ความคิดเห็นของลูกค้าช่วยให้การปรับปรุงผลิตภัณฑ์เป็นไปได้

ความจริงก็คือ คุณไม่มีสิทธิ์ตัดสินว่าสินค้าของคุณสมบูรณ์แบบหรือไม่ ลูกค้าของคุณต่างหากที่เป็นผู้ตัดสิน

หากพวกเขาไม่สามารถหาคุณค่าในมันได้ รู้สึกติดขัดอยู่กลางทางของกระบวนการทำงาน หรือคอยหวังว่ามันจะมีฟีเจอร์นั้น ฟีเจอร์นี้ เวอร์ชันที่สมบูรณ์แบบของคุณก็ไม่มีความหมาย

ความคิดเห็นจากลูกค้าเผยให้เห็นว่าผู้คนคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ และสิ่งที่พวกเขาคาดหวังจากมัน

เมื่อคุณวิเคราะห์ข้อมูลย้อนกลับนี้ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่คุณควรปรับปรุงเป็นลำดับแรก คุณลักษณะใหม่ ๆ ที่ควรเปิดตัว และสิ่งที่สามารถทำให้ผลิตภัณฑ์ของคุณสมบูรณ์แบบ

ในบล็อกนี้ เราจะอธิบายว่าทำไมความคิดเห็นของลูกค้าจึงมีความสำคัญ และวิธีใช้ประโยชน์จากมันเพื่อปรับปรุงสินค้า/บริการของคุณ เราแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการรวบรวม วิเคราะห์ จัดลำดับความสำคัญ และดำเนินการตามความคิดเห็นของลูกค้า

ความคิดเห็นของลูกค้าหมายถึงอะไรสำหรับทีมผลิตภัณฑ์

โดยแก่นแท้แล้ว ข้อเสนอแนะจากลูกค้าคือข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างซึ่งผู้ใช้แบ่งปันเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขากับผลิตภัณฑ์ของคุณ—สิ่งที่ใช้ได้ผล สิ่งที่ไม่ได้ผล สิ่งที่ทำให้สับสน สิ่งที่ทำให้พึงพอใจ และสิ่งที่พวกเขาต้องการให้มี

ข้อมูลจากลูกค้าเข้ามาในรูปแบบที่หลากหลาย

ผู้ใช้คนหนึ่งอาจแสดงความคิดเห็นที่จริงใจบนโพสต์โซเชียลมีเดียของคุณ ในขณะที่อีกคนให้คะแนนบริการของคุณผ่านแบบสำรวจทางอีเมล จากนั้นก็มีผู้ใช้ที่ระบายความในใจยาวสองย่อหน้าในกระทู้ Reddit 😅

เพื่อวิเคราะห์เสียงของลูกค้า (VoC)อย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องเข้าใจความแตกต่างของประเภทการให้คำแนะนำแต่ละประเภท:

1. ข้อเสนอแนะ (โดยตรง)

นี่คือข้อเสนอแนะที่คุณขออย่างเชิงรุก คุณเป็นผู้ควบคุมการสนทนา จังหวะเวลา และคำถามสำหรับข้อเสนอแนะเอง สิ่งนี้จะทำให้ผู้ใช้มีสมาธิกับสิ่งที่คุณต้องการแก้ไขอย่างแท้จริง

ข้อดี:

ข้อเสีย:

2. ข้อเสนอแนะโดยไม่ได้ร้องขอ (ทางอ้อม)

นี่คือความคิดเห็นที่ผู้ใช้แบ่งปันตามเงื่อนไขของตนเอง โดยปกติแล้วจะเกิดจากอารมณ์ที่รุนแรง ตัวอย่างเช่น เมื่อพวกเขาชื่นชอบฟีเจอร์ใดเป็นพิเศษ หรือเมื่อพวกเขาพร้อมที่จะเลิกใช้งานเพราะพบข้อผิดพลาด

ข้อดี:

ข้อเสีย:

3. ข้อเสนอแนะเชิงปริมาณ

ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตัวเลข คะแนน เปอร์เซ็นต์ ฯลฯ แสดงให้เห็นรูปแบบที่สามารถวัดได้ทั่วทั้งกลุ่มเป้าหมายของคุณ

ข้อดี:

ข้อเสีย:

