータを活用するという不十分な仕事をしており、それをOデータと相関させて真の洞察を生み出すというさらに悪い仕事をしています。

OデータとXデータとは何ですか？

O-dataは、販売、財務、人事、その他の業務からのデータです。 勝率、製品ライン別の収益性、従業員の離職率について説明します。

企業は、Oデータの収集と配布の自動化に多額の投資を行ってきました。 あなたは、詳細な損益分析を得るために本を調整するために何週間も費やすために資金を調達しなければなりませんでした。 これで、ボタンをクリックしてレポートを作成できます。

X-dataは、CRMのようなイニシアチブを推進する新しいカテゴリです：信念、感情、感情。 あなたが起こっていると思うことと実際に起こっていることの間のギャップを指摘するのは人間のフィードバックです。

さまざまな業界の企業がこれまで以上に多くのデータを収集しています。 解決策は、必ずしもより多くのデータを収集することではありません。 むしろ、適切なデータを収集し、XとOを接続するためのより良い仕事をすることです。

たとえば、会社に2つのデータセットがあるとします。顧客の忠誠心を測定するネットプロモータースコア（Xデータ）と顧客の製品の所有権とサポート履歴（Oデータ）です。 Xデータを使用すると、応答した顧客のNPSを計算できます。

あなたは彼らのフィードバックを調べて、プロモーターとデトラクターの行動を推進しているものを理解しようとすることができます。 これから学ぶことができますが、洞察は調査にたまたま回答した人々にのみ適用されます。

OデータとXデータを組み合わせることで、どのタイプの製品とサービスの相互作用が促進者と批判者を生み出したかを突き止めることができます。 次に、このデータを使用して、顧客ベースの大部分のNPSを計算できます。

おそらく、特定のタイプの顧客サービスの問題と結びついた製品の特定のバージョンの所有権は、中傷を引き起こす可能性が高いです。

そのプロファイルを持つすべての顧客を特定し、問題を修正するための積極的な対策を講じることができます。たとえ、顧客が不満を言ったことは一度もないかもしれません。

上記の例は架空のものです。 しかし、XデータとOデータのより巧妙な管理によって経験のギャップを埋める企業の分野で実際の例が見られます。

従業員の定着を促進する

フォルクスワーゲンは最近、オーストラリアの104のディーラーで顧客ロイヤルティを高めるキャンペーンに着手しました。 オーストラリアの顧客から顧客体験データを収集していましたが、結果をディーラーの従業員と共有するのに3〜4か月かかりました。

自動車メーカーは、各販売店での従業員の定着率に関する統計も維持していましたが、従業員の定着率と販売店のパフォーマンスとの間に関連性はありませんでした。

フォルクスワーゲンは戦術を変えました。 予測分析を使用して、複数のタッチポイントを通じてより多くの従業員エクスペリエンスデータの収集を開始しました。 顧客体験データをディーラーとリアルタイムで共有し始めました。

顧客体験データを従業員擁護データおよび保持統計と相関させると、フォルクスワーゲンは、従業員の保持と擁護が最も大きいフォルクスワーゲンのオーストラリアのネットワークの10のディーラーも顧客プロモーターの割合が最も高いことに気づきました。

自動車メーカーは、施設内の経験のギャップを埋めるために取り組むことで対応しました–労働者の話を聞き、お金を投資し、建物を更新しました。

結果：フォルクスワーゲンは、15年間で最強の従業員維持率と顧客体験スコアを記録しました。 ディーラーは、12か月以内にネットプロモータースコアを20ポイント改善しました。

顧客満足度のダイヤルを上げる

ComEdは、イリノイ州北部の380万を超える顧客に電気サービスを提供しています。 最近のJDパワー顧客満足度指数で最低の電力会社としてランク付けされました。

全体的なスコアを構成する40の要素のうち、ComEdは39の要素の中で最も低い四分位数にランクされました。 ユーティリティには、その動作を評価するための十分なOデータがありました。 しかし、詳細な顧客満足度分析を行っていなかったため、スコアが非常に低い理由についての洞察がありませんでした。

ComEdは、より多くのXデータを収集することを決定しました。 ドライバーの分析によると、顧客満足度の低さは、主にコミュニケーション不足と価格設定に関する誤解が原因でした。

顧客はまた、ComEdが請求書の請求の大部分に責任を負わないことを理解していませんでした（ユーティリティはエネルギーを供給しますが、供給しません）。 顧客はComEdについて強い否定的な認識を示し、その価格は不当に高かったと結論付けました。

これらの洞察を武器に、ComEdは法案を刷新し、いくつかの新しいデザインを作成しました。 同社は一連のオンライン請求トライアルを実施して、顧客が既存および提案された設計にどのように反応しているかを判断しました。

結果：ComEdは1年足らずで、400万世帯に新しい請求書を配布しました。 これにより、他の大規模な電力会社のプロジェクトよりも顧客満足度が向上しました。 JD Powerは、ComEdの法案の再設計を公益事業会社のベストプラクティスとして参照しています。

結論

ブランドが最終的に顧客体験とサービスの誇大宣伝に追いつくまで、そしてそれが彼らの評判にどのように影響するかについて、ブランドは数年かかりました。

今日の若い世代の労働者は、個人レベルで明確に彼らとつながりを持ち、会社の壁の外でそれらの信念や精神を共有しようとしない組織の一員になる時間や願望を持っていません。

企業が屈服してXデータとOデータを把握すれば、最高のデータと競争することができます。

2020年は、企業がビジネスの優先順位を刷新し、顧客データをまとめ、従業員と顧客の両方のニーズを満たす方法を分析する時期です。

成功は内側から始まり、外側からの認識につながります。 データを取得して実行します。 ComEdから入手してください。どのような賞を受賞するかはわかりません。