Improving Customer Experience with Data Storytelling
データストーリーテリングによる顧客体験の向上
要約(英語):
each day, one in four health care customers becomes stuck in their customer journey, unable to resolve their issue. The customer might give up, switch providers, or miss a treatment or therapy, risking their health and leaving with a negative customer experience. Data-backed stories that surface allow providers to better pinpoint and enact change on the most pertinent customer experience (CX) issues. Customers already (and constantly) give feedback through existing communication channels without being prompted or questioned. Unsolicited feedback surfaces customers’ direct, honest thoughts
要約(日本語):
毎日、ヘルスケアの顧客の4人に1人がカスタマージャーニーにとどまり、問題を解決することができません。顧客は、プロバイダーをあきらめたり、プロバイダーを切り替えたり、治療や治療を逃したりして、健康を危険にさらし、ネガティブな顧客体験を去ることがあります。表面化するデータ担当ストーリーにより、プロバイダーは最も適切なカスタマーエクスペリエンス（CX）の問題をよりよく特定し、制定することができます。顧客はすでに（そして常に）既存の通信チャネルを通じてフィードバックを促されたり質問したりすることなくフィードバックを提供しています。未承諾のフィードバックは、顧客の直接的で正直な考えを表面化します
本文:
Each day, one in four health care customers becomes stuck in their customer journey, unable to resolve their issue.
毎日、ヘルスケアの顧客の4人に1人がカスタマージャーニーにとどまり、問題を解決することができません。
This situation creates tremendous frustration for the customer; even worse, the customer might give up, switch providers, or miss a treatment or therapy, risking their health and leaving with a negative customer experience. By uncovering the root causes of these disruptions, health care organizations can resolve the top sources of customer friction. Our online training program in the DMBOK and CDMP exam preparation provides a solid foundation of different data disciplines.
この状況は、顧客に大きな不満を生み出します。さらに悪いことに、顧客はあきらめたり、プロバイダーを切り替えたり、治療や治療を逃したりして、健康を危険にさらし、ネガティブなカスタマーエクスペリエンスを残します。これらの混乱の根本原因を明らかにすることにより、ヘルスケア組織は顧客の摩擦源を解決することができます。DMBOKおよびCDMP試験の準備でのオンライントレーニングプログラムは、さまざまなデータ分野の強固な基盤を提供します。
How do they start?
彼らはどのように始めますか？
By listening to the actual voice of the customer. Teams can uncover often-missed insights when they listen to their customers’ voices.
顧客の実際の声を聞くことによって。チームは、顧客の声を聞くと、しばしば見られる洞察を明らかにすることができます。
The data-backed stories that surface allow providers to walk in their patients’ shoes to better pinpoint and enact change on the most pertinent customer experience (CX) issues.
表面化されたデータバックされたストーリーにより、プロバイダーは患者の靴を歩いて、最も適切なカスタマーエクスペリエンス（CX）の問題をより良く特定し、変化させることができます。
Customers already (and constantly) give feedback through existing communication channels without being prompted or questioned.
顧客はすでに（そして常に）既存の通信チャネルを通じてフィードバックを促されたり質問したりすることなくフィードバックを提供しています。
Unsolicited feedback surfaces customers’ direct, honest thoughts, feelings, and opinions – in their own words.
未承諾のフィードバックは、顧客の直接的で正直な考え、感情、意見を表面化します。
Bidirectional conversations where organizations can access this data include: Companies struggle with managing and analyzing data from unsolicited feedback because traditionally, there’s been less accessibility to unstructured data sources.
組織がこのデータにアクセスできる双方向の会話には次のものがあります。企業は、従来、非構造化データソースへのアクセス性が低かったため、未承諾のフィードバックからのデータの管理と分析に苦労しています。
Unlike structured survey data, unsolicited feedback typically requires very manual efforts to consume and analyze. More than 80% of conversational data remains unused because of the limited resources and time required to do a more comprehensive sampling. Many organizations also find themselves hampered by the outdated methods used to listen to or measure CX.
