Hayır, müşteri her zaman haklı değildir—CX verilerinizden en iyi şekilde nasıl yararlanabilirsiniz?

Müşteri deneyimi dünyasında bellek, tüketici-marka ilişkilerini şekillendiren güçlü bir güçtür. Ne yazık ki, hafıza yanıltıcı olabilir.

Nobel ödüllü psikolog Daniel Kahneman sayesinde, bir tüketicinin iyi ya da kötü bir deneyime ilişkin hatırasının, bu deneyimin dürüst bir ortalamasını yansıtmak zorunda olmadığını biliyoruz. Bunun yerine bellek, bireysel bir deneyimin hem en uç noktasından hem de sonundan ya da Kahneman'ın "zirve-son kuralı" dediği şeyden etkilenir.

Basitçe söylemek gerekirse, hafıza duyguya bağlıdır ve tüketici-marka ilişkileri duygusaldır. Tüketicilerin markalar hakkında hissettikleri, karşılıklı deneyimler yoluyla birlikte yaratılan anılar tarafından yönlendirilir. Soru şu: Bu deneyimleri sürekli olarak daha iyi hale getirmek için sürekli artan veri birikimimizi nasıl daha etkili bir şekilde kullanabiliriz?

Tek başına müşteri algı verilerini kullanan markaların, müşteri deneyimlerinin yürütülmesinde üretken bir şekilde iyileştirmeleri beklenemez. Kahneman'ın tanımladığı gibi, insanların iki benliği vardır: deneyimleyen benlik (anda ne olduğuna dair önyargılı bir algı) ve hatırlayan benlik (toplamda geri çağrılan şeyin genellikle çarpıtılmış bir görüşü). Basitçe algı verilerine güvenmek hikayenin sadece yarısını anlatır. Tabii ki, aynı şey operasyonel verilere çok fazla yaslanmak için de söylenebilir. Bireysel performans göstergeleri, onları güçlü müşteri ilişkileri yaratma nihai hedefinize bağlayamazsanız pek bir şey ifade etmez.

Markalar, tüketici algısını kontrol edemezler, ancak deneyimlerinin kasıtlı olarak tasarlanması ve uygulanması yoluyla onu etkileyebilirler. Başarı, hafızanın değişkenliği ile tüketicilerin markanızı nasıl deneyimlediği üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu kanıtlanmış standartlar ve süreçler arasında bir denge kurarak bulunur. Bu dört adımla oraya ulaşmak için verilerinizi kullanın:

1. Çıktıları ve girdileri belirleyin ve ardından toplayın.

Bu kadar çok bilgiye erişim ile markanız için hangi veri noktalarının daha fazla ağırlık taşıyacağını belirlemek zor olabilir. Bu nedenle birinci adım, temas noktası düzeyinde sahip olduğunuz verileri anlamak ve tüm müşteri yolculuğunu kapsamaktır. Bunu yapmanın en kolay yolu, verilerinizi çıktılar ve girdiler olmak üzere iki türde sınıflandırmaktır:

• Çıktılar bize tüketicilerin ne algıladığını söyler (örneğin, müşterinin sesi, sosyal medya)
• Girdiler operasyonel performansı gösterir (örn. bekleme süresi, uyumluluk, sorun çözme)

Müşteri algısı her zaman bir şirketin performansının gerçekliğini yansıtmadığından, müşteri deneyiminizin gerçek durumunu belirlemek için çıktıların girdilerle bir araya getirilmesi gerekir. Bu temel çizgi, CX'inizdeki iğneyi gerçekten hareket ettirmek için hangi özel taktiklerin gerekli olduğunu belirlemek için kritik öneme sahiptir. Ayrıca, veriler için tek bir doğruluk kaynağı ve daha da önemlisi, ortaya çıkan eylemleri ve iyileştirme çabalarını yönetmek için merkezi bir ortam oluşturarak, tarihsel olarak bağlantısız ölçüm programlarında daha iyi yönetişim ve verimlilik oluşturmanıza olanak tanır.

