in

მონაცემები შესანიშნავია, მაგრამ არ ანაცვლებს მომხმარებლებთან საუბარს!

მონაცემთა ანალიზი ისტორიული და სტატიკურია, რადგან წარსულს ეხება

პირადი, წვრილმანი დეტალების მასობრივი მასშტაბის შეგროვებისა და დამუშავების შესაძლებლობა ურთიერთობების ბაზრის წარმოუდგენელ ღიაობას გვთავაზობს. მაგრამ, ნამდვილად უდრის “დეტალი” “ავთენტური ინფორმაციის მიღებას”?

pasha-statiebi
pasha-statiebi

როგორც ჩანს, მრავალი ადამიანი თვლის ასე. მაგალითად, ავსტრალიაში ოთხი დიდი ბანკი, როგორებიცაა Westpac, National, ANZ და Commonwealth, დიდ ენერგიას დებს მომხმარებელთა მონაცემების მოპოვებაში. სქესის, ასაკისა და პროფესიული მონაცემების მიღების შემდეგ, მათ კონკრეტული საბანკო სერვისების შესათავაზებლად იყენებენ.

დიდი ბანკების მსგავსად, ავსტრალიის ორი უმსხვილესი სუპერმარკეტის ქსელი, Woolworths და Coles, დიდ მნიშვნელობას ანიჭებს მონაცემთა მოპოვებას. ასევე, კომპანიები მასობრივ კომპიუტერულ ენერგიასაც იყენებენ, რომელიც შესაძლოა, ვებგვერდების აქტივობას, სოციალური მედიის გამოყენებას, შენაძენის ნიმუშებს და მრავალ სხვა ინფორმაციას მოიცავდეს.

ასევე, გარდა კორელაციისა და რეგრესიის სტატისტიკური ანალიზისა, არსებობს შანსი, რომ აღმასრულებელი დირექტორები მომხმარებელთა “მოსასმენად” ბევრ სხვა საშუალებას გამოიყენებენ და ამაში ტექნიკურ ჯგუფებსაც ჩარევენ.

არასწორი მონაცემების მიღება

არასწორი მონაცემების მიღების თვალსაჩინოებისთვის, განვიხილოთ ერთი კომპანიის მაგალითი, რომელიც წლების განმავლობაში მალავდა მომხმარებელთა მონაცემებს.

კიტი (პირობითად) ერთ-ერთი მაღალშემოსავლიანი კომპანიის აღმასრულებელი დირექტორია, რომელიც მაღალი კაპიტალის მქონე პირებზეა ორიენტირებული. მისი კონკურენტების მსგავსად, კიტმა კომპანია ბიზნესის საქმიანობის შესახებ მონაცემების შესაგროვებლად გამოიყენა. თუმცა გუნდმა გააცნობიერა, რომ მხოლოდ ღია დეტალების მოპოვება მენეჯმენტის სტრატეგიის გასაუმჯობესებლად არ გამოდგებოდა. ამიტომაც, კიტის კომპანიამ გადაწყვიტა, სხვა გზისთვის მიემართა – გზისთვის, რომელიც ნამდვილად გულისხმობდა მომხმარებლის მოსმენას. მათ ჩაატარეს ინტერვიუების სერია, სადაც მომხმარებლებს საშუალება ჰქონდათ, სიტყვით გამოსულიყვნენ, კომპანიას კი მოესმინა.

შედეგებმა კიტის გუნდი გააოგნა!

პირველი, რაც აღმოაჩინეს, ის იყო, რომ მათ ხელთ არსებული მონაცემები სისულელეს ემყარებოდა. ეს არასწორად დასმული კითხვებიდან გამომდინარეობდა – მენეჯერებმა სასურველი ინფორმაციის მიღებაზე ფოკუსირებული კითხვები. შედეგად კი მიიღეს ისეთი პასუხები, რომლებიც მომხმარებლის რეალურ მოთხოვნებს არ ასახავდა.

გამოკითხულთა ორ მესამედზე მეტი აცხადებს, რომ მათ შესახებ მესამე მხარის მონაცემები მხოლოდ 0-დან 50 პროცენტამდე იყო სწორი. გამოკითხულთა მესამედმა კი მათი მონაცემები 0-დან 25 პროცენტამდე სწორად მიიჩნია.