構造化された調査データとは異なり、未承諾のフィードバックは通常、消費して分析するために非常に手動での努力が必要です。会話データの80％以上は、より包括的なサンプリングを行うために必要なリソースと時間が限られているため、未使用のままです。また、多くの組織は、CXを聞いたり測定したりするために使用される時代遅れの方法によって妨げられていることに気付きます。
But this conversational data collected from health care organizations – more than 400,000 calls annually – offers a goldmine of insights. Ignoring this resource means missing out on uncovering large-scale data trends on the customer journey. Using artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to identify key themes and topics in customer conversations makes it easier to identify areas of improvement and where customers are struggling.
しかし、ヘルスケア組織から収集されたこの会話データは、年間40万を超える通話を提供していますが、洞察のゴールドマインを提供しています。このリソースを無視することは、カスタマージャーニーでの大規模なデータトレンドを明らかにすることを逃すことを意味します。人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用して、顧客の会話の主要なテーマとトピックを特定することで、改善の分野と顧客が苦労している場所を簡単に特定できます。
Contact centers offer an opportunity – through data storytelling, which simplifies and turns complex information into accessible stories – to learn where customer frustrations lie and give organizations insight into customers’ needs and wants.
コンタクトセンターは、データストーリーテリングを通じて、複雑な情報を簡素化し、アクセス可能なストーリーに変換する機会を提供し、顧客の欲求不満がどこにあるかを学び、組織に顧客のニーズと要望について洞察を与えます。
In the health care industry, those needs and wants boil down to customers’ expectations for a smooth patient experience.
ヘルスケア業界では、それらのニーズと欲求は、スムーズな患者体験に対する顧客の期待に要約されています。
Mining data for stories starts with creating a compelling data narrative including the same elements as the typical story: setting, characters, conflict, and resolution.
ストーリーのマイニングデータは、典型的なストーリーと同じ要素、設定、キャラクター、競合、解像度を含む、説得力のあるデータの物語を作成することから始まります。
For example, let’s take a life sciences company seeking strategies for improving patient journeys and presenting a unified agent voice. The setting?
たとえば、患者の旅を改善し、統一されたエージェントの声を提示するための戦略を求めて、ライフサイエンス会社を取り上げましょう。設定？
This particular company.
この特定の会社。
The characters?
キャラクター？
Its patients and call center agents.
その患者とコールセンターのエージェント。
The organization used conversational intelligence to study touchpoints throughout the CX journey – especially journeys with a high volume of calls.
組織は、CXジャーニー全体でタッチポイントを研究するために会話のインテリジェンスを使用しました。特に大量の電話で旅をしました。
The holistic deep dive identified the conflict: areas where messaging wasn’t clear or was missing entirely, thus creating patient stress and confusion.
全体的なディープダイブは、紛争を特定しました。メッセージングが明確でないか、完全に欠落していた領域で、患者のストレスと混乱を引き起こします。
To reach a resolution, the organization used data storytelling to pinpoint specifically where the confusion arose: Ultimately, the health care organization confirmed two things.
解決策に到達するために、組織はデータストーリーテリングを使用して、混乱が発生した場所で具体的に特定しました。最終的に、ヘルスケア組織は2つのことを確認しました。
Many agents can convey a unified voice when speaking with patients and caregivers.
多くのエージェントは、患者や介護者と話すときに統一された声を伝えることができます。
But complicated situations benefit from a single agent voice who is better equipped to remove barriers to understanding, maintain positive sentiment, and deliver a positive CX.
しかし、複雑な状況は、理解の障壁を取り除き、肯定的な感情を維持し、肯定的なCXを提供するために装備されている単一のエージェントの声から恩恵を受けます。
In this case, the life sciences company’s understanding of adherence rates increased and reaffirmed previously identified areas of opportunity. Graphs and charts speak to the head.
この場合、ライフサイエンス会社のアドヒアランス率に関する理解は増加し、以前に特定された機会の領域を再確認しました。グラフとチャートは頭に話しかけます。
Customer voices speak to the heart.