4. ข้อเสนอแนะเชิงคุณภาพ

นี่คือข้อเสนอแนะที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาที่แท้จริง ความกังวลของลูกค้า อารมณ์ความรู้สึก ฯลฯ ข้อเสนอแนะนี้ให้บริบทที่จำเป็นในการตีความคะแนนเชิงปริมาณ

ข้อดี:

ข้อเสีย:

ทำไมความคิดเห็นของลูกค้าจึงมีความสำคัญต่อการปรับปรุงผลิตภัณฑ์

ความคิดเห็นจากลูกค้าช่วยสองสิ่งได้ดีในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์: ลดความเสี่ยงในการสร้างสิ่งที่ผิด และเร่งการส่งมอบคุณค่าที่แท้จริง

นี่คือวิธี:

วิธีรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ (ขั้นตอนต่อขั้นตอน)

การรวบรวมความคิดเห็นเป็นขั้นตอนแรกของกระบวนการวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณ. นี่คือสี่ขั้นตอนในการรวบรวมความคิดเห็น.

เราจะแสดงให้คุณเห็นด้วยว่าซอฟต์แวร์การจัดการผลิตภัณฑ์ของ ClickUpช่วยให้ทุกอย่างง่ายขึ้นในทุกขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: ระบุจุดสัมผัสที่สำคัญ

เริ่มต้นด้วยการวางแผนเส้นทางการเดินทางของลูกค้าทั้งหมด ระบุทุกการมีปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณตั้งแต่ต้นจนจบ

นี่คือจุดสัมผัสหลักของคุณ เป้าหมายของคุณคือการจับความคาดหวังและความรู้สึกของลูกค้าแบบเรียลไทม์ในทุกจุดเหล่านี้

ต่อไป ให้ตัดสินใจว่าจะใช้ช่องทางใดในการรวบรวมความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ในแต่ละจุดสัมผัส ตัวอย่างเช่น ใช้อีเมลในการรวบรวมความคิดเห็นโดยละเอียดหลังจากลูกค้าซื้อสินค้าเสร็จสิ้นแล้ว ในทำนองเดียวกัน ป๊อปอัปในแอปจะช่วยรวบรวมความคิดเห็นอย่างรวดเร็วและทันทีเมื่อผู้ใช้ลองใช้ฟีเจอร์ใหม่

ClickUp ช่วยได้อย่างไร

การใช้กระดานไวท์บอร์ดเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการจัดวางขั้นตอนทุกขั้นตอนที่ลูกค้าของคุณทำตั้งแต่การค้นพบครั้งแรกจนถึงการกลายเป็นผู้ใช้ที่ภักดี

ด้วยClickUp Whiteboards คุณสามารถวางแผนและจัดระเบียบการเดินทางของลูกค้าทั้งหมดได้แบบเรียลไทม์

นี่คือวิธี:

คุณยังสามารถเชิญทีมของคุณเข้าร่วมไวท์บอร์ดเพื่อให้ทุกคนสามารถเพิ่มข้อมูลเชิงลึก แสดงความคิดเห็นในบันทึกหรือรูปร่างเฉพาะ และระดมความคิดแก้ไขปัญหาแบบเรียลไทม์ได้อีกด้วย

ขั้นตอนที่ 2: ผสมผสานวิธีการเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ

วิธีที่ง่ายที่สุดในการรวบรวมความคิดเห็นที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในครั้งเดียวคือการรวมการให้คะแนนกับความคิดเห็น เมื่อใดก็ตามที่คุณขอให้ผู้ใช้ให้คะแนนบางสิ่งในแบบฟอร์ม ให้มีช่องข้อความที่เลือกได้เสมอทันทีหลังจากนั้น

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ให้คะแนนคุณลักษณะหนึ่ง 3 จาก 5 คำถามติดตามของคุณควรเป็น: "มีสิ่งใดบ้างที่เราสามารถเปลี่ยนแปลงเพื่อให้คุณลักษณะนี้ดีขึ้น?"

