ग्राहक "प्रतिक्रिया" के लिए मत पूछो

... क्योंकि यह आपके व्यवसाय के लिए सही निर्णय लेने के तरीके में मिल जाएगा।

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मुझे हाल ही में एक कंपनी के सीईओ से एक ईमेल मिला है, जिसके उत्पाद पर मैंने साइन अप किया था और कुछ समय पहले एक बार कोशिश की थी। यह ईमेल है - मैंने इसे प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए अनाम कर दिया है:

नमस्ते,
आप [उत्पाद] कैसे खोज रहे हैं? क्या आपके पास हमारे लिए कोई प्रतिक्रिया है? हम एक छोटी सी टीम हैं जो उत्पाद को बेहतर बनाने के लिए ग्राहकों की प्रतिक्रिया पर बहुत निर्भर करता है। बस अपने विचारों के साथ इस ईमेल का जवाब दें!
धन्यवाद!
[नाम]
CEO / सह-संस्थापक

ग्राहकों से अपने विचार साझा करने के लिए पूछना उपयोगी हो सकता है यदि यह किसी विशिष्ट उद्देश्य की पूर्ति करता है और लक्षित है, उदा। जब आप यह समझने के लिए कोई प्रयोज्य परीक्षा आयोजित कर रहे हों कि क्या कोई आपके उद्देश्य के रूप में आपके उत्पाद का उपयोग कर सकता है या नहीं कर सकता है या नहीं, तो उन्हें एक नई सुविधा मिलेगी, जिसे आप जारी करना चाहते हैं।

अस्पष्ट प्रश्न आपको अस्पष्ट उत्तर देंगे

जब आप सीईओ ने अपने ईमेल में किया था, तो ग्राहक इनपुट के लिए पूछना उपयोगी नहीं है, जब आप "आप कैसे पा रहे हैं जैसे उत्पाद"? और "क्या आपके पास कोई प्रतिक्रिया है?" जैसे अस्पष्ट प्रश्न प्रस्तुत कर रहे हैं। इस तरह के अस्पष्ट प्रश्न आपको अस्पष्ट उत्तर देंगे। आपके द्वारा प्राप्त किया जाने वाला डेटा (उत्तर) सभी जगह होगा क्योंकि "किसी भी प्रतिक्रिया" को प्रदान करने के लिए अपने ग्राहकों को आमंत्रित करने से आपको बग रिपोर्ट और सुविधा अनुरोधों से लेकर व्यक्तिगत राय तक सभी प्रकार के डेटा मिलेंगे। और उन अस्पष्ट डेटा को अपने व्यवसाय के लिए सही निर्णय लेने के तरीके से प्राप्त करेंगे, उदा। आगे क्या करना है या क्या करना है, यह तय करना।

डेटा लेने का अंतिम उद्देश्य कार्रवाई है। संग्रहालय के उद्देश्यों के लिए वैज्ञानिक डेटा नहीं लिया जाता है; उन्हें कुछ करने के लिए एक आधार के रूप में लिया जाता है। यदि डेटा के साथ कुछ भी नहीं किया जाना है, तो कोई भी संग्रह करने का कोई फायदा नहीं है। डेटा लेने का अंतिम उद्देश्य कार्रवाई के लिए एक आधार या कार्रवाई के लिए एक सिफारिश प्रदान करना है। डेटा और कार्रवाई के संग्रह के बीच का कदम मध्यवर्ती है।

डब्ल्यू। एडवर्ड्स डेमिंग (स्रोत)

किसी भी प्रतिक्रिया को स्वीकार करने और अस्पष्ट प्रश्न पूछने के बजाय, स्पष्ट करें - अपना शोध शुरू करने से पहले - इस बारे में कि आपका शोध किस उद्देश्य से कार्य कर रहा है और आप कौन सा प्रभाव पैदा करने की कोशिश कर रहे हैं, क्या डेटा है और निर्णय लेने में मददगार नहीं है, आपको किसकी ज़रूरत है इन आंकड़ों को प्राप्त करने के लिए पूछें और आप इन आंकड़ों को कैसे एकत्रित करते हैं।

इस उदाहरण पर विचार करें: एक कंपनी के सीईओ के रूप में, आप यह समझना चाहेंगे कि आप अपने उत्पाद (उद्देश्य) को खरीदने के लिए और अधिक लोगों को कैसे प्राप्त कर सकते हैं क्योंकि आप अपनी कंपनी के लिए राजस्व वृद्धि बनाना चाहते हैं, अर्थात मौजूदा बनाए रखते हुए शुद्ध-नए राजस्व उत्पन्न करना। राजस्व (प्रभाव)।

अब, "हम अपने उत्पाद को खरीदने के लिए अधिक लोगों को कैसे प्राप्त कर सकते हैं?" का जवाब पाने के लिए और राजस्व वृद्धि प्राप्त करने के लिए एक उपयुक्त रणनीति तैयार करने में आपकी मदद करने के लिए, आपको सबसे पहले यह समझने की आवश्यकता है कि कैसे मांग (जिसे नौकरियां भी कहा जाता है) आपके उत्पाद या सेवा के लिए) पहले स्थान पर बनाया गया है। विशेष रूप से, (सहायक) डेटा जिसे आप प्राप्त करना चाहते हैं, वह आपके ग्राहक हैं ...

