Episode #2: Mengapa Mendengarkan Pelanggan Anda Lebih Penting Dari Sebelumnya

Bagian 1 dari trilogi Listen, Learn, Love — cara baru untuk berpikir tentang bagaimana bekerja dengan pelanggan. Hari ini kita mulai dengan mendengarkan. Sesuatu yang selalu kami lakukan (survei, grup fokus), tetapi sekarang dapat ditingkatkan dengan saluran modern: media sosial, obrolan, situs ulasan, forum, dan blog. Ini adalah cara yang lebih baik untuk benar-benar memahami pelanggan dan prospek Anda, dan ini merupakan bahan inti CXM.

Sumber Daya Podcast

CMO Paling Berpengaruh di Dunia 2020

Semua episode podcast

Pergi sekarang

TRANSKRIP PODCAST

Baiklah, selamat datang di pengalaman CXM. Dan seperti biasa, saya tuan rumah Anda, Grad Conn.

Hari ini kita akan berbicara tentang struktur yang sangat saya sukai. Saya pikir, selama bertahun-tahun dalam pemasaran, ini adalah cara favorit yang telah saya kembangkan untuk berpikir tentang bagaimana benar-benar bekerja dengan pelanggan. Dan itu adalah sesuatu yang telah kami lakukan untuk waktu yang sangat lama. Ini adalah sesuatu yang sedikit lebih menarik, sedikit lebih otomatis, dan sedikit lebih luas sekarang, tetapi kami selalu mencoba untuk memahami pelanggan. Kami selalu pergi ke grup fokus dan melakukan survei dan mengajukan pertanyaan kepada orang-orang di mal, dan melakukan segala macam hal dengan clipboard, dan meminta orang untuk mengisinya. Selalu ada rasa haus untuk memahami pelanggan.

Hari ini, apa yang kami miliki adalah jutaan demi ratusan juta pelanggan, memberi kami umpan balik mereka, tanpa diminta. Benar? Kami memiliki komentar yang tidak diminta dan tidak terstruktur yang muncul di berbagai tempat. Situs ulasan: pikirkan tentang semua ulasan di Amazon dan Walmart dan situs-situs seperti itu. Blog: jutaan blog memiliki komentar tentang produk, perusahaan, dan kategori. Forum: forum telah menjadi tempat yang sangat besar untuk memahami…

Saya sedang melihat pembelian mobil sekarang, dan sungguh menakjubkan betapa banyak yang ada di forum pemilik dan di grup Facebook yang berbeda, dll. Mereka berbicara tentang mobil, dan kendaraan dan apa yang harus diwaspadai dan apa yang harus diminta. Dan tentu saja, ada semua platform sosial seperti Twitter, Facebook. Dan tentu saja, ada platform perpesanan, yang merupakan cara berkomunikasi langsung dengan pelanggan melalui hal-hal seperti WhatsApp dan WeChat.

Semua barang itu. Anggap itu sebagai saluran modern. Dan ide mendengarkan selalu ada. Tetapi kemampuan kita untuk mendengarkan benar-benar menjadi signifikan sekarang. Dan faktanya, di masa lalu, ketika kami mencari umpan balik pelanggan melalui hal-hal seperti kelompok fokus, kami mendapatkan sampel yang sangat kecil tentang apa yang dipikirkan sekelompok kecil orang tentang produk kami. Dan ada banyak bias dan banyak masalah dengan pendekatan itu.

Hari ini, kami mendapatkan sampel yang sangat besar dari apa yang dipikirkan sebagian besar pelanggan kami. Tantangan baru adalah bagaimana Anda memproses jutaan komentar? Hal yang hebat tentang kelompok fokus adalah Anda dapat membuat catatan, dan Anda dapat memiliki ringkasan tentang apa yang dikatakan oleh kelompok 10 orang itu dengan mudah. Sekarang Anda harus mendapatkan ringkasan dari apa yang dikatakan 10 juta orang. Dan itu sangat menantang. Jadi mendengarkan menjadi sesuatu yang sangat keren di saluran modern. Dan itu adalah langkah pertama dari struktur yang saya suka, Dengar, Pelajari, dan Cintai.

