如何處理所有這些數字:將數據轉化為可行的見解
已發表: 2022-05-07您需要數據來為您的業務戰略提供信息,但如果沒有數據背後的完整故事,您將不知道如何最好地使用它。 我們是來幫忙的。
大多數時候,三對一併不是公平的戰鬥。 但如果你在談論三隻小豬和一隻大灰狼,事情就會變得更有趣。
背景很重要,雖然“三隻小豬”對於小孩子的觀眾來說可能有不同的寓意,但就我們而言,故事的寓意是這樣的:
定量數據永遠不足以全面了解正在發生的事情。 它是定性數據,可幫助您了解實際發生的情況以及您可以做些什麼。
這意味著作為營銷人員,您需要查看更多數據(和數據類型)。 最有可能的是,您的知識庫存在差距,包括正確理解您的潛在客戶和買家以及如何適當地向他們推銷所需的關鍵背景。
我們將研究定性數據為您提供的價值,如何收集和分析它,以及如何圍繞您所學的內容制定策略。
第 1 步:除定量數據外,還收集定性數據
獲得所需定性數據的唯一方法是收集它。 但這需要時間和資源,您可能會有點猶豫是否放棄這些珍貴的商品。
沒關係! 讓我們回答一些關於收集定性數據需要什麼以及更重要的是為什麼重要的問題。
定性數據為您的營銷策略增加價值
定性數據是擁有以客戶為中心的心態的關鍵。 如果您僅將潛在客戶和客戶視為數據,那麼您將對買家行為方面的預期有一個很好的理解。
但是,如果您將此數據與定性數據提供的上下文聯繫在一起,您將擁有一個完整的故事。 這個完整的故事將使您更清楚地了解您的下一步在戰略方面應該採取的措施。
假設您的定量數據顯示 30% 的潛在客戶在選擇階段從漏斗中退出。 在您收集定性數據之前,您不會知道這是因為您的潛在客戶發現很難找到您提供的功能列表。
有了這兩種類型的數據,你就有了方向感。 您可以更好地了解您的潛在客戶以及他們正在經歷的事情。 你可以採取行動——只有收集定性數據才能使事情成為可能。
如何收集定性數據
有許多方法可以收集定性數據。
影響最深遠的版本是通過跟踪有關您的產品的社交媒體帖子。 這是一種收集反饋的簡單方法,不會過度侵入,還可以幫助為您已經收集了定量數據的人以及您不想為更多問題煩惱的人提供背景信息。
如果您尚未收集數據但計劃收集數據,請考慮使用調查。 它們是可定制的,讓您可以同時提出定性和定量問題,從而輕鬆跟踪人們當下的情緒。
如果您有更多資源可供使用,您可以利用焦點小組或訪談。 這兩種策略都可以讓您提出後續問題,獲得澄清,並進一步了解客戶和潛在客戶的思維方式。
與一對一訪談相比,焦點小組的資源壓力較小,但它們冒著被小組的一名成員和/或小組成員相互影響的時間壟斷的風險,從而污染結果。 面試更加個人化,但需要更多的時間和金錢來進行。
專業提示:存儲數據
但是,無論您如何收集數據,您都需要一個工具來幫助您組織收集的數據,讓您更輕鬆地發現定量和定性數據點之間的聯繫。
瀏覽 Capterra 的數據管理解決方案目錄,找到適合您的工具。
第 2 步:找出哪些定性數據實際上很重要
在您從潛在客戶和客戶那裡收集到的數字和詞語之間,您正在數據中游泳。 有些現在很重要,有些可能暫時不重要,有些可能根本不重要。 那麼,你怎麼知道哪個是哪個?
首先,你需要知道你想用這些信息做什麼。 您是否正在尋找改變您的產品、網站、內容、營銷活動或其他方面的方法?
您需要回答該問題以確定您收集的哪些數據對您現在最有價值以進行分析。 從那裡,您將需要分析定性數據中的整體情緒以及您在情緒分析中註意到的任何趨勢。
例如,假設您發現發現您的網站令人困惑的人也報告了對您的產品的總體負面情緒。 此外,報告與客戶支持良好互動的人仍然報告對您的產品的總體負面情緒。
在這種情況下,由於您想要了解的內容,查看與您的網站交互的趨勢將比查看與您的客戶支持人員的交互趨勢更具影響力。
一旦您確定了對您當前所在位置最具影響力的數據,就該將其上下文化了。
第 3 步:將定量數據與定性數據分析聯繫起來
你有你的定量數據。 你知道什麼定性數據很重要。 現在是時候看看兩者如何結合在一起了。
您在這一步中尋找的是這兩種數據類型之間的相關性。
假設您的目標是改善客戶支持。 您發現餐飲業的個體經營者平均聯繫客戶支持五次,並且每次都對他們所經歷的等待時間發表令人難以置信的負面評價。
然而,餐飲業的企業以相同的平均速度聯繫客戶支持,但對您的客戶支持贊不絕口,同時承認等待時間有點長。
在這種情況下,公司規模與對客戶支持的一般感受之間存在很強的相關性。 有關等待時間的定性數據可以準確地告訴您可以改進的地方,並讓您深刻理解您的一些小型客戶沒有時間等待客戶服務代表的幫助。
這樣的認識應該給你強烈的方向感。 如果您想改進您的客戶支持系統,您需要考慮提供實時聊天服務或聊天機器人等解決方案,以便為個體企業家解決更容易解決的問題、增加您的知識庫或僱用更多的客戶服務代表。
無論您選擇如何解決數據關聯帶來的問題,您都有定性數據來指導您前進。
想了解更多關於數據收集的信息?
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