큰 숫자를 잡아 당기지 마십시오! 처음 사용자를 직면 하십시오

원/황 푸

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첫째, KPI를 얼굴, 생명-저장, 분해, 평가로 관리 뷰 KPI 그들의 주요 작업 되고있다. KPI에 분해는 합리적인, 구현, 추적 하 고 수 분의 KPI에도 동의를 하지 KPI를 완료 하는 방법을 찾을 수 부하와 함께 이동 하지 마십시오. 직원 배 턴, KPI 작업, 심각한 관련에 대 한 KPI에 따라 건조, 다른 무관심 일 수 있다. Kpi에 대 한 사용자를 속이는.

둘째, 리더십에 직면, 직원 것 들 최고의 구현의 리더십 리더십 또한 구현 이해 하는 동안. 지도자에 의해 할당 된 작업 있어야 가장 중요 한, 긴급 및 우선 순위 위치. 뭔가 하지에 대 한 유일한 이유는 지도자 정렬 여부 이다.

셋째, 그들의 자신의 모두 치워 버리고 자신의 부서 및 사용자와 동료 들, 그들의 트 라 앞에서 그들의 자신의 책임은 "이이 문제에 속하지 않는 날"를 사전에 직면 하 고, "나 모른다이 것."

4 직면 시스템, 사용자 문의 불만, 대답은 항상 "회사의 시스템." 아니 현실, 아니 통신 회사의 규정, 시스템 사용자에 부과. 회사의 시스템 직원 허점, 사용자를 방지 하기 위한 것 이다 직원, 어떤 경우에, 수 없습니다 자신과 회사 시스템을 사용자가 믿고.

모든 사용자에 게 다시 돌려 KPI, 리더십, 자기 시스템을 향해 얼굴을 얼굴을 향해 얼굴을 직면 하 고, 사용자의 요구에 관심을 지불할 수 있는? 큰 데이터, 먼저 사용자 표시줄에 직면 하지. 큰 데이터는 전 능, 기업 사용자의 요구에 관심을 지불 하지 않으면, 큰 데이터 응용 프로그램 좋은 직업은 아니 도움의 코스, 잘 할 수는 없습니다.

얼굴 사용자에 게 더 큰 데이터를 경우에 당신은 이해할 수 있다 사용자의 요구. 사용자의 요구를 수집 하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 설문 조사와 포커스 그룹 사용자의 요구를 이해 하는 전통적이 고 효과적인 방법 있습니다. 설문 조사 표준화, 구조 이며 널리 적용 결과 척도를 사용할 수 있는. 포커스 그룹은 오픈, 무료, 깊이 있는 의사 소통, 지 각 보다는 양적 결론 전문 관찰과 기록에 대 한 필요. 여부 설문 조사, 또는 포커스 그룹 하고있다 대량 라인 되도록 제안 사용자의 의견을 듣고 사용자에 게 해당 제품, 프로그램 사용자에서. 수 없는 무시 사용자 핫라인 불만, 또는 상담 들을 사용자에 게 하는 좋은 방법 이기도, 식의 사용자의 진정한 의견.

얼굴은 사용자에 게 더 큰 데이터를 경우에 만들 수 있습니다 좋은 제품 및 서비스. 좋은 예로 해저 낚시 포트입니다. 이기려면 좋은 "비정상적인" 서비스에 일반적으로 높은 케이터링 서비스의 품질에서 해저 낚시. 그것을 통해 좋은 취급 직원, 직원에 게 권한을 부여, 직원 만족, 직원의 해방 한다 두뇌, 직원 혁신 활력 터지고 있습니다 수 사용자에 대 한 좋은 서비스를 제공 하는 깊은 감정에서 직원. 물론, 큰 데이터 참조 하거나 마케팅 활동 평가 해저 낚시은 모순의 결정에 대 한 또한 사용할 수 있습니다.

큰 데이터 어디 우리가 사용자의 요구에 대 한 사용자 경험을 개선 하지를 전통적인 의미 없는 상황에서 하 게 한다. 한편, 시장 조사, 사용자 경험 완료 하지 않은, 그는 의식의 사용자의 요구에 집중 하지, 대용량 데이터의 이러한 인식 낭비입니다. 다른 한편으로, 모델링 또는 최종 결과 적용 됩니다 여부를 큰 데이터 사용자와 연락처 경험과 연구를 결합 해야 합니다.

큰 데이터는 회사의 사용자의 요구에 대 한 우려에 대 한 아름 다운, 큰 데이터 더 강력 하 고, 더 나은 사용자의 요구를 파악, 사용자 경험을 향상 시킬 그들을 만들 수 있습니다. 사용자의 요구에 관심을 지불 하지 하는 사람들 및 욕망을 지불 하는 사람들에 대 한 사용자의 요구에 관심 KPI, 리더십, 얼굴의 얼굴 인 얼굴에 그들의 자신의 시스템에 직면, 그리고 않았다 별로 사용자의 요구에 주의 또는 첫 번째 설정, 얼굴 사용자 사용자 인식 및 강도에서 가장 실제 수요 정보를 사용자에서 사용자에 게 얼굴. 얼굴 큰 데이터가 없는 경우에 사용자에 게 사용자의 요구, 만들기 좋은 제품 및 서비스에 대 한 통찰력을 또한 수 있습니다. 기업, 직원 얼굴 사용자, 설정 사용자에 초점을 맞춘 사용자 경험 인식, 개선 요구, 그리고 큰 데이터, 그것은 너무 늦지 않았어요.