Как повысить степень удовлетворенности клиентов?

Пример одного исследования с применением программного решения Tableau.
Ключевые вопросы исследования: Как мы можем увеличить удовлетворенность клиентов? Какие клиенты рекомендуют наши продукты другим?

Начальная точка

Результат исследования. Потребители популярного программного обеспечения установили степень удовлетворенности от 1 до 10 баллов. Результаты исследования занесены в файл Excel.

1-ый вопрос. Кто респонденты исследования? Являются ли респонденты хорошим примером клиентской базы?

Действие 1-е. С помощью Tableau одним кликом мыши конвертируем данные в визуальный ряд.
Что мы видим? Респонденты в нашем исследовании – всех видов деятельности и работ. Большая часть респондентов женщины.

2-ой вопрос. Как клиенты оценивают наш продукт? Будут ли они рекомендовать его другим?

Действие 2-е. Перетаскиваем поле Number и некоторые из ключевых полей исследования на новый лист.
Что мы видим? Пользователи выражают широкий спектр уровня удовлетворенности. Неожиданно нашлись и такие, которые говорят о том, что продукт прост в использовании, но они не будут рекомендовать его другим.

3-ий вопрос. Чем клиенты, которые будут рекомендовать продукт, отличаются от тех, кто не будет рекомендовать?

Действие 3-е. Создаем пользовательскую группу «на лету». Выбираем клиентов, которые рекомендуют продукт, называем группу ” Recommenders ” и тех, кто бы не рекомендовал продукт, назовем ее “Non-recommenders “.
Что мы видим? Те кто не рекомендуют – не удовлетворены по всем ключевым характеристикам. Что означает, что они неудовлетворенны во всем.

4-ый вопрос. Возникает вопрос, есть ли клиенты, которые удовлетворены, но не будут рекомендовать продукт?

Действие 4-е. На новом листе суммируем все ответы пользователей. Число пользователей по каждому ответу отражается размером круга.
Что мы видим? Наибольшее число клиентов удовлетворены и будут рекомендовать. Но 100 удовлетворенных клиентов не будут рекомендовать, сфокусируемся на них.

5-ый вопрос. Что удерживает этих клиентов? Почему они не будут рекомендовать продукт?

Действие 5-е. Отображаем выделенную группу так же, как показано на 3-ем шаге.
Что мы видим? Те, кто не рекомендует, отличаются от тех, кто рекомендует, в одном ключевом вопросе: насколько просто поддерживать продукт? Это говорит о том, что поддержка продукта плоха.

6-ой вопрос. Какова специфика клиентов в этой группе? Необходимо контактировать с ними, чтобы получить больше информации о проблемах поддержки.

Действие 6-е. Выбираем группу «Non-recommenders» и функцию “View Underlying Data” (Просмотр связанных данных).
Результат: Экспорт индивидуальных записей респондентов в Excel.

Выводы

Мы провели глубокий анализ опроса клиентов. Обнаружили сегмент недовольных клиентов и выявили вероятную причину проблемы.