Biegłość w zakresie danych o doświadczeniach klientów: podnieś jakość obsługi dzięki świadomym wnioskom

Odblokowanie potencjału doświadczeń klienta zależy od jednego kluczowego czynnika: znajomości danych CX. W tym skoncentrowanym na danych środowisku biznesowym wykorzystywanie danych klientów do podejmowania lepszych decyzji nie jest tylko przewagą — jest wymogiem. Przygotuj się na zgłębienie sposobów opanowania znajomości danych CX, aby wzbogacać interakcje z klientami i kierować swoją firmę ku świadomemu rozwojowi.

Najważniejsze wnioski

• Znajomość danych CX jest niezbędna firmom do wyciągania wniosków z danych klientów, co prowadzi do podejmowania lepszych decyzji biznesowych
• Budowanie zespołu biegle posługującego się danymi wymaga ciągłego uczenia się i rozwoju
• Przyszłość doświadczeń klienta opiera się na analizie predykcyjnej i uczeniu maszynowym

Czym jest znajomość danych CX?

Znajomość danych CX to zdolność do skutecznego rozumienia, interpretowania i wykorzystywania danych dotyczących doświadczeń klientów w celu usprawniania procesu podejmowania decyzji i poprawy rezultatów osiąganych przez klientów.

W swojej istocie znajomość danych CX oznacza zdolność do:

• Odczytywania, rozumienia, analizowania i skutecznego przekazywania danych klientów w kontekście biznesowym
• Sprawnego posługiwania się danymi i posiadania kompetencji w zakresie danych
• Rozumienia danych, wykorzystywania ich i używania ich do osiągania lepszych rezultatów biznesowych
• Wyciągania wartościowych wniosków z surowych danych i przekształcania ich w informacje umożliwiające podjęcie działań
• Wspierania decyzji biznesowych i poprawiania doświadczeń klientów

Firma kompetentna w zakresie danych to taka, która posiada te umiejętności.

Ale dlaczego znajomość danych CX jest ważna? Odpowiedź jest dość prosta. W dzisiejszym świecie opartym na danych firmy, które rozwijają kompetencje w zakresie danych, mają lepszą pozycję, aby:

• Zyskać przewagę konkurencyjną
• Obniżyć koszty
• Zwiększyć dokładność podejmowania decyzji
• Pozostać konkurencyjnymi na szybko zmieniającym się rynku skoncentrowanym na danych

To jak posiadanie tajnej broni, która może otworzyć nowe możliwości, napędzać innowacje i przyspieszać rozwój firmy.

Rodzaje danych CX, które warto znać i których warto uczyć

Dane klientów to informacje zbierane od klientów, które mogą mieć charakter zarówno ilościowy (liczbowy), jak i jakościowy (nieliczbowy). Są niezbędne do uzyskiwania wniosków umożliwiających podjęcie działań i poprawiania doświadczeń klientów. Są również podstawą znajomości danych CX, ponieważ to właśnie te wartości będą zbierane i interpretowane.

Oto rodzaje danych klientów, z którymi możesz się spotkać:

Dane podstawowe lub identyfikacyjne

Dane podstawowe lub identyfikacyjne obejmują fundamentalne informacje pozwalające zidentyfikować klienta, takie jak imię i nazwisko, adres e-mail, numer telefonu oraz dane demograficzne, takie jak wiek, płeć i lokalizacja.

Ten rodzaj danych jest niezbędny do tworzenia profili klientów i segmentowania odbiorców na wartościowe grupy. Dzięki zrozumieniu, kim są klienci, firmy mogą dostosowywać komunikaty marketingowe i oferty produktów, aby lepiej odpowiadać na potrzeby różnych segmentów klientów, co ostatecznie prowadzi do bardziej spersonalizowanych i skuteczniejszych interakcji z klientami.

Dane dotyczące zaangażowania

Dane dotyczące zaangażowania śledzą sposób, w jaki klienci wchodzą w interakcje z marką w różnych punktach kontaktu. Mogą obejmować dane z wizyt na stronie internetowej, interakcji w mediach społecznościowych, otwarć wiadomości e-mail, kliknięć i innych form zaangażowania cyfrowego.