ClickUp ช่วยได้อย่างไร

ClickUp มีเทมเพลตแบบฟอร์มความคิดเห็นที่ทรงพลังและใช้งานง่ายสองแบบ ซึ่งช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลเชิงตัวเลขและความคิดเห็นในรูปแบบข้อความได้:

1. แบบฟอร์มข้อเสนอแนะลูกค้า ClickUp

รับเทมเพลตฟรี

เทมเพลตแบบฟอร์มความคิดเห็นของลูกค้าของ ClickUpเป็นแบบฟอร์มที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งคุณสามารถปรับแต่งได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้ใช้งานได้ในไม่กี่นาที

ใช้เพื่อรวบรวมความคิดเห็นที่ครอบคลุมจากลูกค้า จัดระเบียบข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมมาโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าเพื่อความสำเร็จในระยะยาว

คุณสมบัติหลักของเทมเพลตนี้:

เทมเพลตนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการรวบรวมข้อมูลย้อนกลับอย่างต่อเนื่อง แบบสำรวจหลังการเปิดตัว หรือแม้แต่การติดตามผลกิจกรรม

2. แบบสำรวจความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ClickUp

รับเทมเพลตฟรี

เทมเพลตแบบสำรวจความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของ ClickUpช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากผู้ใช้เกี่ยวกับฟีเจอร์เฉพาะอย่างเป็นระบบ

ตัวอย่างเช่น ส่งแบบสำรวจนี้ออกไปหลังจากการเปิดตัวฟีเจอร์หลัก โดยขอให้ผู้ใช้ให้คะแนนฟีเจอร์ใหม่ อธิบายปัญหาที่พวกเขาพบ และแนะนำการปรับปรุงเพิ่มเติม

คุณสมบัติหลักของเทมเพลตนี้:

เทมเพลตนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้าง, ข้อเสนอแนะจากการทดสอบเบต้า, หรือการตรวจสอบสุขภาพของผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง

ขั้นตอนที่ 3: ทำให้ง่ายต่อการตอบกลับ

ไม่มีใครชอบกรอกแบบฟอร์มที่ยาวและซับซ้อน—รวมถึงคุณด้วย

ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้เพื่อเพิ่มอัตราการตอบกลับและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าของคุณ

ClickUp ช่วยได้อย่างไร

การออกแบบแบบฟอร์มด้วยตนเองหรือเขียนโค้ดตรรกะที่กำหนดเองเป็นงานที่ยุ่งยากClickUp Formsมีทางออกที่ง่ายกว่า

สร้างแบบฟอร์มความคิดเห็นเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการได้เกือบจะทันทีโดยใช้ตัวสร้างแบบลากและวางที่มองเห็นได้ คุณสามารถเพิ่ม ลบ และจัดลำดับคำถามใหม่ได้เพียงแค่ลาก!

นี่คือวิธีที่คุณสามารถสร้างแบบสำรวจมาตรฐานอุตสาหกรรมโดยใช้ ClickUp Forms:

ขั้นตอนที่ 4: รวบรวมความคิดเห็นทั้งหมดไว้ในที่เดียว

มันง่ายกว่ามากที่จะสังเกตเห็นแนวโน้มเมื่อทุกคำตอบอยู่ในที่เดียว ไม่มีใครพลาดข้อมูลสำคัญ และทุกทีมจะอยู่ในหน้าเดียวกัน

ClickUp ช่วยได้อย่างไร

ด้วย ClickUp คุณไม่จำเป็นต้อง สร้าง ที่เก็บข้อมูลกลางเลย—มันมีอยู่แล้ว

ในฐานะที่เป็นพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ ClickUp นำข้อมูลและความสามารถของ AI ของคุณมารวมไว้ในที่เดียว เพื่อให้คุณสามารถจัดการข้อเสนอแนะได้โดยไม่ต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือต่างๆ

สำหรับเริ่มต้น คุณสามารถใช้ClickUp's Enterprise Searchเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับความคิดเห็น แบบฟอร์ม หรือไฟล์ใด ๆ ได้อย่างรวดเร็วทั่วทั้งพื้นที่ทำงานของคุณ เพียงพิมพ์คำค้นหาของคุณในแถบค้นหาของ ClickUp แล้วระบบจะดึงข้อมูลที่ถูกต้องมาให้คุณภายในไม่กี่วินาที

ClickUp ยังมีการผสานการทำงานกับแอปเนทีฟมากกว่า 1,000 รายการเพื่อทำให้การไหลของข้อมูลย้อนกลับเข้าสู่ ClickUp เป็นไปโดยอัตโนมัติ ทุกการตอบกลับ ไม่ว่าจะมาจากที่ใด จะถูกส่งไปยังพื้นที่ทำงานกลางของ ClickUp ของคุณ พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

