Müşteri Geri Bildirimlerini Dinleme: Çakışan Raporlarda Gezinme

"Kaptan! Bizim tarafımızda bir girdap var!” arkandan bir çığlık gelir.

"Kaptan! Bizim tarafımızda dev bir canavar var!” bir başkasından bir haykırış gelir.

Bu durum size tanıdık geliyorsa, ya eski Yunanistan'da bir geminin kaptanısınız ya da müşteri geri bildirimlerini dinleyen küçük ve orta ölçekli bir işletmenin sahibisiniz. Her iki durumda da kendi kendinize “İkisi de doğru olamaz” diye düşündünüz.

Ama olabilirler mi?

Ve eğer öyleyse - bu çelişkili raporlar eşit ağırlık taşıyorsa - ne yaparsınız? Kızartma tavasından çıkıp ateşe mi giriyorsun?

Metaforlarımı karıştırdığımı biliyorum, bu yüzden Scylla ve Charybdis'i bırakalım ve burada aslında bahsettiğimiz şeye odaklanmak için bir adım geri gidelim: çelişkili inceleme verileri.

Çelişkili yorumlar aldığınızda kimi dinlersiniz?

Herkes.

İki yorumun birbirine zıt olması birinin doğru, diğerinin yanlış olduğu anlamına gelmez.

Daha önceki Yunan örneğine bakarsak, her iki denizci de doğru bir durumu tarif ediyorlardı: Açıklamaları sadece kendi deneyimlerine / bakış açılarına göre değişiyordu.

Tıpkı gemi kaptanımız gibi, doğru ya da yanlış tarafı seçmek yerine, müşterilerinizin birden fazla gerçeği deneyimlediğini kabul etmelisiniz.

Bununla birlikte, müşteri geri bildirimlerini dinlerken ve bir müşteri diğeriyle çatıştığında, sağladıkları bilgilere göre hareket etmek zordur ve bu bilgiyi müşteri beslemek için kaldıraç olarak kullanmak daha da zordur.

Müşterilerinizi yabancılaştırmaktan kaçınmak için değişen müşteri deneyimlerinin ardındaki temel nedenleri daha iyi anlamalısınız.

Müşteri geri bildirimlerini dinlerken “notun arkasındaki notu” anlamak için daha derine inerek, yalnızca semptom ile asıl sorun arasında ayrım yapmak için daha donanımlı olmakla kalmayacak, aynı zamanda o müşteriyle olan ilişkinizi de derinleştireceksiniz.

Farklı müşteri deneyimlerinin ardındaki nedenleri listelemek için 4 adım

Müşterilerinizi anlama sürecine çok fazla girmeden önce, geri bildirim verirken (onlarla konuşmanızın başlangıcı) ne söylediklerine bakmalısınız.

1. Adım: İncelemelerdeki temel farklılıkları bulun

Aşağıdaki iki duruma bir göz atın:

Her iki senaryoda da önemli bir anlaşmazlık var.

Bir senaryonun tercih edilebilir olduğuna inanma eğiliminde olabilirsiniz (sonuçta, Senaryo 1 ürününüz hakkında olumlu bir inceleme içerir), ancak her iki durumda da yapmanız gereken bir düzenleme vardır (ve belirttiğimiz gibi, tüm müşteri geri bildirimleri, Sağ).

2. Adım: İncelemeyi kimin yaptığına bakın

İlk çıktığında kaçırdıysanız, bir saniye durun ve inceleme verilerini toplamanın önemiyle ilgili bu makaleyi okuyun.

Döndün mü? İyi.

Artık müşteri geri bildirimlerini dinlerken demografik veri toplamanın önemini biliyorsunuz; bu, iki müşteriniz arasındaki farkları anlamanın bu aşamasında yardımcı olacaktır.

Peki, bu verileri parçalamak için nasıl gidiyorsunuz? Bir seçenek, emrinizde olan müşteri verilerini düzenlemek ve analiz etmek için yapay zeka (AI) yazılımını kullanmaktır.