Analizując dane dotyczące zaangażowania, firmy mogą oceniać zainteresowanie klientów, mierzyć skuteczność kampanii marketingowych i określać, które kanały są najbardziej skuteczne w stymulowaniu interakcji z klientami. Dane te mają kluczowe znaczenie dla optymalizacji ścieżek klientów i zapewnienia, że każdy punkt kontaktu przyczynia się do spójnego i angażującego doświadczenia marki.

Dane behawioralne

Dane behawioralne koncentrują się na działaniach podejmowanych przez klientów, takich jak historia zakupów, korzystanie z produktów i odnowienia subskrypcji. Ten rodzaj danych zapewnia wgląd w to, co robią klienci, a nie tylko w to, kim są lub jak wchodzą w interakcje z marką.

Analizując dane behawioralne, firmy mogą przewidywać przyszłe zachowania klientów, identyfikować trendy i personalizować oferty tak, aby odpowiadały preferencjom klientów. Pomaga to opracowywać ukierunkowane strategie marketingowe, które uwzględniają konkretne potrzeby i zwyczaje poszczególnych klientów.

Dane dotyczące postaw

Dane dotyczące postaw odzwierciedlają odczucia, opinie i motywacje klientów, często zbierane za pomocą ankiet, recenzji i formularzy opinii. Ten rodzaj danych pomaga firmom zrozumieć „dlaczego” stojące za zachowaniami klientów, ujawniając poziom ich satysfakcji, postrzeganie marki i ogólne nastawienie.

Wykorzystując dane dotyczące postaw, firmy mogą odpowiadać na problemy klientów i budować silniejsze więzi emocjonalne ze swoimi odbiorcami. Wpływ danych wielkoskalowych na CX jest widoczny w postaci wyższego poziomu zadowolenia klientów. Ten rodzaj danych jest nieoceniony w udoskonalaniu doświadczeń klientów i budowaniu lojalności wobec marki.

Kompetencje w zakresie danych w zarządzaniu doświadczeniami klientów

Połączenie kompetencji w zakresie danych i doświadczeń klientów to miejsce, w którym dzieje się magia. To właśnie tutaj firmy mogą przekształcać dane w spostrzeżenia, spostrzeżenia w działania, a działania w rezultaty.

Pracownicy posiadający kompetencje w zakresie danych potrafią interpretować dane, wydobywać z nich wartościowe spostrzeżenia i podejmować świadome decyzje, które poprawiają doświadczenia klientów. Chodzi o wykorzystywanie danych do zrozumienia zachowań klientów, przewidywania przyszłych trendów i dostarczania spersonalizowanych doświadczeń odpowiadających potrzebom klientów.

Firmy, które podejmują decyzje oparte na danych , mogą budować silniejsze relacje z klientami i zwiększać ich wartość w całym okresie relacji. W tym miejscu pojawiają się programy głosu klienta, zapewniające skuteczny sposób gromadzenia i analizowania opinii klientów w celu udoskonalania oferty produktów i poprawy obsługi klienta.

Jak jednak skutecznie wykorzystywać te programy? I jak można używać danych do personalizowania doświadczeń? Odpowiedzi na te pytania znajdują się w kolejnych sekcjach.

Wykorzystuj programy głosu klienta

Program głosu klienta (VoC) jest potężnym narzędziem w zestawie metod rozwijania kompetencji w zakresie danych. Obejmuje różnorodne techniki stosowane do pomiaru zadowolenia klientów i gromadzenia opinii, prowadzące do poprawy obsługi klienta, oferty produktów oraz identyfikowania i rozwiązywania problemów klientów.

Wykorzystując platformy VoC i narzędzia analityki CX, specjaliści ds. doświadczeń klientów mogą projektować skuteczne programy oparte na empatii wobec klientów, tworząc strategie pomiaru doświadczeń klientów i reagowania na opinie, a tym samym poprawiać personalizację i rozwiązywać konkretne problemy klientów.

