Jak měřit dopad na zákazníka

  • Článek

Existuje několik způsobů, jak změřit dopad na zákazníka. Tento článek vám pomůže definovat obchodní metriky, abyste ověřili hypotézy, které vznikají při vytváření s empatií zákazníků.

Strategické metriky

Metodologie strategie zkoumá motivaci a obchodní výsledky. Tyto postupy poskytují sadu obchodních metrik pro testování dopadu na zákazníky. Když jsou inovace úspěšné, výsledky odpovídají vašim strategickým cílům.

Co jsou metriky ve firmě? Obchodní metriky jsou kvantifikovatelné metriky, které slouží ke sledování a vyhodnocení konkrétního obchodního cíle. Než začnete určovat metriky učení dopadu na zákazníka, definujte strategické obchodní metriky, které mají mít tato inovace vliv. Obecně platí, že tyto strategické metriky odpovídají jedné nebo několika z následujících oblastí výsledků:

Zdokumentujte obchodní metriky a často sledujte jejich dopad. Neočekávejte, že se výsledky v některé z těchto metrik objeví pro několik iterací. Další informace o nastavení a sladění očekávání napříč zúčastněnými stranami najdete v tématu Závazek iterace.

Kromě metrik motivace a obchodních výsledků se tento článek zaměřuje na metriky učení navržené tak, aby vedli transparentní zjišťování a iterace zaměřené na zákazníky. Další informace najdete v tématu Závazek transparentnosti.

Metriky výuky

Když se zákazníkem nasdílíte první verzi minimálního životaschopného produktu, nebude to mít vliv na strategické metriky. O několik iterací později může tým stále mít potíže se změnou chování natolik, aby ovlivnil strategické metriky. Během procesů učení, jako jsou cykly build-measure-learn, zvažte přijetí metrik učení. Tyto metriky zlepšují možnosti sledování a učení.

Metriky toku a učení zákazníků

Pokud řešení MVP ověří hypotézu zaměřenou na zákazníky, bude toto řešení způsobovat určité změny chování zákazníků. Tyto změny chování napříč kohortami zákazníků by měly zlepšit obchodní výsledky. Změna chování zákazníka je proces. Každý krok poskytuje příležitost k měření dopadu. Tým přechodu se může dál učit a vytvářet lepší řešení.

Informace o změnách chování zákazníků začínají mapováním toku, který chcete vidět z řešení MVP.

Tok zákazníka používaný k určení metrik učení

Ve většině případů má tok zákazníka snadno definovaný výchozí bod a ne více než dva koncové body. Mezi startem a koncovými body jsou různé metriky učení, které se používají jako míry ve smyčce zpětné vazby. Tady jsou kroky k měření dopadu na zákazníka pomocí toku zákazníka:

  • Počáteční bod (počáteční aktivační událost): Výchozím bodem je scénář, který aktivuje potřebu tohoto řešení. U řešení vytvořeného s empatií zákazníka tento počáteční trigger inspiruje zákazníka k vyzkoušení řešení MVP.
  • Kroky řešení: Kroky potřebné k přesunu zákazníka z počáteční aktivační události na úspěšný výsledek Každý krok vytváří metriku učení na základě rozhodnutí zákazníka přejít k dalšímu kroku.
  • Potřeby zákazníka jsou splněny: Hypotézu ověří řešení, které splňuje požadavky zákazníka.
  • Bylo dosaženo individuálního přijetí: Pokud se zákazník vrátí k řešení při příštím nalezení triggeru, bylo dosaženo individuálního přijetí.
  • Indikátor obchodního výsledku: Když se zákazník chová způsobem, který přispívá k definovanému obchodnímu výsledku, je pozorován indikátor obchodního výsledku.
  • Skutečné dosažené inovace: Když indikátory obchodních výsledků i individuální přijetí probíhají v požadovaném měřítku, došlo k opravdovým inovacím.

Každý krok toku zákazníka generuje metriky učení. Po každé iteraci nebo uvolnění se otestuje nová verze hypotézy. Současně se testují úpravy řešení, aby odrážely úpravy v hypotéze. Když zákazníci budou v daném kroku postupovat podle předepsané cesty, zaznamená se kladná metrika. Když se zákazníci odchylují od předepsané cesty, zaznamená se záporná metrika.

Tyto čítače zarovnání a odchylek vytvářejí metriky učení. Každý z nich by se měl zaznamenávat a sledovat, jak tým přechodu na cloud postupuje směrem k obchodním výsledkům a skutečným inovacím. V části Výuka se zákazníky probereme způsoby, jak tyto obchodní metriky použít k učení a vytváření lepších řešení.

Seskupovat a sledovat partnery zákazníků

Prvním měřením při definování metrik učení je definice partnera zákazníka. Každý zákazník, který se účastní inovačních cyklů, má nárok na partnera zákazníka. Pokud chcete přesně měřit chování, měli byste k definování partnerů zákazníků použít kohortový model. V tomto modelu jsou zákazníci seskupeni, aby lépe porozuměli svým reakcím na změny v MVP. Tyto skupiny dopadu na zákazníky se obvykle podobají následujícím skupinám:

  • Experiment nebo skupina fokusu: Seskupování zákazníků na základě jejich účasti v konkrétním experimentu určeném k testování změn v průběhu času.
  • Segmentu: Seskupování zákazníků podle velikosti společnosti.
  • Svislé: Seskupování zákazníků podle oborové vertikály , kterou reprezentují.
  • Individuální demografické údaje: Seskupování zákazníků na základě osobních demografických údajů, jako je věk a fyzická poloha.

Tato seskupení vám pomůžou ověřovat metriky učení napříč průřezy zákazníků, kteří se rozhodli spolupracovat s vámi během vašeho inovačního úsilí. Všechny ostatní metriky by měly být odvozené z definovatelných seskupení zákazníků.

Další kroky

Jak se metriky učení hromadí, tým se může začít učit se zákazníky.

Učení se zákazníky

Některé koncepty v tomto článku vycházejí z témat poprvé popsaných v The Lean Startupčlánku , který napsal Eric Ries.