불확실성 관리: 데이터를 사용하여 진로 계획하기

감정은 항상 소비자 행동의 동인이었습니다. 브랜드와의 일상적인 상호 작용이 더 많이 디지털화되면서 이제는 훨씬 더 큰 역할을 합니다. 브랜드에 대한 질문은 "소비자의 경험에 대한 감정을 실행 가능하게 만드는 방식으로 어떻게 측정합니까?"입니다.

첫 번째 단계는 오늘날 기업을 괴롭히는 "경험 격차"를 인식하는 것입니다. 기업들은 수년 동안 이러한 격차를 좁히기 위해 노력해 왔지만 잘못된 종류의 데이터로 이를 해왔습니다.

그들은 우리가 "O-데이터"라고 부르는 운영 데이터를 수집하는 일을 훌륭하게 해냈습니다. 경험 데이터의 또 다른 이름인 "X-data"를 수집하기 시작했습니다. 그러나 기업은 X-데이터를 제대로 활용하지 못하고 있으며 이를 O-데이터와 연결하여 진정한 통찰력을 얻는 데는 더 열악합니다.

O-데이터와 X-데이터란 무엇입니까?

O-데이터는 영업, 재무, HR 및 기타 운영의 데이터입니다. 승률, 제품군별 수익성 및 직원 이탈에 대해 알려줍니다.

기업들은 O-데이터의 수집 및 배포를 자동화하는 데 막대한 투자를 해왔습니다. 상세한 손익 분석을 얻기 위해 장부를 조정하는 데 몇 주를 투자해야 했습니다. 이제 버튼을 클릭하고 보고서를 작성할 수 있습니다.

X-data는 신념, 감정, 감정과 같은 CRM과 같은 이니셔티브를 주도하는 새로운 범주입니다. 일어나고 있다고 생각하는 것과 실제로 일어나고 있는 것 사이의 격차를 지적하는 것은 인간의 피드백입니다.

산업 전반에 걸쳐 기업이 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있습니다. 솔루션이 반드시 더 많은 데이터를 수집하는 것은 아닙니다. 오히려 올바른 데이터를 수집하고 X와 O를 연결하는 작업을 더 잘 수행하는 것입니다.

예를 들어 회사에 고객 충성도(X-데이터)와 고객 제품 소유권 및 지원 기록(O-데이터)을 측정하는 순 추천 고객 점수의 두 가지 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다. X-데이터를 사용하여 응답한 고객에 대한 NPS를 계산할 수 있습니다.

당신은 그들의 피드백을 조사하고 무엇이 찬성자와 반대자의 행동을 주도하는지 이해하려고 노력할 수 있습니다. 이것으로부터 배울 수 있지만 통찰력은 우연히 설문조사에 응답한 사람들에게만 적용됩니다.

O-데이터를 X-데이터와 결합하면 어떤 유형의 제품 및 서비스 상호 작용이 찬성자와 반대자를 생성했는지 알 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 고객 기반의 많은 부분에 대한 NPS를 계산할 수 있습니다.

특정 유형의 고객 서비스 문제와 연결된 특정 버전의 제품에 대한 소유권은 비방하는 사람을 만들 가능성이 매우 높습니다.

해당 프로필을 가진 모든 고객을 식별하고 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

위의 예는 가상입니다. 그러나 우리는 기업이 X-데이터와 O-데이터를 보다 능숙하게 관리함으로써 경험 격차를 좁히는 분야에서 실제 사례를 보고 있습니다.

직원 유지 유도

폭스바겐은 최근 호주에 있는 104개 대리점에서 고객 충성도를 높이기 위한 캠페인을 시작했습니다. 호주 고객으로부터 고객 경험 데이터를 수집했지만 결과를 딜러 직원과 공유하는 데 3~4개월이 걸렸습니다.

자동차 제조업체는 또한 각 대리점의 직원 유지에 대한 통계를 유지했지만 직원 유지와 대리점 실적 사이에는 아무런 관련이 없었습니다.