Aby skutecznie wykorzystywać opinie klientów, firma musi rozwijać kompetencje w zakresie danych w ramach swojej kultury organizacyjnej. Obejmuje to systematyczny proces gromadzenia opinii, w tym zarówno aktywne metody, takie jak ankiety i wywiady, jak i pasywne metody, takie jak analiza rozmów na żywo i opinii w internecie.

Dzięki temu firma może uzyskać kompleksowe zrozumienie potrzeb i reakcji klientów, co ostatecznie prowadzi do udoskonalenia ścieżki klienta i strategii cenowych.

Wykorzystuj dane do personalizowania doświadczeń

Aby z większą precyzją odpowiadać na konkretne potrzeby klientów, firmy muszą wykorzystywać potencjał danych. Dobra znajomość danych klientów pozwala firmom oferować lepiej dopasowane i spersonalizowane doświadczenia, co z kolei prowadzi do silniejszych relacji i większej wartości klienta w całym okresie relacji.

Świetnym przykładem są duże firmy, takie jak Amazon. Wykorzystywanie przez Amazon filtrowania zespołowego w algorytmach rekomendacji odpowiada za 35% sprzedaży firmy, pokazując skuteczne wykorzystanie danych do zwiększania personalizacji doświadczeń klientów.

Pojawienie się technologii uczenia maszynowego dodatkowo zwiększyło skuteczność personalizacji. Technologie te umożliwiają przewidywanie potrzeb związanych z uzupełnianiem zapasów na podstawie zachowań użytkowników i wzorców zakupowych, utrzymując optymalny poziom zapasów w celu zaspokojenia popytu klientów.

Marketing predykcyjny wykorzystuje uczenie maszynowe nie tylko do prognozowania zapasów, lecz także do mapowania ścieżki klienta, umożliwiając lepsze dostosowanie interakcji w różnych punktach kontaktu z klientem.

Buduj kompetentny w zakresie danych zespół

Budowanie zespołu posiadającego kompetencje w zakresie danych nie jest już opcją; jest koniecznością. Ponieważ przewiduje się, że ponad 80% strategii dotyczących danych i analityki będzie uwzględniać kompetencje w zakresie danych jako kluczowy element w 2023 roku, firmy muszą podejmować proaktywne działania na rzecz rozwijania tych kompetencji wśród pracowników.

Korzyści są liczne. Zespół posiadający kompetencje w zakresie danych może:

• w pełni wykorzystywać korzyści płynące z danych, zwłaszcza w poprawie doświadczeń klientów
• rozwijać kulturę podejmowania decyzji opartych na danych
• osiągać lepsze wyniki niż podejścia oparte na intuicji
• dostarczać lepsze doświadczenia klientom

Oprócz rozwijania kompetencji w zakresie danych konieczne jest również wspieranie ich rozwoju poprzez kształtowanie kultury:

• ciekawości
• krytycznego myślenia
• kreatywności
• współpracy

Obejmuje to rozróżnienie umiejętności posługiwania się danymi od umiejętności technicznych, aby zapewnić równowagę między rozumieniem danych a korzystaniem z technologii. Dzięki odpowiednim narzędziom do analizy i wizualizacji danych oraz właściwemu szkoleniu organizacje mogą wyodrębniać z danych przydatne informacje za pomocą analityki danych.

Ale jak można promować ciągłe uczenie się i rozwój w dziedzinie analityki danych oraz jaką rolę odgrywają w tym liderzy danych? Przyjrzyjmy się temu bliżej w kolejnych sekcjach.

Wspieraj ciągłe uczenie się i rozwój

Ciągłe uczenie się i rozwój stanowią podstawę budowania zespołu pracowników biegle posługujących się danymi. Firmy mogą zwiększać poziom umiejętności posługiwania się danymi poprzez:

• Zapewnianie programów edukacyjnych i szkoleniowych, które upraszczają złożone pojęcia i terminologię związaną z danymi
• Zwiększanie świadomości pracowników na temat wartości umiejętności posługiwania się danymi poprzez zaplanowane i promowane sesje szkoleniowe
• Zapewnianie dostępu do kursów online

Równie ważne jest zapewnianie ciągłego wsparcia w rozwijaniu umiejętności posługiwania się danymi. Można to osiągnąć poprzez:

• Regularne spotkania poświęcone danym
• Biblioteki zasobów dotyczących danych
• Uczestnictwo w konferencjach i warsztatach poświęconych danym
• Docenianie pracowników o wysokich umiejętnościach w zakresie danych

Aby proces uczenia się był bardziej angażujący i skuteczny, firmy mogą wykorzystywać kreatywne metody szkoleniowe, takie jak gry i quizy.