კიტის შემთხვევაში შეცდომას კიდევ უფრო ამძაფრებდა მოთხოვნების არასწორი შეფასება. მაგალითად, კომპანიას მიაჩნდა, რომ ხანდაზმული მომხმარებლები “ტექნოლოგიას” (ციფრული და ონლაინ ინსტრუმენტები) მაღალ შეფასებას არ მიანიჭებდნენ. როგორც აღმოჩნდა, მიუხედავად ასაკისა, უმეტესობას ძალიან აინტერესებდა ეს ასპექტი.

კიდევ ერთი რამ, რამაც გუნდი გააკვირვა, იყო ის, თუ რამდენად ცოტა ინტერვიუს ჩატარება დასჭირდათ ჭეშმარიტი შედეგების მისაღებად. დაახლოებით 18-20 ინტერვიუს შემდეგ მიხვდნენ, რომ ე. წ. “გაჯერების ზღვარს” მიაღწიეს, როდესაც ახალს ვერაფერს იგებ და იღებ.

მომხმარებლის მოსმენა

მომხმარებელთან ურთიერთობა შესაძლოა, არ იყოს ისეთივე საინტერესო და ახალი, როგორც “დიდ მონაცემებში” ინვესტიცია, თუმცა მას წარმატების სოლიდური გამოცდილება აქვს. მაგალითისთვის, გადავხედოთ Toyota-ს ისტორიას.

როდესაც Toyota-ს აშშ-სთვის მდიდრული მანქანის შექმნა სურდა, კომპანიას სრულყოფილ მოდელზე მუშაობა ტოკიოში არ დაუწყია. ნაცვლად, ამისა, მან დიზაინერებისა და მენეჯერების გუნდი კალიფორნიაში გაგზავნა, რათა სამიზნე აუდიტორიაზე მორგებული მოდელის იდეა ჩამოეყალიბებინათ. მიღებულმა ინფორმაცია ინჟინერულ ბრწყინვალებასთან ერთად, “ტოიოტასთვის” სრულიად ახალი მიმართულება წარმოშვა – ფუფუნების ექსპორტი ამერიკის შეერთებულ შტატებში. მას შემდეგ, მომხმარებლის მოსმენა Toyota-ს კულტურის ნაწილად იქცა.

ასევე, მომხმარებლის მოსმენა Adobe-ს კულტურის ფუნდამენტური კომპონენტია. კომპანიამ ამასთან დაკავშირებული სახელმძღვანელოც კი გამოაქვეყნა, რომელიც მითითებებს გვაძლევს იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა მოვერგოთ მომხმარებლებს. “მოსმენა პირველი ნაბიჯია. ჩვენ ვცდილობთ, ყურადღება გავამახვილოთ იმაზე, რისი შესრულებაც სურთ მათ და არა იმაზე, როგორ სურთ ამის შესრულება”. 

იმ შემთხვევაში, თუ თქვენი მონაცემები “ზუსტად არაზუსტია”, თანამედროვე კომპიუტერის ენერგია გამოიყენეთ, რათა მომხმარებლის “ქცევა” შეისწავლოთ. თუმცა გაითვალისწინეთ დიდი მონაცემების შეზღუდვები – ისინი ისტორიული და სტატიკურია, რადგან წარსულს ეხება. დიდი ალბათობა არსებობს იმისა, რომ თქვენი მომხმარებლების ინტერესები აწმყოსთან ერთად შეიცვალა. ასევე ამ მონაცემებს სტატიკურს ხდის ის ფაქტიც, რომ ისინი ვერასოდეს უპასუხებს იმ კითხვას, რომელზეც არასდროს გიფიქრიათ.

რეალური შეხედულებები სამყაროს სხვა თვალით დანახვასთან ერთად მოდის. ამას მხოლოდ მომხმარებლებთან ჭეშმარიტი ურთიერთობებითა და მათი ამბების მოსმენით მიიღებთ.

წყარო: HBR



Netflix პირადი ანგარიშის პაროლის სხვებისთვის გაზიარებას ეწინააღმდეგება

„კარფურის“ ექსკლუზიური პროდუქტების დღეები და სიურპრიზები „კარფურის“ მაღაზიათა ქსელში