วิธีเปลี่ยนข้อเสนอแนะของลูกค้าให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

คุณได้ทำงานหนักในการรวบรวมความคิดเห็นจากลูกค้าผ่านช่องทางต่างๆ มาแล้ว ถึงเวลาที่จะเจาะลึกและสกัดเอาข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าออกมา

นี่คือวิธีการทำ และวิธีที่แพลตฟอร์มอย่าง ClickUp สามารถช่วยได้

จัดหมวดหมู่และวิเคราะห์ข้อเสนอแนะ

ขั้นตอนนี้ประกอบด้วยการประเมินสองประเภท:

อย่างไรก็ตาม การอ่านและติดแท็กทุกคำตอบด้วยตนเองนั้นใช้เวลานานและอาจเกิดอคติ ซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณได้

พบกับClickUp Brain ผู้ช่วย AI ที่ผสานรวมอยู่ใน ClickUp มันทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์ข้อเสนอแนะอัจฉริยะที่คุณสามารถพูดคุยด้วยเพื่อวิเคราะห์ข้อเสนอแนะที่แม่นยำได้อย่างง่ายดาย

นี่คือตัวอย่างง่าย ๆ ของวิธีการทำงานในทางปฏิบัติ:

ClickUp AI Fieldsยกระดับการจัดหมวดหมู่ความคิดเห็นไปอีกขั้นด้วยการผสานการวิเคราะห์ของ AI เข้ากับการทำงานอัตโนมัติ เมื่อใดก็ตามที่ความคิดเห็นถูกเปลี่ยนเป็นงาน AI fields จะสร้างหรือวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติตามคำแนะนำที่คุณเขียน

วิธีการใช้ฟิลด์ AI:

สร้างภาพข้อมูลเชิงลึกกับทีมของคุณ

เมื่อคุณได้วิเคราะห์ข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นแล้ว คุณต้องมั่นใจว่าข้อมูลเหล่านั้นไปถึงบุคคลที่เหมาะสม

ตั้งค่าแดชบอร์ดตามบทบาทเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของความต้องการและความรู้สึกของลูกค้าตลอดเวลา, ระบุคุณสมบัติที่ก่อให้เกิดการร้องเรียนมากที่สุด, และตรวจสอบความถี่ที่คู่แข่งถูกกล่าวถึง.

ใน ClickUp คุณสามารถเปลี่ยนความคิดเห็นของลูกค้าแบบดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้จริงสำหรับทุกทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้วยClickUp Dashboards

พวกเขาดึงข้อมูลการตอบกลับจากรายการ, โฟลเดอร์, หรือพื้นที่ใด ๆ และแสดงผลโดยใช้บัตรภาพต่าง ๆ — แผนภูมิแท่ง, แผนภูมิวงกลม, แผนภูมิเส้น, และอื่น ๆ

เนื่องจากงานให้ข้อเสนอแนะสามารถถูกติดแท็กและจัดหมวดหมู่ด้วยฟิลด์ที่กำหนดเองใน ClickUp(เช่น ความรู้สึก, พื้นที่ผลิตภัณฑ์, ความเร่งด่วน) คุณสามารถกรองและจัดกลุ่มข้อมูลในแดชบอร์ดของคุณได้แบบเรียลไทม์ ต้องการดูเฉพาะข้อเสนอแนะเชิงลบเกี่ยวกับการเริ่มต้นใช้งานหรือไม่? เพียงกรองตามฟิลด์เหล่านั้น

ที่สำคัญที่สุด แดชบอร์ดของ ClickUp สามารถปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ ดังนั้นคุณสามารถสร้างมุมมองที่แตกต่างกันสำหรับบทบาทต่างๆ เช่น ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ทีมสนับสนุน ผู้บริหาร ฯลฯ

ทำให้กระบวนการสำหรับวงจรการให้ข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเป็นอัตโนมัติ

ใช้ AI และระบบอัตโนมัติในการรวบรวม, คัดแยก, และวิเคราะห์ข้อมูลข้อเสนอแนะโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงผลิตภัณฑ์แทนการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง คุณยังสามารถติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก เช่น ปริมาณการตอบกลับ และอัตราการเสร็จสิ้นแบบสำรวจ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการของคุณ

สร้างระบบอัตโนมัติตามกฎใน ClickUp เพื่อให้ทุกครั้งที่มีแบบฟอร์มความคิดเห็นใหม่ถูกส่งเข้ามา จะมีงานถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติในรายการความคิดเห็นของคุณ

คุณสามารถกำหนดค่าการทำงานอัตโนมัติของ ClickUpเพิ่มเติมได้ดังนี้:

ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าส่งรายงานข้อบกพร่อง ClickUp จะมอบหมายงานนี้ให้กับทีม QA ตั้งสถานะเป็น "รอการตรวจสอบ" และติดแท็กเป็น "ความสำคัญสูง"

เรียนรู้วิธีสร้าง Super Agent ตัวแรกของคุณ:

ความคิดเห็นของลูกค้าช่วยให้การจัดลำดับความสำคัญของผลิตภัณฑ์ดีขึ้นได้อย่างไร

คุณมีข้อเสนอแนะแล้ว แต่จะใช้มันเพื่อจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ที่ควรปรับปรุงอย่างไร?

1. ใช้กรอบการจัดลำดับความสำคัญ

กรอบการจัดลำดับความสำคัญเป็นวิธีที่ง่ายในการประเมินและให้คะแนนคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์หรือแนวคิดต่างๆ ตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มันช่วยให้คุณจัดอันดับโครงการพัฒนาตามผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ความพยายามที่คาดการณ์ไว้ และคุณค่าที่มีต่อฐานลูกค้าของคุณ

ด้านล่างนี้คือสามกรอบการทำงานที่พบบ่อยสำหรับการจัดลำดับความสำคัญของข้อเสนอแนะ:

แบบจำลองการให้คะแนน RICE

RICE ย่อมาจาก Reach, Impact, Confidence, และ Effort. ทีมใช้เพื่อให้คะแนนคุณลักษณะแต่ละอย่างตาม:

คุณกำหนดคะแนนให้กับแต่ละเกณฑ์เหล่านี้และคำนวณคะแนน RICE โดยรวมโดยใช้สูตร:

คะแนน RICE = (การเข้าถึง x ผลกระทบ x ความมั่นใจ) / ความพยายาม

คะแนนสูงขึ้น ระดับความสำคัญสูงขึ้น

กรอบงาน MoSCoW

MoSCoW แบ่งข้อเสนอแนะที่มีคุณค่าออกเป็นสี่ประเภท:

วิธีนี้ช่วยป้องกันการก่อสร้างเกินความจำเป็นและช่วยให้คงความมุ่งเน้นไว้ภายใต้กรอบเวลาที่จำกัดหรือกำหนดเส้นตายในการเผยแพร่

คุณค่าเทียบกับความพยายาม

นี่คือเมทริกซ์ 2×2 ง่าย ๆ ที่คุณวาดแผนภาพการให้คำแนะนำตามคุณค่าที่มันมอบให้แก่ผู้ใช้เมื่อเทียบกับความพยายามที่ต้องใช้ในการสร้างมัน

ในการใช้งาน ให้เริ่มจากการกำหนดแผนที่แต่ละคำขอจากข้อเสนอแนะบนแกนสองแกน (X = ความพยายาม, Y = มูลค่า)

ตอนนี้ คุณมีสี่ควอดแรนต์:

ให้ความสำคัญกับชัยชนะที่รวดเร็วและการลงทุนเชิงกลยุทธ์ก่อน

การชนะอย่างรวดเร็วอาจใช้เวลาเพียงวันหรือสองวันในการออกแบบและจัดส่ง แต่มันช่วยลดความรำคาญได้ทันทีและแสดงให้ลูกค้าเห็นว่าคุณฟังพวกเขา

ในขณะที่การลงทุนเชิงกลยุทธ์เป็นโครงการที่อาจใช้เวลาทั้งไตรมาสและต้องการการประสานงานระหว่างทีมต่างๆ แต่สิ่งเหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงตำแหน่งของผลิตภัณฑ์และความเหนียวแน่นในระยะยาวอย่างมีนัยสำคัญ

2. แผนที่จุดปวดไปยังผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ทำงานกับข้อมูลความคิดเห็นของลูกค้าที่มีอยู่อย่างจำกัดใช่หรือไม่? เพียงเชื่อมโยงจุดที่ลูกค้าประสบปัญหาเข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจหรือเป้าหมายที่ได้รับผลกระทบ เพื่อจัดลำดับความสำคัญของความคิดเห็น

เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์จุดเจ็บปวดและจัดกลุ่มตามหัวข้อที่คล้ายกัน จากนั้นเชื่อมโยงแต่ละจุดเจ็บปวดกับผลลัพธ์ที่ชัดเจน เช่น การลดอัตราการยกเลิกบริการของผู้ใช้ หรือการเพิ่มคะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT)

สุดท้าย ให้ประเมินผลกระทบโดยการประมาณค่าผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ความพยายาม และทรัพยากรที่จำเป็น

🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: ทำไมต้องลำบากกับสูตรที่ซับซ้อนด้วยตนเอง เมื่อคุณสามารถจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ได้อย่างชัดเจนด้วยภาพ?

ด้วยมุมมองบอร์ดของ ClickUp คุณสามารถจัดระเบียบความคิดเห็นบนกระดานคัมบังและเพิ่มฟิลด์ที่กำหนดเองสำหรับความเร่งด่วน ผลกระทบ ความพยายาม หรือกลุ่มลูกค้าได้

เพื่อจัดลำดับความสำคัญ คุณสามารถกรองบอร์ดได้อย่างง่ายดาย ต้องการดูคำขอที่มีผลกระทบสูงจากลูกค้าองค์กรหรือไม่ เพียงกรองตาม "ผลกระทบ" และ "กลุ่มลูกค้าองค์กร" เพื่อดูได้ทันทีว่าอะไรที่ต้องสร้างต่อไป

วิธีใช้ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และคุณภาพฟีเจอร์

นี่คือตัวอย่างการนำไปใช้จริงของการใช้ข้อมูลจากลูกค้าเพื่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์:

การเพิ่มประสิทธิภาพการนำทาง

ความคิดเห็นจากลูกค้าช่วยให้คุณเข้าใจว่าผู้ใช้หลงทางในส่วนใดของผลิตภัณฑ์หรือส่วนใดที่เข้าถึงยาก จากนั้นคุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดระเบียบเมนูใหม่ เปลี่ยนชื่อปุ่ม และออกแบบกระบวนการทำงานใหม่

📌 ตัวอย่าง: หากผู้ใช้กล่าวถึงบ่อยครั้งว่าไม่สามารถหา "การตั้งค่าบัญชี" ได้ ให้ย้ายตัวเลือกนั้นไปยังตำแหน่งที่เด่นชัดมากขึ้นในส่วนหัว

การตรวจจับและแก้ไขข้อบกพร่อง

ผู้ใช้จะรายงานข้อบกพร่องหรือปัญหาที่รบกวนประสบการณ์ของพวกเขาอย่างรวดเร็ว คุณสามารถรวบรวมและจัดหมวดหมู่ความคิดเห็นเหล่านี้เพื่อค้นหาแนวโน้ม จัดลำดับความสำคัญของปัญหาที่สำคัญ และแก้ไขปัญหาเหล่านั้นอย่างรวดเร็ว

📌 ตัวอย่าง: เมื่อผู้ใช้รายงานว่าการส่งออกข้อมูลล้มเหลวอย่างต่อเนื่องที่ 90% คุณสามารถแยกสภาพแวดล้อมเฉพาะและส่งการแก้ไขก่อนที่ปัญหาจะขยายตัว

การจัดลำดับความสำคัญของแผนงานผลิตภัณฑ์

คุณยังคงเลือกฟีเจอร์สำหรับแผนงานผลิตภัณฑ์ของคุณโดยอิงจากความรู้สึกส่วนตัวอยู่หรือไม่? ข้อเสนอแนะจากลูกค้าเป็นช่องทางตรงที่ช่วยให้คุณทราบถึงความต้องการที่แท้จริงซึ่งส่งผลต่อธุรกิจ แทนที่จะเสียเวลาและทรัพยากรทางวิศวกรรมไปกับโครงการที่ไม่มีประโยชน์ คุณจะใช้ความต้องการจากโลกแห่งความเป็นจริงในการคัดกรองฟีเจอร์ที่ช่วยเพิ่มการรักษาลูกค้าและการเติบโต

📌 ตัวอย่าง: 70% ของลูกค้าองค์กรของคุณต้องการการผสานระบบ CRM ที่เฉพาะเจาะจง. คุณเพิ่มความต้องการนี้ไว้ที่ด้านบนของสปรินต์ถัดไปเพื่อปลดล็อกส่วนรายได้ใหม่และตอบสนองความคาดหวังของลูกค้า.