Promuj liderów danych

W dążeniu do zbudowania zespołu pracowników biegle posługujących się danymi liderzy danych odgrywają kluczową rolę. Zaangażowanie kadry kierowniczej ma zasadnicze znaczenie dla inicjatyw związanych z umiejętnością posługiwania się danymi, a najwyżsi rangą menedżerowie powinni demonstrować umiejętności i odpowiedzialność, których oczekują od swoich zespołów.

Obecność lidera danych na szczeblu kierowniczym jest niezbędna, aby wspierać rozwój umiejętności posługiwania się danymi i przeciwdziałać oporowi na najwyższych szczeblach.

Utworzenie w organizacji sieci liderów danych może zapewnić pracownikom wskazówki i wsparcie, sprzyjając rozwojowi kultury opartej na danych. Liderzy ci mogą promować otwarte dyskusje, organizować prezentacje na temat nowych narzędzi i odkryć związanych z danymi, a także identyfikować nieoczekiwanych liderów w organizacji, aby zwiększać poziom umiejętności posługiwania się danymi.

Aby skutecznie budować zespół pracowników biegle posługujących się danymi, dyrektorzy ds. danych (CDOs) powinni śledzić wskaźniki wskazujące na skuteczność szkoleń z zakresu umiejętności posługiwania się danymi.

Jak wdrożyć skuteczny program rozwijania umiejętności posługiwania się danymi

Wdrożenie skutecznego programu rozwijania umiejętności posługiwania się danymi jest znaczącym przedsięwzięciem. Obejmuje ono:

• Wyznaczenie celów SMART
• Ocenę obecnych umiejętności pracowników
• Projektowanie dopasowanych ścieżek uczenia się dla różnych ról
• Opracowanie wspólnego języka danych
• Tworzenie kultury zachęcającej do ciekawości
• Ustanowienie jasnych wskaźników sukcesu powiązanych z konkretnymi projektami i mierzalnymi rezultatami

Informacje zwrotne od pracowników mają kluczowe znaczenie dla dopasowania programu rozwijania umiejętności posługiwania się danymi zarówno do potrzeb pracowników, jak i celów organizacji. Ponadto analiza luk kompetencyjnych pomaga określić szkolenia, zasoby i umiejętności niezbędne do realizacji celów programu rozwijania umiejętności posługiwania się danymi.

Ale jak można zdefiniować jasne cele i wskaźniki oraz jakie narzędzia i technologie są odpowiednie dla Twojej organizacji? Przeanalizujmy te pytania w kolejnych sekcjach.

Krok 1: Zdefiniuj jasne cele i wskaźniki

Zdefiniowanie jasnych celów i wskaźników jest kluczowym krokiem we wdrażaniu skutecznego programu rozwijania umiejętności posługiwania się danymi. Oto kilka najważniejszych kroków, które należy wykonać:

1. Opracuj kompleksową strategię danych i plan działania, aby określić cele, strategie różnicowania oraz mierzalne założenia.
2. Zidentyfikuj kluczowe wskaźniki efektywności (KPIs), które pomogą zmierzyć skuteczność programu i zapewnić jego zgodność ze strategicznymi celami organizacji.
3. Wykorzystaj te wskaźniki, aby wykazać wpływ umiejętności posługiwania się danymi na wyniki operacyjne.

Postępując zgodnie z tymi krokami, możesz zapewnić, że Twój program rozwijania umiejętności posługiwania się danymi jest skuteczny i zgodny z celami organizacji.

