ホーム・アローン（パートI～IV）
ホーム・アローン』シリーズの映画を少なくとも1本も見たことがない人がいるとは思えない。 念のため言っておくと、基本的な筋書きは、ひとりぼっちになった子供が近所に潜む犯罪者を退治するというものだ。 一族内で高い評価を得ているにもかかわらず、物事が慌ただしくなり始めると、彼は忘れ去られてしまう。
CXプログラムの一環としてのアナリティクスも、これとほとんど同じである。 誰もがその重要性を知っており、注意を喚起しているにもかかわらず、実装の慌ただしさの中で忘れられがちである。
分析計画を立てる
新しいCXプログラムの展開や既存プログラムのリフレッシュを準備する場合、アナリティクス計画は展開に先駆けて行うべきである。 私は、これが「各部門に質問を追加させる」とか「ダッシュボードはどのようになるのか」と混同されているのを見たことがある。 このような考え方は、回答率の低下を招き、プログラムの可能性を狭めてしまう傾向がある。 このアプローチでは、データ分析を開始できる段階に到達するまでに、3つのことに気づく：
- 素晴らしいダッシュボードをお持ちですね – これは成功のように見えるかもしれないが、組織の経営陣の中でプログラムを成功させる原動力にはならない。 ダッシュボードの消費者は、これらの数字を追跡する方法を持つことに満足するだろう。 しかし、これではCX対策を知らせるだけで、結局のところ、その有用性は失われてしまう。 ダッシュボードは、どんなに派手で詳細でも、アナリティクスとは違う。
- “ピーコック対策 “ができる – すべての部門に意見を求めると、非常に長い調査になり、最終的には、顧客体験を改善するために使おうとしているツールを通じて、顧客体験を損なうことになる。 その結果、CXマネジャーは部門と協力して、その部門の1つか2つの重要な質問を見つけることになる。 悪い点数をつけられた部署になるのを避けるために、その部署が開発中のダッシュボードに好意的に見えるように、質問をごまかそうとする。 誰も悪い点数しかつけられない部署にはなりたくない。 どの曜日に素晴らしいサービスを提供するか？day “で終わる曜日か “other “で終わる曜日か？
- 結果をビジネス施策に結びつけることはできない – 結果があらかじめ決められている場合、アナリティクスは業績との真の関係を示さない。 確かに、ダッシュボードに表示される情報と成功との間には何らかの相関関係はあるだろうが、計測の予測的性質はそこにはない。 それは多くのデータマイニングの行き詰まりを招き、データを使って分析的にできることを制限してしまう。
あなたの計画が完璧であるわけではありませんが、効率的な調査体験を作り、ビジネス上の質問につなげる機会を提供するのに役立ちます。 私はよく、アナリティクスは調査中に収集したデータを分析することから生まれるのではなく、そのデータをビジネスに結びつけることから生まれるのだと言っている。 それは相関関係ではなく、因果関係を理解することから生まれる。 それは、解約リスクを分析し、それを企業の解約と比較することから生まれる。 勇気を持ってそれを認めれば、プランがうまくいかなかった部分もあるかもしれないが、プランを知ることで、プランを調整する道筋が見えてくる。
アナリティクスをケビンに任せるな
最初の『ホーム・アローン』の冒頭で、娘は子供の数を数えるよう頼まれる。 マッカリスター家の組織」を扱った経験のない娘は、ケビンではなく近所の子供を間違えて数えた。 そのため、空港に向かう直前で計画に問題が生じる。 計画を始めるにあたり、ベンダーやCXパートナーにアナリティクス計画の策定を依頼するのは簡単ですが、10代の若者にアナリティクス計画の策定を依頼するのと同じ結果を得ることになるでしょう。 その計画は、彼らのフレームワーク（ ）に適合するように最適化され、CXの旅が始まった後、状況を解決する方法を見つけるために奔走することになりかねない。 でも、最終的にはとても見栄えのするダッシュボードになるかもしれない。
優れたCXパートナーは、アナリティクス・プランを構築する代わりに、ビジネス・ニーズに基づき、彼らのアプローチの枠組みの中で、あなたと協力してプランを策定します。 この計画では、顧客離脱率、顧客一人当たりの売上高、収益性などのビジネス指標に結びつけた質問ができるようにする。 CXサーベイでは、限られたスペースと時間の中で、これらの目標を中心にすべての質問を展開する必要があります。 CXの旅は、計画、不測の事態、そしてあなたを導くフレームワークがあれば、素晴らしいものになる。 人任せにしすぎると、飛行機の中で、とてもよくしゃべる子供（私はアナリティクスと呼んでいる）を一人で家に残してきたことに気づくかもしれない。
