Zpětná vazba zákazníků pro zlepšení provozu

Rozhodování na základě dat pro businesss

Ted Kwartler

Data Dude

Analýza dat z průzkumu zákazníků

$$

• Sběr dat: kvalitativní rozhovory, online recenze, transakční data
• Použití modelu k vysvětlení dat z průzkumu zákazníků

Výsledky průzkumu jako vstup modelu

• Q1: Jak jste celkově spokojen/á [1–5]?
• Q2: Jak hodnotíte kvalitu produktu/služby [1–5]?
• Q3: Jak hodnotíte nabídku produktů/služeb [1–5]?
• Q4: Souhlasíte s tím, že nabídka je spravedlivě oceněna [1–5]?

	Q1 (celková spokojenost)	Q2	Q3	Q4
Zákazník-1	1	5	5	5
Zákazník-2	1	4	5	5
Zákazník-3	0	1	3	1
Zákazník-N	1	1	4	4
...	...	...	...	...

Výsledky průzkumu jako vstup modelu

	Q1 (celková spokojenost)	Q2	Q3	Q4
Zákazník-1	1	5	5	5
Zákazník-2	1	4	5	5
Zákazník-3	0	1	3	1
Zákazník-N	1	1	4	4
...	...	...	...	...

$$

• Cílová proměnná
  • Q1
• Vysvětlující proměnné
  • Q2, Q3, Q4

Explanační modely z dat zákazníků

	Q1 (celková spokojenost)	Q2	Q3	Q4
Zákazník-1	1	5	5	5
Zákazník-2	1	4	5	5
Zákazník-3	0	1	3	1
Zákazník-N	1	1	4	4
...	...	...	...	...

$$

Model logistické regrese

$f(\text{overall satisfaction}) = \beta_1 * Q2 + \beta_2 * Q3 + \beta_3 * Q4$

Součet koeficientů beta pro pochopení vlivu

Model logistické regrese

$f(\text{overall satisfaction}) = \beta_1 * Q2 + \beta_2 * Q3 + \beta_3 * Q4$

Výstup modelu

$f(\text{overall satisfaction}) = 0.25 * Q2 + 0.25 * Q3 + 1 * Q4$

Součet koeficientů beta

	Beta	Součet beta	Podíl
Q2	.25	0.6	.42
Q3	.25	0.6	.42
Q4	.1	0.6	.16

Doplnění kontextu pomocí četnosti

$$

	Beta	Součet beta	Podíl
Q2	.25	0.6	.42
Q3	.25	0.6	.42
Q4	.1	0.6	.16

Doplnění kontextu pomocí četnosti

Kontext: jak často organizace dosahuje dobrých výsledků v dané kategorii

	Beta	Součet beta	Podíl	Četnost vysokého skóre
Q2	.25	0.6	.42	.8
Q3	.25	0.6	.42	.35
Q4	.1	0.6	.16	.15

Do toho!

Rozhodování na základě dat pro businesss