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如何借助CTQ实现VOC量化

在帮助跨境品牌搭建他们的VOC流程及工具时,我们常提到CTQ这一工具。原因是我们收集的VOC都是来自客户的原声,这些信息常是定性且模糊的表述,需要一些工具和方法帮忙拆解、转化,才能输出具体的量化需求给执行部门


CTQ(Critical-To-Quality), 即品质关键点。

在帮助跨境品牌搭建他们的VOC流程及工具时,我们常提到CTQ这一工具。原因是我们收集的VOC都是来自客户的原声,这些信息常是定性且模糊的表述,需要一些工具和方法帮忙拆解、转化,才能输出具体的量化需求给执行部门。

CTQ则是我们常用的,把VOC从定性且难以衡量的信息转化为更具体、更定量、更容易衡量的信息的工具。

CTQ的应用与我们的使用场景非常相关,可以使用于任何我们希望量化或衡量的模糊需求上。

1 VOC的量化流程

为了更好地满足消费者的需求,尽可能减小信息误差,我们在分析VOC时必须越具体越好

因此,我们才说VOC需要被转化为可衡量且与产品或服务属性直接相关的量化指标。

这些指标需要有以下特性:避免可替代性、不能偏向某一特定的方法或技术、完整且明确。因为我们所描述的应该what,而不是how。

对于这个问题,可以举一个例子让大家更好地理解:假设我们邀请了一名客户填写表格,在客户填写完以后,我们想了解客户对于此项工作的满意度。

于是我们提问:“您对填写表格这份表格有什么感受?”

这时客户也许会回答:“我很讨厌填写这份表格。” 这时,客户给出的答案一定不是我们想要听到的。

我们可以继续提问,让他们澄清具体的情况:“请问您为什么不喜欢填写这份表格?”

客户回答:“因为它占用了我太多时间。” 这时,我们对于如何能满足客户的需求有了一些清晰的认知。于是我们再接着提问:“请问您提到的时间太长具体是指什么?”

这时客人回答:“任何超过五分钟的东西都太长了。” 这就意味着客户认为完成一份表格的时间应该控制在五分钟以内。

通过与客户的一问一答,帮助我们把VOC从模糊且定性的信息转化为了清晰且可测量的指标。

2 CTQ树的应用

为了更好地执行以上流程,我们常常借助 “CTQ树 ” 这一工具。

CTQ树能为我们提供更直观的VOC概述,帮助我们将VOC进行扩展与拆解,最终细化成有效的CTQ清单。

我们可以将CTQ树拆解为4个部分。

1/ 消费者需求

第一部分:明确消费者需求。在这一阶段,我们需要明确符合VOC的产品/服务的关键需求。这是体现用户驱动的重要步骤。

举一个餐厅场景作为例子。大部分情况下,顾客用餐后提出的反馈都是比较模糊且定性的,比如“我希望有一个愉快的用餐体验。”  这时,我们可以询问客户:“一个好的用餐体验在您看来包含什么方面呢?”,通过进一步地沟通将反馈转化为更具体的需求。

2/ 质量驱动因素

客户继续回答:“餐厅的体验、食物的品质、合理的价格,当然还有更高效的服务。” 这时,我们获得了重要的质量驱动因素,也是CTQ树的第二部分。

在这一阶段,我们会明确当前存在的,能够满足第一阶段消费者需求的质量驱动因素。

3/ 指标要求

紧接着我们需要分析满足每一质量驱动因素的指标要求。比如分析刚刚提到的“合理的价格”这一因素时,可以拆解为两个指标要求:1. 足够宽的价格区间;2. 提供特价优惠。

4/ CTQ的输出

最后,在分析完所有因素所需要的指标要求后,我们可以开始为每一个要求制定具体的、可衡量的目标,输出CTQ清单。

比如,接着以上的指标要求我们的目标可定为:1. 足够宽的价格区间– 价格介于X元-Y元;2. 提供特价优惠– 特价商品可享8折。

通过CTQ树的四个步骤,我们更高效地将收集到的模糊且难以衡量的VOC转化为具体且定量的指标。

3 实现VOC-CTQ的闭环

SHULEX在与客户共创的过程中,利用标准化工具帮助客户实现了VOC-CTQ的闭环。通过CTQ逻辑与智能化技术的结合,我们为共创客户提供了品质合一的高效服务。

通过不断收集并挖掘产品问题,SHULEX帮助客户从VOC中更精准地识别关键问题点,更高效地满足消费者需求。帮助客户通过产品的优化与创新,做出消费者更想要的产品。

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作者: Shulex VOC

Shulex VOC通过利用大数据自研算法和AI/ChatGPT技术,洞察全球消费者声音,助力卖家和品牌商品开发、优化卖点、分析竞品,赢得市场

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