قد يكون من الصعب تحليل بيانات تجربة العملاء بسبب خصائصها الفريدة. لهذا السبب، سنناقش اليوم كيف يمكن أن يساعدك تحليل السائقين على فهم عملائك بشكل أفضل.
من المحتمل أنك تقضي الكثير من الوقت في تحليل بيانات العملاء في أبحاث تجربة العملاء. اعتمادًا على احتياجاتك، يمكن أن يتراوح هذا التحليل من البسيط إلى المعقد. دعنا نستكشف ما هو تحليل الدوافع وسبب أهميته في فهم سلوك العملاء.
ما هو تحليل السائق؟
تحليل العوامل المحركة هو مجموعة من التقنيات التي يمكن أن تساعدك على فهم أجزاء تجربة العميل التي لها أكبر تأثير على النتائج الرئيسية، مثل الرضا العام أو التوصيات أو سلوكيات الولاء مثل الاحتفاظ بالعملاء.
الهدف هو معرفة كيف تؤثر الجوانب المختلفة لتجربة العميل على هذه النتائج. في حين أن التركيز غالباً ما ينصب على الرضا العام أو احتمال التوصية بشركتك، يمكنك تطبيقه على أي مجال تهتم به، مثل الاحتفاظ بالعملاء أو مقدار إنفاق العملاء.
يساعدك هذا التحليل في الإجابة عن ثلاثة أسئلة رئيسية
- ما الذي يهتم به عملاؤك أكثر من غيره؟
- ما الذي يحدث فرقاً حقيقياً في تجربتهم؟
- ماذا لو قمت بتغيير شيء ما، مثل تحسين مستوى الرضا أو تقليل أوقات الانتظار؟
تحليل السائق مفيد بشكل خاص لفهم الأسباب الكامنة وراء نتائج رضا العملاء مثل NPS أو CSAT أو CES. عند التخطيط لاستراتيجية فريق الخدمة الخاص بك، يسلط هذا التحليل الضوء على العوامل الدقيقة التي تؤثر على قرار العميل بتقييم تجربته بشكل أعلى أو أقل. وبهذه الطريقة، يمكنك تحديد المجالات المحددة التي تحتاج إلى تحسين لتعزيز رضا العملاء.
بالإضافة إلى ذلك، يتيح لك تحديد الأولويات التي يجب التركيز عليها ومتى، مما يضمن توجيه جهودك إلى حيث تكون أكثر أهمية.
أهمية إجراء تحليل للسائقين
إن فهم العوامل التي تؤثر على نتائج الأعمال الرئيسية، مثل رضا العملاء أو ولاء الموظفين، أمر بالغ الأهمية لتحسين العمليات وتعزيز الأداء والأرباح.
على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في معرفة مدى رضا موظفيك عن وظائفهم، فيجب عليك النظر إلى الدوافع الرئيسية والمقاييس ذات الصلة لتحليل هذا المجال. يمكن أن يساعدك تحليل السائقين في الإجابة عن هذه الأنواع من الأسئلة من خلال إظهار النسب المئوية للموظفين الذين يوافقون أو المحايدين أو غير الموافقين على السؤال الذي تستكشفه.
يعد إجراء تحليل العوامل المحركة أمرًا بالغ الأهمية لفهم مقاييس العمل الرئيسية التي تؤثر على النتائج المرجوة. إليك سبب أهمية ذلك:
- اتخاذ قرارات أفضل: يساعدك تحليل السائق على تحديد العوامل الأكثر أهمية، مما يمكّنك من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً تتماشى مع أهدافك.
- الاستخدام الفعال للموارد: من خلال تحديد العوامل التي تقود النجاح حقًا، يمكنك تخصيص مواردك بشكل أكثر فعالية، مع التركيز على المجالات التي تحقق أفضل النتائج وتقليل الهدر.
- تحسين تجربة العملاء: تتيح لك معرفة ما يؤثر على رضا العملاء وولائهم تحسين تجربتهم وتقليل فرص خسارتهم.