Aslında, 2018 Gartner Dijital Pazarlar anketine katılanların %42'si (Gartner müşterilerine sunulan tüm anket sonuçları), şu anda müşteri segmentasyonu için yapay zeka kullandıklarını, %45'i ise müşteri inceleme analitiği için kullandığını belirtti.

AI tek seçenek değil - CRM yazılımını kullanabilir veya verileri manuel olarak inceleyebilirsiniz - ancak en kolay çözümdür.

Verileri topladıktan sonra, biraz ruh araştırması yapmanın zamanı geldi. Kendinize ideal alıcınızın kim olduğunu sorun. Ardından, hangi müşteriden haber aldığınız hedef kişiye daha yakın olduğunu sorun.

O bilgiye tutun; daha sonra önemli olacak.

3. Adım: Bunun bir trend mi yoksa tek bir örnek mi olduğunu belirleyin

Senaryodan bağımsız olarak, müşteri geri bildirimlerini dinlerken aldığınız her bilgiyi gözden geçirin.

Şimdi, kaç müşterinin benzer geri bildirim sağladığını sayın.

Sadece bir müşteri bir şey söylüyorsa, yine de geçerlidir. 100 kişi tersini söylüyorsa, bu, orijinal geri bildirime sahip tek müşterinin meşru bir deneyime sahip olmadığı anlamına gelmez.

Bunun yerine, eldeki soruna nasıl yaklaşılacağını bulmanın bir yolu olarak düşünün.

Diyelim ki 99 kişi ürününüzün belirli bir yönünü beğeniyor, ancak bir kişi beğenmediğini söylüyor. Bu sorunu ele almak, 50 kişinin aynı yönden zevk almasına karşın 50 kişinin beğenmemesine kıyasla çok daha farklı bir problem çözme yaklaşımı gerektirir.

Biri ürününüze dayanan bir trend, diğeri ise o müşterinin deneyimine dayanan tek bir örnek. Her ikisi de geçerli olsa da, sorunları çözme stratejileriniz farklı olmalıdır.

4. Adım: Müşterilerinizle görüşmeyi sürdürün

Müşterileriniz olumlu ya da olumsuz yorum bıraktıklarında onları takip etmelisiniz.

Bunu yapmak, hem konuştukları sorunlar hem de bunların nasıl çözülmesini bekledikleri için akıl yürütmelerini daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

Peki onlarla konuşmak için en iyi zaman ne zaman? Yakın tarihli bir Gartner araştırmasına göre, incelemeden çıktıktan yaklaşık iki ila üç ay sonra.

Müşteri, deneyimlerinin daha derinden anlaşılmasını engelleyebilecek ayrıntılı ayrıntıları hatırlamıyor. Bunun yerine, müşteri göze çarpan noktaları hatırlar ve duygusal ve lojistik yolculukları hakkında daha doğru konuşabilir.

Bu üst düzey konuşma - ve örneğin bir anket yerine bir konuşma olmalıdır - notun arkasındaki notu anlamanıza yardımcı olacak ve belirli bir geri bildirim parçasını neden bıraktıklarına dair daha geniş bir anlayış sağlamanıza yardımcı olacaktır.

Bu bilgi, Müşteri A'nın size neden bir inceleme verdiğini ve Müşteri B'nin size neden farklı bir inceleme verdiğini bilmenin anahtarını verebilir.

Müşteri geri bildirimlerini dinledikten sonra kursunuzu planlama

Artık tüm bu bilgilere sahip olduğunuza göre, bununla ne yapacaksınız?

Topladığınız tüm bilgiler, gerekli ayarlamalarla nasıl ilerleyeceğinizi anlamanıza yardımcı olması açısından çok önemli olacaktır.

İlk adımınız, geri bildirimin bir trendin parçası olup olmadığını veya sadece nadir görülen bir olay olup olmadığını belirlemektir.

• Bu bir trend olsaydı, daha geniş bazı değişiklikler yapmaya hazır olun.
• Tek bir durumun veya nadiren meydana gelen bir durumun sonucuysa , bireysel deneyimlere odaklanmanız gerekir.

