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MIMR视角

    挖掘消费者深度潜在意识的VOC研究

    发布者:MIMR 发布日期:2016-10-12 浏览量:

            VOC即客户声音、客户之声(Voice Of Customer)。VOC起源于汽车服务研究,目前VOC的定义很宽泛,扩展至广义服务行业聆听顾客的声音,只要是消费者对产品或服务的评价,即可以认为是VOC。例如网站上的某条评论也是VOC,所以,广义的VOC并不限于座谈会、焦点访谈、深访等。

     

            VOC研究的优点主要有三方面:第一:挖掘深度认知。通过采用座谈会这种定性研究方法,能够深度挖掘用户对服务的满意程度、需求及原因。第二:真实呈现服务评价。在专业主持人的引导下,真实用户对服务体验进行评价,开放式讨论。第三:现场聆听用户声音。销售店相关人员可以现场听到用户对服务的真实评价以及心声,达到震撼的效果。

      
            然而,VOC研究结果难以定量化,主要有下面几个原因:VOC不具有随机性,从邀约到挑选人员入会都不是随机性的;VOC是用户根据个人的喜好进行评价,没有规范的标准;从统计学意义上说,30个以上的用户样本才具有分析意义, 而VOC仅有6-8名用户;VOC座谈会研究结果来自用户评价,受到被访者主观因素影响;VOC不同于常规项目,可以同时全面铺开。

     
            因此,结合定量数据与VOC研究进行能产生有效互补的作用。因为定量数据无法全面解释顾客不满原因、公式化的提问方式不利于找出顾客的需求点,经销店被动地接受调查结果,对定量调查结果的理解产生一定偏差,所以在完成定量调查后,还需要做VOC。因为从VOC中,我们可以得到这些信息:顾客不满意的原因、服务流程梳理、发掘服务亮点、查找与竞品的服务差异、顾客的潜在需求。这恰恰能弥补纯粹的定量数据研究的不足。还能得到经典案例学习教程,以作学习之用。
     

           目前VOC的应用主要在于捕捉客户的需求、客户满意度研究。


           需要注意的是,在VOC研究中,并不是每个声音都是有效的,因为总有些客户需求与企业战略相矛盾或其他的各种原因而缺乏可行性,随着社会的发展,用户的个性越发明显,所以目前反馈的问题及意见很多,信噪比严重超标。因此,一个好的VOC项目必须能够把对客户重要的关键点放大给企业。


            VOC的实施方面,现代国际市场研究具有丰富的的经验。从规模方面来看,仅以2012年为例,我司就开展超过152场汽车销售或售后服务VOC座谈会研究。从大纲制作方面来看,以往主要由厂家和第三方共同制定一份全国统一的大纲,不具有针对性和各店特色。我们根据多年的经验,对每家店的现状进行分析(数据来源于面访和神秘顾客研究),获得每个区域、每家店的短板及不足,加入大纲中,进行重点挖掘;同时,向销售店征集他们关心的问题加入进来,这有助于提高销售店的参与度。从挖掘思路方面来看,以往的大纲沟通思路只要是按照服务流程直接进行询问;而研究发现,开放式激发车主回忆销售过程,有助于获得车主对服务体验的印象,这也是影响车主满意度影响较大的因素。同时我们也注重对问题的询问顺序,先询问满意的方面再询问不满意的方面。


            现在的VOC研究内容主要以销售服务为主线,还可以根据厂家的其他部门需求相应添加部分内容,如价格、营销活动等。其研究方向锁定厂家关心问题基础数据销售店关心问题等。在做满意度VOC研究时,应注意各地座谈会的研究内容应该是统一的,以便将结果进行横向比较。针对区域特点,适当增加对区域或店的差异挖掘内容,强化调研结果的针对性。


            但因为VOC属于定性研究范畴,获得的结果是不能量化的,因此有的时候项目研究需要获得一些定量数据来支撑。从研究成本方面考虑,可以考虑在VOC的研究中加 入定量研究。


            VOC研究末期的结果呈现阶段,为了使VOC研究获得的结果适用于销售店进行改善,即改善建议更容易落地,我们对分析结果进行三次的归纳分类,第一次主要是结果的重要程度归类,第二次是对于发现的问题进行先后等级的划分,第三次是对发现的问题进行类别划分。最后根据项目的研究目的进行研究结果报告的撰写或以影视类形式展示研究结果。


            VOC(甚至座谈会)的质控体系由六个要素组成,这六要素涉及到VOC研究的全过程,是质量的保障。包括参会人员、代理管控、场地及设备、VOC管理SOP、主持人、研究及管控团队。经验丰富的研究和管控团队则是VOC研究是否能够达到最佳效果的保障。


            通过真实呈现顾客对服务的评价及挖掘深度潜在信息,能有效地提炼出有助于销售店改进的资源。可以说,VOC研究是帮助销售店了解顾客真实心声与想法的一面镜子!

     

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