- الميزة التنافسية: يمكن أن يمنحك اكتساب رؤى حول عوامل النجاح الحاسمة ميزة على المنافسين الذين قد لا يركزون على هذه المجالات الرئيسية.
- حل المشكلات الاستباقية: مع تحليل برامج التشغيل، يمكنك توقع المشاكل المحتملة ومعالجتها قبل أن تصبح مشاكل أكبر.
- التسويق الموجّه: يساعدك فهم ما يؤثر على سلوك العملاء على صياغة حملات تسويقية أكثر فعالية وتركيزًا.
- تعزيز مشاركة الموظفين: من خلال تحديد ما يؤثر على رضا الموظفين وتحفيزهم، يمكنك تحسين المشاركة والأداء.
- التخطيط الاستراتيجي القائم على البيانات: يضمن لك تحليل العوامل المحركة أن تكون استراتيجياتك مرتكزة على العوامل التي تقود النجاح حقًا، مما يزيد من احتمالية وصولك إلى أهدافك.
أنواع تحليل السائقين
- تحليل الانحدار: تُستخدم هذه الطريقة لمعرفة كيفية ارتباط شيء ما بآخر. على سبيل المثال، فهم كيف تؤدي أنشطة التسويق المختلفة إلى زيادة المبيعات.
- تحليل الارتباط: يوضح مدى قوة الارتباط بين شيئين. على الرغم من أنه لا يعني أن أحدهما يسبب الآخر، إلا أنه يساعد في معرفة الأشياء التي تستحق البحث أكثر.
- تحليل السبب الجذري: يركز هذا على معرفة سبب حدوث شيء ما وليس فقط ما ساهم في حدوثه.
- تحليل العوامل الرئيسية (KDA): غالبًا ما يُستخدم في استطلاعات رضا العملاء، ويحدد العوامل الأكثر تأثيرًا على درجة الرضا الإجمالية. ويُعرف أيضًا باسم تحليل الأهمية النسبية. على سبيل المثال، فهم جوانب الخدمة التي تدفع ولاء العملاء.
- التحليل المشترك: تساعد هذه الطريقة على فهم مدى تقدير الأشخاص لمختلف ميزات المنتج أو الخدمة المختلفة، وتوضح المفاضلات التي يرغبون في إجرائها.
- نماذج التعلم الآلي: يمكن لتقنيات مثل أشجار القرار أو الشبكات العصبية أن تكشف عن العوامل التي تؤثر على النتائج المعقدة، وتوضح ما هو الأكثر تأثيراً.
أفضل الممارسات لتحليل السائقين
فيما يلي بعض أفضل الممارسات لهذا النوع من التحليل:
- ابدأ بالترابط.
إنه سهل الاستخدام، ولا يتأثر بالبيانات المفقودة، ويتطلب افتراضات أقل من الطرق الأكثر تعقيدًا. ستعطيك فكرة جيدة عن العوامل الرئيسية، وبالنسبة لمعظم المؤسسات، من المحتمل أن تكون الخيار الأفضل.
- اجمع بين هذا مع الأهمية المعلنة.
سيساعدك هذا النهج على فهم كيفية رؤية العملاء حاليًا للجوانب المختلفة لتجربتهم. بالإضافة إلى أنه يمنحك أداة لتتبع كيفية تغير احتياجات العملاء بمرور الوقت.
- استخدام تقنيات تقليل الأبعاد.
إذا كان استبيانك طويلاً، يمكن أن تساعد هذه التقنيات في تحديد الأنماط والتجمعات في البيانات، مما يمنحك نظرة ثاقبة حول كيفية تفكير العملاء.
- تطبيق تقنيات الأهمية النسبية.
إذا كنت ترغب في معرفة ما يؤثر حاليًا على متغير النتيجة، فإن هذه الطريقة هي أفضل طريقة لتحليلها.
- جرّب نمذجة المسار المربعات الصغرى الجزئية.