폭스바겐은 전술을 바꿨다. 예측 분석을 사용하여 여러 접점을 통해 더 많은 직원 경험 데이터를 수집하기 시작했습니다. 고객 경험 데이터를 대리점과 실시간으로 공유하기 시작했습니다.

고객 경험 데이터를 직원 지지 데이터 및 유지 통계와 연관시킨 결과, Volkswagen은 Volkswagen의 호주 네트워크에서 직원 유지 및 지지가 가장 뛰어난 10개 딜러도 고객 프로모터 비율이 가장 높다는 사실을 알아냈습니다.

이 자동차 제조업체는 직원의 말을 듣고, 돈을 투자하고, 건물을 업데이트하는 등 시설의 경험 격차를 좁히기 위해 노력했습니다.

결과: Volkswagen은 15년 만에 가장 높은 직원 유지율과 고객 경험 점수를 기록했습니다. 대리점은 12개월 이내에 순 프로모터 점수를 20점 향상시켰습니다.

고객 만족에 다이얼을 돌리다

ComEd는 북부 일리노이 전역에서 380만 명 이상의 고객에게 전기 서비스를 제공합니다. 최근 JD Power 고객 만족도 지수에서 가장 낮은 전력 회사로 선정되었습니다.

전체 점수를 구성하는 40개 요소 중 ComEd는 39개 요소에서 가장 낮은 사분위수에 랭크되었습니다. 이 유틸리티에는 운영을 평가하기 위한 많은 O-데이터가 있었습니다. 그러나 심층적인 고객 만족도 분석을 하지 않았기 때문에 점수가 왜 그렇게 낮은지 알 수 없었습니다.

ComEd는 더 많은 X-데이터를 수집하기로 결정했습니다. 동인 분석에 따르면 낮은 고객 만족도 등급은 주로 가격 책정에 대한 잘못된 의사 소통과 오해로 인해 발생했습니다.

고객들은 또한 ComEd가 청구서에 있는 대부분의 비용을 책임지지 않는다는 사실을 이해하지 못했습니다(전력 회사는 에너지를 공급하지만 공급하지는 않습니다). 고객들은 ComE의 가격이 부당하게 높다는 결론을 내리면서 ComE에 대해 강한 부정적인 인식을 갖게 되었습니다.

이러한 통찰력으로 무장한 ComEd는 청구서를 수정하여 몇 가지 새로운 디자인을 만들었습니다. 이 회사는 고객이 기존 및 제안된 디자인에 어떻게 반응하는지 확인하기 위해 일련의 온라인 청구 시험을 수행했습니다.

결과: ComEd는 1년도 채 되지 않아 400만 가구에 새로운 청구서를 배포했습니다. 그 어떤 대형 전력 회사 프로젝트보다 고객 만족도 점수를 높였습니다. JD Power는 유틸리티 회사를 위한 모범 사례로 ComEd의 법안 재설계를 참조합니다.

결론

브랜드가 마침내 고객 경험과 서비스의 과대 광고를 따라잡고 이것이 평판에 미치는 영향을 따라잡는 데 몇 년이 걸렸습니다.

오늘날 노동력의 젊은 세대는 개인적 차원에서 명시적으로 그들과 연결하려고 노력하지 않고 회사 외부에서 이러한 신념과 사고방식을 공유하지 않는 조직의 일부가 되고자 하는 시간이나 열망이 없습니다.

기업이 긴장을 풀고 X 및 O 데이터를 보유하면 최고 중 최고와 경쟁할 수 있습니다.

2020년은 기업이 비즈니스 우선 순위를 수정하고 고객 데이터를 수집하며 직원과 고객 모두의 요구 사항을 충족하는 방법을 분석해야 할 때입니다.

성공은 내부에서 시작하여 외부로부터의 인식으로 이어집니다. 데이터를 가져와 실행합니다. ComEd에서 가져오세요. 어떤 상을 받게 될지 알 수 없습니다.