Jadi langkah kedua, yaitu "Belajar", saya akan berbicara tentang hari esok, dan kemudian "Cinta" yang akan saya bicarakan menjelang akhir minggu. Tapi hari ini, kita hanya akan tetap pada bagian mendengarkan.

Jadi, saya akan menghabiskan beberapa menit lagi hanya berbicara tentang data tidak terstruktur yang tidak diminta. Yang saya maksud adalah bahwa komentar yang dibuat orang di saluran modern ini tidak terstruktur. Dan ketika saya mengatakan mereka tidak terstruktur, mereka tidak terstruktur dalam beberapa cara yang cukup menarik, karena orang akan cenderung berbicara tentang banyak merek, berbicara tentang banyak emosi, dan berbicara tentang berbagai jenis umpan balik dalam satu posting. Seringkali, orang akan mengatakan sesuatu seperti, "Saya membeli Merek X dan itu membuat saya sedih karena rusak, dan saya tidak pernah memiliki pengalaman dengan Merek Y yang selalu memberikan nilai seperti ini." Sangat sulit untuk menguraikan umpan balik semacam itu. Ketika Anda melihat platform mendengarkan yang lebih canggih, dan Sprinklr mana yang mungkin dianggap paling canggih saat ini, kami sangat menggunakan AI untuk dapat melakukan itu. Dan jumlah pekerjaan yang masuk ke mesin AI di Sprinklr sangat luar biasa. Lebih dari enam tahun pengembangan pada saat ini, bekerja di lebih dari 90 bahasa. Dan kami menarik dan menguraikan nuansa reaksi manusia dan perilaku manusia yang tersirat dalam semua postingan ini.

Hal kedua adalah gagasan bahwa itu tidak diminta. Saya pikir ada perbedaan besar antara saya meminta Anda untuk mengisi survei, dan Anda memutuskan untuk. Ada bias bawaan yang langsung berperan. Jadi seperti teori kuantum – prinsip ketidakpastian Heisenberg – segera setelah Anda mengamati suatu sistem, Anda mengubah sistem tersebut. Jadi tindakan mengamati dalam kelompok fokus, tindakan mengamati dalam survei yang disengaja mengubah sistem itu sendiri dan Anda tidak benar-benar tahu apakah umpan balik itu asli sebagaimana mestinya. Atau bias menjadi hanya orang-orang yang tidak bahagia, atau bias menjadi hanya orang-orang yang bahagia, atau bias menjadi orang-orang yang mungkin tidak bahagia, tetapi mengatakan mereka senang karena mereka tidak ingin mendapatkan layanan pelanggan yang buruk lain kali .

Hal tentang umpan balik yang tidak diminta yang muncul tanpa diminta di semua saluran modern ini adalah bahwa itulah yang dipikirkan orang. Tidak ada yang meminta mereka untuk mengatakannya. Mereka hanya membicarakannya, dan Anda akan melihat positif dan Anda akan melihat negatif dan Anda akan melihat segala macam hal gila di antaranya. Tapi itu adalah sampel yang sangat tidak bias. Dan saya pikir orang-orang meremehkan kekuatan kurangnya bias dalam komentar yang tidak diminta yang muncul di semua saluran modern yang berbeda ini.

Jadi sungguh, bagaimana Anda mendengarkan semua hal yang terjadi, bukan? Ada beberapa hal. Pertama, Anda harus terhubung ke semua platform tersebut melalui API mereka. Dan sekali lagi, perusahaan seperti Sprinklr yang sangat besar, memang memiliki koneksi kelas satu ke semua platform tersebut. Anda juga harus dapat menarik jenis informasi lain. Salah satu hal yang kami temukan di Sprinklr adalah untuk benar-benar mendengarkan, Anda harus melihat saluran modern, tetapi juga segala sesuatu yang digital, dari saluran yang terkadang dianggap sebagai saluran tradisional. Jadi semua TV teks tertutup sekarang menjadi umpan digital, kami menariknya ke Sprinklr, dan sebagian besar surat kabar besar sekarang memiliki umpan digital, kami memasukkannya ke Sprinklr. Sebagian besar radio sama, kami menariknya ke Sprinklr. Faktanya, setiap jenis sumber media yang diekspresikan secara digital, ditarik ke dalam Sprinklr. Jadi Anda benar-benar dapat melihat dan melihat dampaknya secara menyeluruh.