2. Analitik yoluyla nereye odaklanılacağını önceliklendirin.

Verilerinizi sıralamak işin kolay kısmı. Yine de verilerin size ne söylediğini anlamanız gerekecek ve bu da analiz gerektiriyor. Tahmine dayalı analitik, müşteri algısında gelecekte markanıza en büyük artışı sağlama olasılığının en yüksek olduğunu belirlemek için müşteri ve performans veri kümelerinizi ilişkilendirmek için kullanılabilir.

Markalar bazen en düşük puanlı metriklerle başlama eğilimindedir, ancak tüm temas noktaları eşit oluşturulmaz. Olmak istediğiniz yerin hemen altında puan aldığınız ve doğru yönde biraz daha hareketin genel müşteri deneyiminiz üzerinde büyük bir etkisi olabileceği muhtemel alanlar vardır.

Bir araba kiralama şirketiyseniz, müşteriler size kiralama sürecinin verimliliğinin kritik derecede önemli olduğunu söyleyecektir. İlk bakışta, bir müşterinin aracını teslim alması için geçen süreyi azaltmak gibi bir ölçüme odaklanmak isteyebilirsiniz. Bu operasyonel davranışların müşteri algısını nasıl etkilediğini analiz etmeden, artan hizmet hızının müşteri yolculuğunun sonraki aşamalarında istemeden olumsuz sonuçlara yol açabileceğini asla bilemezsiniz. Belki de ücretleri baştan tam olarak açıklamak için zaman ayırmıyorsunuz; bu, deneyimin sonunda potansiyel olarak yanlış hizalanmış beklentilere neden olacak ve daha önceki verimlilikler tarafından üretilen olumlu duyguları ortadan kaldıracaktır.

Veri kümeleri arasında analitiği birleştirerek fırsat alanları bulabilirsiniz. Verilerinizle önemli bir sürücü analizi yapmak, başlamak için harika bir yerdir. Müşteri deneyiminin hangi bölümlerinin müşterileriniz için en önemli olduğunu belirleyerek, hangi operasyonel faktörlerin algıyı etkilediğini belirleyebilir ve kaynak tahsisi ve eğitim gibi eylemlere öncelik verebilirsiniz. Bu aynı zamanda, bir sorunun deneyiminizin tasarımının mı yoksa yürütülmesinin mi sonucu olduğunu belirlemenize yardımcı olacaktır.

3. Fırsatları çözümlere bağlayın.

Fırsatları çözümlere bağlarken tekerleği tamamen yeniden icat etmeye gerek yoktur; çoğu zaman iş, zaten sahip olduğunuz araçları doğru zamanda doğru iş için önermek ve harekete geçme seçimini kolay hale getirmek gibi basit bir duruma gelir. .

Markalar zaten müşteri deneyimleriyle ilgili çok büyük miktarda veri topluyor ve genellikle ortak zorlukların üstesinden gelmek için çözümler yaratmak için önemli yatırımlar yapıyorlar. Tecrübelerime göre, bu çözümleri çözmeyi amaçladıkları zorluklarla ilişkilendirmede genellikle hala bir boşluk var ve bu da iyileştirmeyi olması gerekenden daha zor hale getiriyor.

Markalar, şirketlerin öncülük ettiği veya bireysel operatörler tarafından geliştirilen çözümleri parmaklarının ucunda etkin bir şekilde sunmakta başarısız oluyorlar çünkü bunlar genellikle farklı şekilde organize ediliyorlar veya zorlukların nasıl ve nerede rapor edildiğinden farklı sistemlerde (örneğin bilgi yönetim sistemi) yaşıyorlar ( örneğin, iş zekası aracı).

Müşteri deneyiminizdeki en yaygın zorlukları öğrendikten sonra, ortak bir sınıflandırma geliştirerek ve bu zorlukları mevcut çözümlerinizle (ör. eğitim, SOP'ler, fiziksel varlıklar vb.) eşleştirerek başlayın. Bu ilişki bire bir değil, birden çok çözüm kombinasyonunun tek bir zorluğu ele alabileceği bir ilişkidir. Ardından, kullanıcıların zorluklarını ve çözümlerini basit ve eyleme geçirilebilir tek bir entegre ortamda birlikte görmelerini sağlayan basit bir arayüz (örn. bir çevrimiçi eylem planlama aracı) oluşturun. Bu temele sahip olduğunuzda, sistematik geliştirme çabaları ve paydaşlarınız arasında kitle kaynak kullanımı yoluyla yeni çözümler ekleyerek onu zaman içinde zenginleştirebilirsiniz.