Postępy w rozwijaniu umiejętności posługiwania się danymi można oceniać za pomocą takich wskaźników, jak udział w programach szkoleniowych, ukończenie certyfikacji oraz zdolność do oceny wiarygodności informacji.

Uznawanie i świętowanie sukcesów związanych z umiejętnością posługiwania się danymi w organizacji podkreśla znaczenie tych umiejętności i pokazuje ich wpływ na realizację celów biznesowych.

Krok 2: Wybierz odpowiednie narzędzia i technologie

Wybór odpowiednich narzędzi i technologii do zarządzania doświadczeniami klientów jest równie ważny jak wyznaczenie jasnych celów. Kompetencje w zakresie danych i podejmowanie decyzji na podstawie danych można rozwijać, korzystając z połączenia różnych narzędzi i platform.

Te zasoby są niezbędne do skutecznego wykorzystywania i rozumienia danych. Obejmuje to również zrozumienie sposobu przetwarzania i przygotowywania danych do analizy, co jest kluczowym elementem kompetencji w zakresie danych.

Aby program rozwijania kompetencji w zakresie danych odniósł sukces, ważne jest wybranie metod i narzędzi szkoleniowych dostosowanych do różnych stylów uczenia się, takich jak nauka asynchroniczna lub synchroniczna, kursy realizowane we własnym tempie czy praktyczna nauka z wykorzystaniem produktów.

Jednym ze skutecznych sposobów radzenia sobie z nadmiarem danych jest korzystanie z narzędzi do wizualizacji danych i technik podsumowywania, które przedstawiają dane w przystępnej i znaczącej formie.

Oto tylko kilka przykładów rodzajów narzędzi CX, których możesz potrzebować:

Sukces i doświadczenia klienta

• Oprogramowanie do zarządzania sukcesem klienta
• Oprogramowanie do zbierania opinii klientów
• Oprogramowanie do zarządzania opiniami klientów

Analityka danych CX

• Narzędzia do analizy sentymentu
• Oprogramowanie do analizy ścieżki klienta
• Oprogramowanie do analizy ankiet

Kompetencje w zakresie danych CX: typowe wyzwania

Chociaż korzyści płynące z kompetencji w zakresie danych są oczywiste, organizacje mogą napotykać typowe wyzwania. Należą do nich:

Rozumienie złożonych danych

Organizacje często mają do czynienia ze skomplikowanymi i wieloaspektowymi danymi, co utrudnia pracownikom ich skuteczną interpretację i analizę. Wyzwanie to pojawia się, gdy dane są przedstawiane w surowej lub nieustrukturyzowanej formie, która może przytłaczać osoby bez pogłębionej wiedzy technicznej.

Jak sobie z tym poradzić:

• Inwestuj w programy szkoleniowe uczące pracowników, jak upraszczać złożone zbiory danych.
• Udostępniaj przyjazne dla użytkownika narzędzia do wizualizacji danych, aby przekształcać złożone dane w przystępne wnioski.

Zarządzanie nadmiarem danych

W miarę jak organizacje gromadzą ogromne ilości danych, coraz trudniejsze staje się ich przeglądanie i skupienie się na tym, co najistotniejsze. Nadmiar danych może prowadzić do zmęczenia decyzyjnego lub błędnej interpretacji kluczowych informacji.

Jak sobie z tym poradzić:

• Wdrażaj skuteczne strategie zarządzania danymi, w tym ustalanie priorytetów i filtrowanie.
• Korzystaj z zaawansowanej analityki i narzędzi AI, aby automatycznie identyfikować kluczowe trendy i wnioski.

Przekazywanie wniosków z danych

Nawet gdy dane są dobrze rozumiane, kolejnym wyzwaniem jest skuteczne przekazywanie wniosków różnym interesariuszom, zwłaszcza tym, którzy nie mają doświadczenia w pracy z danymi. Niewłaściwa komunikacja może prowadzić do podejmowania błędnych decyzji lub braku poparcia ze strony kluczowych decydentów.