إذا كان من الممكن تقسيم استبيانك إلى حزم أسئلة ذات صلة أو إذا كنت ترغب في استكشاف النمذجة السببية المتقدمة، فإن هذه التقنية مثالية لتحليل بيانات العملاء.
استخدام استبيان لجمع البيانات لتحليل السائقين
يساعدك تحليل السائقين على فهم ما يؤثر على سلوكيات عملائك، مثل ما إذا كانوا سيوصون بشركتك، أو مدى رضاهم، أو مدى احتمال شرائهم لمنتجاتك.
لإجراء تحليل للسائق، تحتاج أولاً إلى جمع البيانات، وهو ما يتم عادةً من خلال استطلاع رأي. إليك كيفية القيام بذلك بطريقة مباشرة:
1. إنشاء الاستبيان
ابدأ بتصميم استبيان يساعدك على جمع بيانات ملاحظات العملاء اللازمة لتحليل السائقين.
- تضمين الأسئلة الديموغرافية: اسأل عن المعلومات الأساسية مثل العمر والجنس والموقع والدخل. سيساعدك هذا في معرفة ما إذا كانت مجموعات معينة من العملاء لديها تجارب أو سلوكيات مختلفة.
- اسأل عن مدى الرضا: قم بتضمين أسئلة حول مدى رضا العملاء عن الأجزاء المختلفة من عملك، مثل القيمة مقابل المال وجودة المنتج وخدمة العملاء. استخدم مقياس تقييم حتى يتمكن العملاء من تقييم تجربتهم.
- قياس السلوكيات الرئيسية: اطرح أسئلة لقياس احتمالية قيام العملاء بالتوصية بشركتك للآخرين أو إجراء عملية شراء أخرى أو تجربة خدمة جديدة.
2. جمع الردود
وزع الاستبيان على عملائك واجمع ردودهم. تأكد من الوصول إلى عدد كافٍ من الأشخاص حتى تكون بيانات الاستبيان موثوقة. يمكن أن يساعد تقديم حوافز صغيرة، مثل خصم أو فرصة للفوز ببطاقة هدية، في زيادة المشاركة.
3. تحليل البيانات
ابحث عن العلاقات بين درجات رضا العملاء وسلوكياتهم مثل التوصية بشركتك. على سبيل المثال، انظر ما إذا كان هناك رابط بين رضا العملاء عن خدمتك واحتمالية توصيتهم بك.
4. فهم العلاقات
الخطوة التالية هي النظر إلى البيانات لمعرفة مدى ارتباط العوامل المختلفة.
- الروابط الإيجابية: إذا وجدت أن ارتفاع مستوى الرضا عن خدمة العملاء يرتبط بارتفاع احتمالية التوصية بشركتك، فهذا يشير إلى أن خدمة العملاء الجيدة هي المحرك الرئيسي للروابط الإيجابية بين العملاء.
- الروابط السلبية: من ناحية أخرى، إذا كان أحد العوامل مرتبطًا بشكل سلبي بسلوك ما، فهذا يعني أن زيادة الرضا في هذا المجال يمكن أن يقلل من احتمال حدوث نتيجة سلبية.
5. استخدام التحليل المتقدم
لاستكشاف المشكلة بشكل أكبر، يمكنك استخدام أساليب إحصائية مثل تحليل الانحدار لقياس كيفية تأثير العوامل المختلفة على سلوك العملاء. سيساعدك ذلك على تحديد المجالات الأكثر تأثيراً للتحسين.
قد يكون تحسين أدائك أمراً صعباً عندما لا تكون متأكداً من مكان تركيز جهودك واستثماراتك. يمكن أن يوضح لك تحليل السائقين ما الذي يهم عملاءك حقًا ويساعدك على مقارنة أداء العوامل المختلفة. باستخدام هذه الرؤية، يمكنك اتخاذ قرارات أفضل بشأن ما يجب تحسينه أو الحفاظ عليه.
هل أنت مستعد لبدء الاستطلاع؟