Birinci adımdaki veri alıştırmamız bize tohumlarımızı ekmek ve büyümek için bir temel sağladı gibi, temel çözümlerimiz de yenilik yapma fırsatları sunabilir.

4. Çözümleri izleyin ve ardından geliştirin.

Ölçülen şey yapılır. Müşteri deneyimi ölçümüyle ilgili ironik olan şey, birçok programın skoru iyileştirmek için yapılanların aksine puana odaklanmasıdır.

Sürekli olarak iyileştirmek ve bunu en etkili şekilde yapmak için, hem müşteri algısını hem de dahili iyileştirme çabalarını hesaba katan metriklerin ilerlemesini izlemelisiniz. Bu, paydaşlarınızı doğrudan kontrolünde olan şeyleri yönetmekten sorumlu tutan bir kontrol ve denge sistemi yaratır: Önyargı ve dış faktörlerden etkilenebilecek bir puanın aksine operasyon.

İdeal olarak, bütünsel bir izleme programı, hangi çözümlerin uygulandığı, bu iyileştirmelerin ne zaman yürürlüğe girdiği ve en önemlisi daha sonra ne olduğu (yani, sonuç olarak müşteri memnuniyeti gerçekten iyileşti mi) dahil olmak üzere, her fırsat için gerçekleştirilen sonuçtaki eylemlerle ilgili verileri yakalar. çabalarımdan mı?).

Bu son noktadır - gelecekteki performansı belirli çözümlerle ilişkilendirmek - burada kuruluşunuz için önemli ölçüde kullanılmayan değer elde edebilirsiniz. Yalnızca deneyiminizdeki boşluklara odaklanmak yerine, gerçekten neyin işe yaradığını temel alarak en büyük etkiyi yaratan çözümleri belirlemenize ve önceliklendirmenize olanak tanır. Diğer taraftan, çözüm kitaplığınızda ideal düzeyde destek sağlayamayabileceğiniz boşlukları bulmanızı da sağlar. Bu, kuruluşunuzun yalnızca deneyimin kendisini izlemek yerine müşteri deneyimini yönetme araçlarını sürekli olarak geliştirmesine olanak tanıyan erdemli bir geri bildirim motoru oluşturur.

CX insanlarla başlar ve insanlarla biter.

Teknoloji ve analitikteki ilerlemeler sayesinde, veri toplama ve içgörü oluşturma sürecinden birçok ayak işi kaldırıldı. Ancak, bu büyük veri ve aşırı şeffaflık çağında, yukarıda açıklananlar gibi sistemlere ve süreçlere kapılıp aslında değişimi neyin yönlendirdiğini, yani insanları gözden kaçırmak kolaydır.

Müşterileri derinlemesine anlamak, deneyiminizi yönetmek için temel olsa da, sürekli iyileştirme çabalarını gösterecek veya bozacak olan, nihayetinde iç paydaşlarınızın (örneğin, ön saflardaki çalışanlarınızın) ihtiyaçlarını, algılarını ve zorluklarını anlamaktır. Bu, paydaşlarınızın neye, ne zaman ve nasıl ihtiyaç duyduklarını kendi benzersiz koşullarına göre bilmek ve en önemlisi, doğru eylemi kolayca seçmeleri için onları güçlendiren ortamı yaratmakla ilgilidir. Bu nedenle, en büyük müşteri deneyimi zorluklarınızı çözmeye geri dönerken, insanlığı ve empatiyi yaptığınız her şeyin merkezine koymazsanız, en yenilikçi stratejilerin ve en çığır açan içgörülerin hiçbir şey ifade etmediğini unutmayın. .

CX verilerinizden en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi için www.materialplus.io adresini ziyaret edin.

Bu sponsorlu makale, Malzeme, Müşteri Deneyimi Kıdemli Başkan Yardımcısı Rick Reilly tarafından yazılmıştır.