顧客の声は心に話しかけます。
Yet most organizations’ leaders don’t work daily in customer or patient experience.
しかし、ほとんどの組織のリーダーは、顧客や患者の経験で毎日働いていません。
It’s important to harness and present data generated from unsolicited feedback to these leadership teams because those insights have the greatest influence.
これらの洞察が最も大きな影響を与えるため、これらのリーダーシップチームへの未承諾のフィードバックから生成されたデータを活用して提示することが重要です。
Engagement and understanding data is the first step of prompting action.
エンゲージメントと理解データは、アクションを促す最初のステップです。
Bring storytelling into your voice of customer programs through call montages built from shared data.
共有データから構築されたコールモンタージュを介して、顧客プログラムの声にストーリーテリングを持ち込みます。
You can program speech analytics technology to listen for specific keywords and trends when creating these montages. Montaged clips of actual customer conversations are especially effective because they don’t just contain words – they contain emotion.
これらのモンタージュを作成する際に、特定のキーワードとトレンドをリッスンするために、音声分析テクノロジーをプログラムできます。実際の顧客会話のモンテージドクリップは、単語が含まれているだけでなく、感情を含んでいるため、特に効果的です。
You won’t get the same level of insight into customer frustrations from reading feedback on a survey, since survey feedback lacks nuance.
調査のフィードバックにはニュアンスがないため、調査に関するフィードバックを読むことから、顧客の欲求不満について同じレベルの洞察を得ることはできません。
But when you allow the customers to share their stories in their own words?
しかし、顧客が自分の言葉でストーリーを共有できるようにするときは？
You’re generating many more layers of data and insight.
より多くのレイヤーのデータと洞察を生成しています。
Examining patient interactions by taking time to listen to customers’ voices empowers organizations to: Quantitative and qualitative data have the power to come together to tell a complete story, communicating a need for action and turning insights into strategies.
顧客の声に時間をかけることで患者の相互作用を調べると、組織は次のようになります。定量的および定性的データは、完全なストーリーを伝え、行動の必要性を伝え、洞察を戦略に変える力を持っています。
These insights enable leaders to create a data-backed and comprehensive response plan and influence their strategic vision.
これらの洞察により、リーダーはデータに支えられた包括的な対応計画を作成し、戦略的ビジョンに影響を与えることができます。
Combining data with crucial insights into consumer behavior by leveraging conversational intelligence with storytelling helps leaders see logical and emotional cases for making CX changes.
会話のインテリジェンスをストーリーテリングと活用することにより、データを消費者行動に関する重要な洞察と組み合わせることで、リーダーはCXの変更を行うための論理的および感情的なケースを見ることができます。
Those changes can include: To start, prioritize the most critical areas of improvement you’ve identified and create a plan to make systematic improvements.
これらの変更には、以下が含まれます。開始するには、特定した改善の最も重要な領域を優先し、体系的な改善を行う計画を作成します。
Begin with one question, department, team, or case, and expand as patient experiences improve, using refreshed data to retell the story.
1つの質問、部門、チーム、またはケースから始めて、患者の経験が改善するにつれて拡張し、更新されたデータを使用してストーリーを語ります。
Data storytelling enables business leaders to make more informed decisions and improve customer interactions.
データストーリーテリングにより、ビジネスリーダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、顧客のやり取りを改善できます。
Single data points alone can’t provide the meaning necessary to drive true business change.
単一のデータポイントだけで、真のビジネスの変化を促進するために必要な意味を提供することはできません。
Why?
なんで？
Because true, lasting change needs context – and story elements help create true understanding.
真実であるため、永続的な変更にはコンテキストが必要であり、ストーリー要素は真の理解を生み出すのに役立ちます。
Data stories add value, meaning, and context, helping health care organizations’ leaders connect the dots and put insights into action.
データストーリーは、価値、意味、コンテキストを追加し、ヘルスケア組織のリーダーが点をつなぎ、洞察を行動に移すのを支援します。
元記事
https://www.dataversity.net/improving-customer-experience-with-data-storytelling/