Jak sobie z tym poradzić:

• Podkreślaj znaczenie narracji opartej na danych, aby przedstawiać wnioski w przekonującej historii.
• Zapewniaj szkolenia z wizualnego i kontekstowego prezentowania danych, aby usprawnić komunikację.

Zapewnianie jakości danych

Dane wysokiej jakości mają kluczowe znaczenie dla dokładnej analizy i podejmowania decyzji, jednak organizacje często mają trudności z utrzymaniem integralności i dokładności swoich danych. Niska jakość danych może wynikać z błędów przy wprowadzaniu danych, niespójnych formatów danych lub nieaktualnych informacji.

Jak sobie z tym poradzić:

• Ustanawiaj solidne ramy zarządzania danymi, obejmujące regularne audyty i ustandaryzowane procesy.
• Inwestuj w narzędzia do oczyszczania danych i automatyczne kontrole poprawności, aby utrzymywać dokładność danych.

Studium przypadku: Airbnb jako lider w zakresie kompetencji dotyczących danych

Podejmowanie decyzji na podstawie danych to nie tylko modne hasło; dla wielu odnoszących sukcesy firm jest to rzeczywistość. Firmy takie jak Airbnb, Netflix, Starbucks i Amazon z powodzeniem wykorzystują dane klientów, aby poprawiać ich doświadczenia.

Oto jeden wyróżniający się przykład:

Uniwersytet Danych Airbnb to wewnętrzna inicjatywa edukacyjna, której celem jest wyposażenie pracowników całej firmy w umiejętności z zakresu nauki o danych, niezależnie od ich przygotowania technicznego. Program oferuje różnorodne kursy — od podstawowej znajomości danych po bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak uczenie maszynowe i analiza danych. Udostępniając umiejętności związane z danymi szerokiemu gronu odbiorców w firmie, Airbnb dąży do rozwijania kultury opartej na danych, w której decyzje na każdym szczeblu są podejmowane na podstawie danych.

Korzyści płynące z tego systemu są znaczące. Po pierwsze, umożliwia on pracownikom podejmowanie bardziej świadomych decyzji dzięki rozumieniu i wykorzystywaniu danych w codziennej pracy. Demokratyzacja nauki o danych prowadzi do bardziej innowacyjnych rozwiązań, ponieważ osoby z różnych działów mogą wnosić nowe perspektywy do analizy danych. Ponadto zmniejsza ona wąskie gardło wynikające z polegania wyłącznie na wyspecjalizowanych zespołach zajmujących się danymi, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji i sprawniejsze reagowanie na wyzwania biznesowe.

Inne firmy mogą czerpać inspirację z podejścia Airbnb, dostrzegając znaczenie wyposażenia pracowników w umiejętności związane z danymi. Tworzenie podobnych programów wewnętrznych może pomóc firmom przełamywać izolację między działami, poprawiać współpracę i rozwijać kulturę skoncentrowaną na danych. Inwestując w kompetencje pracowników w zakresie danych, firmy mogą odkrywać nowe możliwości innowacji i utrzymywać konkurencyjność w świecie, w którym dane odgrywają coraz większą rolę.

Inicjatywy takie jak Uniwersytet Danych Airbnb pokazują korzyści z inwestowania w edukację pracowników w zakresie kompetencji związanych z danymi, prowadząc do lepszego podejmowania decyzji i rozwoju firmy. Prezentując udane studia przypadków, organizacje mogą przezwyciężyć niechęć do podejmowania decyzji na podstawie danych i rozwijać kulturę, która docenia zalety wykorzystywania danych.

Podsumowanie

Od poprawy doświadczeń klientów po osiąganie celów biznesowych — kompetencje związane z danymi odgrywają kluczową rolę. Zbudowanie zespołu posiadającego takie kompetencje, wdrożenie skutecznego programu rozwijania tych umiejętności oraz pokonywanie związanych z nimi wyzwań to kluczowe elementy tego procesu. Droga do osiągnięcia biegłości w posługiwaniu się danymi może być wymagająca, ale korzyści są warte wysiłku.

Aby uzyskać więcej informacji i wsparcia, zapisz się do biuletynu The CX Lead.