用数据分析衡量服务差距


对于第三产业来说,如何定性+定量的去衡量一个服务或是产品至关重要,无论对于酒店、餐饮、软件服务等行业来说都一样,因为每一个细节都关乎客户体验。在以前没有BI工具的时候,体验基本依靠问卷等方式调研,问卷的弊端在于缺乏可信度,人工干预太多,无法准确衡量。当如今有了类似于DataFocus等智能BI工具后,衡量的关键词或维度又是困扰各大企业的问题。对此,我们首先要明白为什么客户体验有落差,因为每一个客户都有自己的容忍度区间,期望的服务和感知的服务一旦不一致,就会造成惊喜、平淡、糟糕等相对的反应。惊喜是实际体验大于预期,比如吃海底捞,原本只是吃个火锅的预期,却体验到了无微不至的服务和超级好喝的啤酒;平淡是预期和实际体验差不多;糟糕是预期比实际体验到的还要好,比如著名游戏厂商EA放出的极品飞车19游戏,在预告时画面精良剧情优秀内容丰富还可多人在线,实际购买后发现画面糟糕剧情无代入感支线无意义以及多人在线经常掉线,这就是糟糕的落差体验。而DataFocus软件基于多年的服务经验,我们可以用对比的方式,参考以下维度。

第一,客户对质量的感知差距。这个产生的原因是因为公司认为的消费者应该有的期望,与消费者实际期望是有差距的,相应的数据比如用DataFocus以关键词VS搜索预计好评率和实际好评率就可以分析出。比如公司团队内部认为某个服务或产品会引爆市场,就像当时的DC电影《蝙蝠侠大战超人》,华纳认为会引爆市场,结果却两级分化,反响平平。后来的数据分析显示各大平台的好评率仅60%不到。究其原因就是以交易为终点,而不是体验。

第二,客户对质量标准的感知差距。这和质量差距不同,是质量确认到位以后,需求或服务没有到位。比如用VS关键词搜索不同时间段的客户留存率。这个问题有可能在设计之初就存在,比如京东的京东酷卖二手交易平台,著名的“伪共享经济”,最后假货劣质货物横行骗局横行。又比如某厂商把商务西装印上HelloKitty图案,设计之初就存在问题。所以需要有以客户为导向的需求剖析和质量监控程序。

所以,无论技术如何突飞猛进,消费者体验仍然是关键,数据分析平台可以帮决策者实时做数据分析,但还需决策者自己有商业化思想。

相关内容推荐

声明:DataFocus|版权所有,违者必究|如未注明,均为原创|本网站采用BY-NC-SA协议进行授权

转载:转载请注明原文链接 - 用数据分析衡量服务差距


让数据分析像搜索一样!