  • इच्छाएँ, अर्थात् वे अनुभव जो वे चाहते हैं या अधिक चाहते हैं, लेकिन इस समय नहीं मिल सकते,
  • अड़चनें, यानी ऐसी चीजें जो उन्हें उन इच्छाओं को पूरा करने से रोकती हैं,
  • उत्प्रेरक, अर्थात् ऐसी घटनाएं जो इच्छा, बाधा या पसंद को सेट करती हैं और प्रभावित करती हैं, और
  • चॉइस सेट, यानी ऐसी चीजें जो वे एक बाधा को दूर करने और एक इच्छा को पूरा करने के लिए रख सकते हैं। '

आप मौजूदा ग्राहकों से ये डेटा एकत्र करना चाहते हैं, जो हाल ही में, यानी पिछले 2 से 3 महीनों में, आपके उत्पाद या सेवा को खरीदा है और कम से कम एक बार इसका उपयोग किया है (यह ठीक है अगर उन्होंने इसका उपयोग करना बंद कर दिया है)। हाल के ग्राहक अपने संघर्षों को याद करते हैं और उन घटनाओं को खरीदते हैं जो ग्राहकों को खरीदने से बेहतर होती हैं, जिन्होंने बहुत समय पहले उत्पाद खरीदा था।

जिस तरह से मैंने हाल के ग्राहकों से "मांग डेटा" इकट्ठा करने के लिए बहुत उपयोगी पाया है वह 1: 1 साक्षात्कार के माध्यम से है। विशेष रूप से, मैं साक्षात्कारकर्ताओं से प्रश्न पूछता हूं जैसे:

"जब से आपके पास [उत्पाद] है, तो आप ऐसा करने में सक्षम हैं जो आप पहले नहीं कर सकते थे?", आपका जीवन बेहतर / बदतर के लिए कैसे बदल गया है? " " (अरमान)

"इससे पहले कि आप [उत्पाद] खरीदे, क्या आपको [इच्छाओं] को प्राप्त करने से रोकता है?" (बाधाएं)

इन इच्छाओं, बाधाओं और पसंद के बारे में कब और कैसे आया? ”और“ मुझे बताइए कि क्या हुआ। ”(उत्प्रेरक

"क्या अन्य समाधान (चीजें, लोग, वस्तुएं) आपने खरीदा या आज़माया या खरीदने / विचार करने का विचार किया?" और "प्रत्येक के बारे में क्या अच्छा और बुरा था?" (विकल्प सेट)

अंतिम बिंदु: भले ही आप एक "छोटी टीम" हों, जैसा कि ऊपर उद्धृत सीईओ का कहना है, आप अभी भी इस प्रकार का शोध स्वयं कर सकते हैं। इसके लिए आपकी टीम या कंपनी के दो लोगों की आवश्यकता होती है (एक बातचीत चलाने के लिए, दूसरा अनुवर्ती प्रश्न पूछने के लिए) और आमतौर पर लगभग 15 ग्राहक साक्षात्कार लेते हैं जब तक कि आप उस बिंदु पर नहीं पहुंचते जब आप नए डेटा एकत्र नहीं करेंगे। मैं आपके दल के सदस्यों और हितधारकों को अनुसंधान में शामिल करने की भी सिफारिश करूंगा ताकि उन्हें पहले-पहल बातचीत का अनुभव हो। वे अंदर और बाहर घूम सकते हैं और सक्रिय रूप से भाग ले सकते हैं - हालांकि मैं इसे 2 साक्षात्कारकर्ताओं के लिए रखूंगा - या सिर्फ सुनने और निरीक्षण करने के लिए।

आपके शोध का उद्देश्य क्या है, इस बारे में स्पष्ट होना कि आप किस प्रभाव को पैदा करना चाहते हैं और आपको कौन से प्रश्न पूछने की आवश्यकता है, जो किसी भी शोध प्रयास के लिए महत्वपूर्ण हैं, जिसका उद्देश्य बेहतर निर्णय लेने का समर्थन करना है। यदि आप अपने शोध प्रश्न को समझने में मदद करना चाहते हैं, तो इसका उत्तर देने के लिए सही डेटा एकत्र करें और राजस्व वृद्धि के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद करें, हमारे उत्पादों और सेवाओं की जांच करें या हमारे संपर्क में रहें।

* इन डेटा प्रकारों के बारे में अधिक जानकारी के लिए और डेटा मॉडल जो किसी उत्पाद या सेवा की मांग को समझाने और संवाद करने में मदद करता है, इस लेख को देखें।