Kami melakukan 50 survei CMO paling berpengaruh teratas untuk Forbes setiap tahun. Dan bagian dari cara kami melakukan survei itu adalah kami melihat item berita di mana CMO disebutkan. Dan itu dari saluran tradisional yang baru saja saya sebutkan. Kemudian kami melihat dampak sosial dan sebutannya di semua saluran, blog, forum, situs ulasan, perpesanan, dan platform sosial modern. Dan kemudian kita juga melihat satu platform sosial tertentu yang sangat penting dalam dunia bisnis, yaitu LinkedIn. Dan khususnya, bagaimana mereka berperilaku, memberi peringkat, dan berinteraksi di LinkedIn. Dan dari situ, kami dapat merumuskan daftar 50 orang yang menurut kami paling berpengaruh. Dan itu karena mendengarkan skala luas ini.

Hal lain yang akan saya katakan, dan hanya sesuatu yang harus diperhatikan dalam mendengarkan, adalah bahwa ada banyak orang yang mengatakan bahwa mereka mendengarkan. Tapi mereka sebenarnya mengambil sampel, karena sangat sulit dan mahal, dan membutuhkan tenaga kuda yang sangat besar di bagian belakang, untuk menarik pada dasarnya apa yang menjadi miliaran komentar. Maksud saya, penyimpanan data kami sekitar 16 petabyte, jika Anda bisa bayangkan, bukan? Jadi itu digunakan untuk melatih AI, yang keren. Tapi itu juga sejumlah besar informasi. Dan sebagian besar vendor tidak mampu membelinya. Ketika mereka mengambil sampel, mereka hanya menarik sedikit, yang tidak jauh lebih baik daripada kelompok fokus kuno. Apa yang Anda inginkan adalah, Anda ingin menarik selang kebakaran penuh, itulah yang dilakukan Sprinklr. Dan itu, bagi saya, adalah cara penting untuk memastikan bahwa Anda tidak hanya mencoba untuk mendapatkan sentimen secara umum sebagai pelanggan — Anda mencoba untuk mendapatkan sentimen dari setiap pelanggan, sehingga pada akhirnya Anda dapat bertindak berdasarkan sentimen itu.

Kita akan membicarakannya lebih lanjut di “Belajar” dan “Cinta.” Tapi bukan karena saya ingin memahami perasaan orang secara umum. Saya ingin tahu bagaimana perasaan Grad, karena saya akan benar-benar memiliki semacam interaksi pribadi dengan Grad. Untuk dapat melakukan itu untuk Grad, saya akan mendengarkan Grad.

Baiklah. Jadi, Dengarkan, Pelajari, Cinta. Hari ini adalah tentang "Dengar." Kami akan kembali besok dan kami akan berbicara tentang "Belajar."

Dan mari tetap terhubung. Anda dapat mengikuti saya di twitter di @gradconn. Facebook: temani aku. LinkedIn: terhubung dengan saya. Instagram: ikuti saya. Hal yang menarik adalah saya sebenarnya satu-satunya Grad Conn di dunia, jadi Anda tidak akan kesulitan menemukan saya ke mana pun Anda ingin pergi. Ada satu hal… ada perusahaan penghubung di China yang memutuskan bahwa mereka menyukai nama saya, dan mereka menyebut diri mereka Gradconn sebagai sebuah perusahaan. Jadi, jika Anda pergi ke gradconn.com itu bukan pekerjaan sampingan saya. Itu perusahaan yang sama sekali berbeda. Saya pikir mungkin mereka juga meniru Foxconn. Bagaimanapun, itu bukan saya, tetapi sebaliknya, di semua platform saya adalah Grad Conn, dan saya berharap dapat bertemu dengan Anda.