Hangi yöne giderseniz gidin, bir şeyleri değiştirmelisiniz.

İkincisi için, işe alım süreci veya kullanılabilirlik ile ilgili olsun, bu bireysel endişeleri ele almaya odaklanmalısınız. Bu temas noktalarını ele almak için müşteri savunuculuğu programınızı kullanmak için harika bir zaman olabilir.

Ancak, bu bir trend ise, süreç biraz daha karmaşık hale gelir.

Daha önceki senaryolarımıza geri dönelim. Bunların her birine bakmak, bu çelişkili raporlarda gezinmek için gerekli olan daha geniş metodolojiyi anlamanıza yardımcı olacaktır:

Ne ile yelken açmak

Tüm geri bildirimler bir işarettir. İster bir trendi fark ettiklerini söyleyen gerçek bir Yunan korosu olsun, ister yaklaşan bir fırtına hakkında sizi uyaran tek bir Tiresias olsun, müşterinin sesi rehberiniz olmalıdır.

Onlarla doğrudan iletişim kurarak, onları dinlemenin ve kim olduklarını ve nereden geldiklerini anlamanın tam olarak ne kadar önemli olduğunu ve sonuç olarak hangi kurs düzeltmelerini yapmanız gerektiğini öğreneceksiniz.

metodoloji

Sunulan sonuçlar, dijital ticarette yapay zekanın benimsenmesini ve yatırım planlarını anlamak için yürütülen bir Gartner çalışmasına dayanmaktadır. Bu çalışma aynı zamanda yapay zekanın dijital ticaretteki değerini ve başarısını ve zorluklarını anlamaya çalıştı. Birincil araştırma, 4 Haziran - 17 Temmuz 2018 tarihleri ​​arasında Kuzey Amerika, Latin Amerika, Batı Avrupa ve Asya-Pasifik'teki 307 katılımcı arasında çevrimiçi olarak gerçekleştirildi.

Nitelikli kuruluşlar, Sağlık Hizmetleri dışındaki çeşitli endüstrileri kapsar. Şirketlerin, 2017 mali yılında dijital kanallardan elde edilen bir miktar (>$0 USD) gelirle 'Özel inşa edilmiş ticaret platformu' veya 'Paket ticaret yazılımı çözümü' gibi dijital ticaret için birincil teknoloji yaklaşımına sahip olmaları gerekiyordu. Şirketlerin ayrıca halihazırda kullanıyor olmaları gerekiyordu. veya dijital ticaretinde yapay zekaya pilotluk yapmak. Örneklem, ABD/Kanada (n=86), Brezilya (n=35), Fransa (n=30), Almanya (n=31), Birleşik Krallık (n=30), Avustralya/Yeni Zelanda (n=30)'daki kuruluşları temsil etmektedir. ), Hindistan (n=33) ve Çin (n=32).

Tüm katılımcılar, kuruluşları içinde dijital ticaret için stratejik kararlara katılım açısından tarandı.

2017 mali yılı için ülkeler, sektörler ve dijital kanallardan kurumsal genel gelir için kotalar uygulandı.

Yapay Zeka: AI, toplanan verilere, kullanım analizine ve diğer gözlemlere dayalı olarak açıkça programlanmadan davranışları değiştiren ileri teknolojilerin bir birleşimidir. Makine öğrenimi, yapay zekayı yönlendiren kilit bir teknoloji kategorisidir ve doğrusal regresyon, karar ağacı, Bayes ağları ve derin sinir ağları gibi teknikleri içerir.

Çalışma, Ticaret Teknolojileri ve Deneyimlerini takip eden Gartner Analistleri ve Birincil Araştırma Ekibi tarafından ortaklaşa geliştirildi.

Sorumluluk Reddi: Sonuçlar "küresel" bulguları veya bir bütün olarak piyasayı temsil etmez, ancak ankete katılanların ve ankete katılan şirketlerin duygularını yansıtır.