Varier opplevelsesdataene du samler
Poenget med 氓 samle inn informasjon om kundeopplevelser er 氓 kunne registrere deles f酶lelser, oppfatninger og atferd for bedre 氓 forst氓 deres behov og 酶nsker.
For 氓 maksimere verdien av dataene m氓 vi utvide b氓de typen mennesker hvis opplevelser vi m氓ler og selve opplevelsestypene.
N氓r det gjelder 氓 se p氓 forskjellige grupper mennesker, er sortering i grove grupper basert p氓 kj酶nn eller etnisitet bare starten p氓 氓 oppn氓 mangfold. Disse grove grupperingene p氓virker folks opplevelse, men det gj酶r ogs氓 mange andre, mer finkornede kategorier, fra alder, sted og utdanning til helsehistorikk og politisk tendens.
I organisasjoner er dette ikke lenger et mystisk konsept. Ideen om 氓 ha mange forskjellige typer ansatte som gj酶r det mulig for et selskap 氓 nyte godt av forskjellige perspektiver er n忙rmest sedvane i dag.
Det er imidlertid p氓 tide 氓 utvide konseptet med mangfold til 氓 inkludere kunder. Vi tar allerede h酶yde for varierte preferanser i kanaler og enheter. N氓 m氓 vi utforske mangfoldet til kundenes opplevelser.
Ved 氓 inkludere forskjeller som samfunn, kulturer og livsstil i klassifiseringene, f氓r vi en mer detaljert og nyansert forst氓else for de gjeldende og potensielle kundene og hvordan vi kan gi best mulig tilpasset opplevelse til mange av dem.
N氓r du har bestemt hvilke typer opplevelsesdataer du vil m氓le, m氓 du tenke n酶ye gjennom din definisjon av 鈥渕angfold鈥�. Det er viktig 氓 samle data fra en rekke forskjellige kilder, men det er like viktig 氓 bruke en finkornet tiln忙rming til analyse. Sm氓 tall gj酶r helt klart analyser vanskeligere, men bruk av store segmenter som standard f酶rer til en generell l酶sning, noe som ender opp med 氓 tilfredsstille f氓.
I stedet for kan du se forskjeller mellom sm氓 grupper som signaler om at oppf酶lgingsunders酶kelser kan v忙re n酶dvendig for 氓 identifisere hva som er viktig. Bruk av finkornet opplevelsesdata fra forskjellige kilder gi st酶rre tilpasningsmuligheter fordi det reflekterer mer detaljerte forskjeller blant enkeltpersoner. Dette er den beste m氓te 氓 ikke overse 鈥� eller enda verre: st酶te fvekk 鈥� kundene du mest 酶nsker 氓 tiltrekke og beholde.
Finn ut hvordan organisasjonen f氓r mest mulig ut av opplevelsesdata ved 氓 lese rapporten fra Insights forskningsgruppe.