การปรับปรุงกระบวนการเริ่มต้นใช้งานสำหรับผู้ใช้

อัตราการออกจากระบบสูงในช่วงห้านาทีแรกของการใช้งานผลิตภัณฑ์มักหมายความว่าการแนะนำการใช้งานของคุณซับซ้อนเกินไป

การนำระบบฟีดแบ็กจากลูกค้ามาใช้จะช่วยให้เห็นช่วงเวลาที่ผู้ใช้รู้สึกหนักใจหรือสับสนกับขั้นตอนการตั้งค่าได้อย่างชัดเจน ทีมผลิตภัณฑ์จะใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการตัดขั้นตอนที่ไม่จำเป็น เพิ่มคำแนะนำในจุดที่ผู้ใช้ติดขัด และช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงคุณค่าหลักของผลิตภัณฑ์ได้เร็วขึ้น

📌 ตัวอย่าง: ข้อมูลการลงทะเบียนแอปแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้เลิกใช้งานเมื่อถูกขอให้ "เชิญเพื่อนร่วมทีม" คุณจึงออกแบบขั้นตอนใหม่และย้ายขั้นตอนนี้ไปยังขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน เพื่อให้ผู้ใช้สามารถสำรวจแอปได้อย่างครบถ้วนก่อน

วิธีแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกจากข้อเสนอแนะกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

การรวบรวมข้อมูลจะไร้ประโยชน์หากมันตายอยู่ในกล่องจดหมายหรือแดชบอร์ดของคุณ เพื่อให้ได้รับการสนับสนุนสำหรับฟีเจอร์ใหม่ คุณต้อง:

วิธีปิดการขายกับลูกค้าหลังจากการปรับปรุง

หากคุณรวบรวมข้อเสนอแนะแต่ไม่เคยประกาศการแก้ไข (เช่น ปิดวงจร) ผู้ใช้จะคิดว่าข้อเสนอแนะของพวกเขาถูกส่งเข้าไปในหลุมดำ

เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ ให้แน่ใจว่าคุณ:

ตัวอย่างการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่เกิดจากการตอบกลับของลูกค้า

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างจริงสองกรณีของบริษัทที่ประสบความสำเร็จในการใช้ประโยชน์จากข้อเสนอแนะของลูกค้าเพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุงผลิตภัณฑ์:

1. สตาร์บัคส์: ไอเดียของฉันสำหรับสตาร์บัคส์

ในปี 2008 สตาร์บัคส์เผชิญกับราคาหุ้นที่ตกต่ำ คุณภาพสินค้า และประสบการณ์การบริการลูกค้าที่แย่ลง

เพื่อแก้ไขปัญหาทั้งหมด พวกเขาได้เปิดตัว "My Starbucks Idea" ซึ่งเป็นชุมชนดิจิทัลที่ลูกค้าสามารถส่งข้อเสนอ โหวต และแสดงความคิดเห็นได้

✅ ผลลัพธ์: แฟน ๆ ส่งไอเดียมากกว่า 150,000 ไอเดีย ซึ่งมีหลายร้อยไอเดียที่ได้รับการนำไปใช้และเปิดตัวจริง ไอเดียเหล่านี้รวมถึง: การชำระเงินผ่านมือถือที่ช่องไดร์ฟทรู, เค้กป๊อป, Wi-Fi ฟรี, รสชาติใหม่ ๆ เช่น ฮาเซลนัท มัคคิอาโต้ และพัมป์คิน สไปซ์ ลาเต้ VIA เป็นต้น

2. เลโก้: การระดมความคิดจากมวลชนเพื่อจัดทำแคตตาล็อก

หลังจากเกือบจะล้มละลายในช่วงต้นปี 2000 LEGO ได้ตระหนักว่านักออกแบบภายในของบริษัทไม่เข้าใจสิ่งที่ "AFOLs" (ผู้ใหญ่ที่ชื่นชอบ LEGO) ต้องการจริงๆ

พวกเขาเปิดตัวLEGO Ideas ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่แฟนๆ สามารถส่งผลงานออกแบบของตนเองได้ หากผลงานของแฟนคนใดได้รับคะแนนโหวตถึง 10,000 คะแนน LEGO จะพิจารณาเพื่อผลิตเป็นสินค้าอย่างเป็นทางการ

✅ ผลลัพธ์: โปรแกรมความคิดเห็นนี้ได้สร้างชุด LEGO ที่ได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม เช่น NASA Apollo Saturn V และ The Office

วิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และขับเคลื่อนการปรับปรุงด้วย ClickUp

โลกนี้เป็นของลูกค้า—แบรนด์ก็แค่ใช้ชีวิตอยู่ในนั้น

การไม่ให้ความสำคัญกับความคิดเห็นของลูกค้าอย่างจริงจังมีผลกระทบร้ายแรง: คุณภาพของผลิตภัณฑ์ลดลง, แผนงานที่ไม่สอดคล้องกัน, อัตราการสูญเสียลูกค้าที่สูงขึ้น, และช่องว่างที่กว้างขึ้นระหว่างคุณกับคู่แข่ง

ClickUp ช่วยลดภาระของคุณและทำให้กระบวนการให้ข้อเสนอแนะเป็นอัตโนมัติตั้งแต่ต้นจนจบ คุณสามารถสร้างแบบฟอร์มสำรวจได้ในไม่กี่นาที ใช้ AI ที่เข้าใจบริบทเพื่อวิเคราะห์ข้อเสนอแนะประเภทต่างๆ และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริงกับทีมของคุณ

ด้วยการทำเช่นนี้ คุณจะเปลี่ยนความสนใจจากการวิเคราะห์คำแนะนำไปสู่การนำไปปฏิบัติและปรับปรุงสินค้า/บริการของคุณ

ลงทะเบียนใช้ ClickUp วันนี้เพื่อเริ่มต้นใช้งาน

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการผสมผสานวิธีการที่มีการกระตุ้นและไม่มีการกระตุ้นเข้าด้วยกัน ใช้แบบสำรวจในแอปเพื่อรับปฏิกิริยาทันที อีเมลสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียด และการฟังบนโซเชียลเพื่อจับความคิดเห็นที่ไม่ผ่านการกรองเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า การจับจังหวะเวลาเป็นสิ่งสำคัญ—ควรขอความคิดเห็นและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าในขณะที่ประสบการณ์ยังสดใหม่ในความทรงจำของผู้ใช้

เริ่มต้นด้วยการรวบรวมคะแนนเชิงปริมาณเพื่อสังเกตแนวโน้ม จากนั้นใช้ AI ในการวิเคราะห์ความคิดเห็นเชิงคุณภาพเพื่อหาความรู้สึกของผู้ตอบ การจัดหมวดหมู่คำตอบเป็นหัวข้อ เช่น "การใช้งาน" หรือ "ราคา" จะช่วยให้คุณก้าวข้ามข้อร้องเรียนรายบุคคลไปสู่การระบุปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำ

ทั้งข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพมีความสำคัญต่อการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ตัวเลขบอกคุณว่า อะไร กำลังเกิดขึ้น (เช่น อัตราการยกเลิกสูง) ในขณะที่ความคิดเห็นแบบเปิดกว้างอธิบายว่า ทำไม การรวมข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกันช่วยให้ทีมของคุณสามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลทางเทคนิคกับปัจจัยทางอารมณ์ในโลกจริงของผู้ใช้ของคุณ

ตรวจสอบความคิดเห็นระดับสูงและรายงานข้อบกพร่องที่เร่งด่วนทุกวัน อย่างไรก็ตาม ให้ทำการวิเคราะห์เชิงลึกทุกสัปดาห์หรือทุกสองสัปดาห์เพื่อให้ข้อเสนอแนะสอดคล้องกับแผนงานผลิตภัณฑ์ของคุณ

เครื่องมืออย่าง ClickUp เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการขยายวงจรการรับข้อเสนอแนะ ClickUp ช่วยรวมข้อมูลจากแบบฟอร์ม อีเมล และการแชทไว้ในที่เดียว โดยใช้ AI ที่ติดตั้งมาในตัวเพื่อติดแท็กความรู้สึกและสรุปคำตอบนับพันรายการได้ทันที สิ่งนี้เปลี่ยนข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นแผนงานที่เป็นระบบและนำไปปฏิบัติได้จริง