Skip to content

搞英语 → 看世界

翻译英文优质信息和名人推特

Menu
  • 首页
  • 作者列表
  • 独立博客
  • 专业媒体
  • 名人推特
  • 邮件列表
  • 关于本站
Menu

我们如何使用数据驱动的角色从根本上改善客户体验

Posted on 2023-04-28
加里萨宾贡献者
Gary Sabin是Impartner的产品副总裁,Impartner 是一家 B2B 合作伙伴管理技术提供商。

大多数围绕角色的对话都是与营销或产品团队进行的。这些团体使用人物角色通过人口统计数据、喜好、价值观、背景、目标、挑战、抱负等来定义典型客户。人物角色资料包括一张图片和一些代表该人的陈述。

它可能包括联系那个人的地方,尤其是出于营销目的。产品团队可能会将其用于成功的产品设计,从而使产品具有粘性、性能更高并且技术问题更少。

在实施中使用基于角色的服务、客户支持和客户成功为初创公司和早期公司奠定了重要基础。我们做到了,它改变了我们的公司。

它始于成为一个 100% 以客户为中心的组织的内部承诺。我们知道我们可以改善客户体验,这很好,但不是我们所追求的水平。我们让客户满意,但我们也没有让他们欣喜若狂。我们从客户的角度审视每一个流程、可交付成果、产品和客户参与,并致力于通过不断创新的方法来改善客户体验。

所以,我们深入研究了这些数字。

角色贯穿整个客户生命周期。从销售到实施再到支持、客户成功和更新。

尽管每个客户的实施方式都不同,但我们可以在多个客户组之间进行交叉匹配的一些相似之处和特征。我们查看了 250 个数据点——大约三分之二是内部数据,其余来自对公司和市场的二次研究。

我们查看的一些项目是:

  • 他们使用过竞争对手的软件吗?
  • 他们选择我们的原因是什么?
  • 他们是从电子表格和文件转换过来的吗?
  • 他们试图解决哪些具体问题?例如,一位客户指出,竞争对手在数小时内提供合作伙伴报价,而他们的公司则需要数天时间。
  • 他们使用我们的软件实现的主要目标是什么?

我们将这种情报添加到销售和实施团队之间的标准知识转移电话中,以尽可能多地了解客户。我们使用所有这些点将每个客户归类为四个角色之一。这些角色为我们工作。您的客户数据可以引导您创建客户群中最重要的角色。

我们将我们的实施分为四个不同的角色。

  • 简单性——专注于实施速度、成功时间和开箱即用的功能。 CSM 应尽早参与 30-60-90 天的规划和最佳实践。
  • 营销——专注于设计和合作伙伴体验。他们可能会就合作伙伴门户主页上的图片库提出 10 个问题。他们会询问具体的设计元素,比如按钮是否可以用圆角代替正方形等。

    我们如何使用数据驱动的角色从根本上改善客户体验Walter Thompson最初发表于TechCrunch

原文: https://techcrunch.com/2023/04/28/how-we-used-data-driven-personas-to-radically-improve-the-customer-experience/

本站文章系自动翻译,站长会周期检查,如果有不当内容,请点此留言,非常感谢。
  • Abhinav
  • Abigail Pain
  • Adam Fortuna
  • Alberto Gallego
  • Alex Wlchan
  • Answer.AI
  • Arne Bahlo
  • Ben Carlson
  • Ben Kuhn
  • Bert Hubert
  • Big Technology
  • Bits about Money
  • Brandon Skerritt
  • Brian Krebs
  • ByteByteGo
  • Chip Huyen
  • Chips and Cheese
  • Christopher Butler
  • Colin Percival
  • Cool Infographics
  • Dan Sinker
  • David Walsh
  • Dmitry Dolzhenko
  • Dustin Curtis
  • eighty twenty
  • Elad Gil
  • Ellie Huxtable
  • Ethan Dalool
  • Ethan Marcotte
  • Exponential View
  • FAIL Blog
  • Founder Weekly
  • Geoffrey Huntley
  • Geoffrey Litt
  • Greg Mankiw
  • HeardThat Blog
  • Henrique Dias
  • Herman Martinus
  • Hypercritical
  • IEEE Spectrum
  • Investment Talk
  • Jaz
  • Jeff Geerling
  • Jonas Hietala
  • Josh Comeau
  • Lenny Rachitsky
  • Li Haoyi
  • Liz Danzico
  • Lou Plummer
  • Luke Wroblewski
  • Maggie Appleton
  • Matt Baer
  • Matt Stoller
  • Matthias Endler
  • Mert Bulan
  • Mind Matters
  • Mostly metrics
  • Naval Ravikant
  • News Letter
  • NextDraft
  • Non_Interactive
  • Not Boring
  • One Useful Thing
  • Phil Eaton
  • Product Market Fit
  • Readwise
  • ReedyBear
  • Robert Heaton
  • Rohit Patel
  • Ruben Schade
  • Sage Economics
  • Sam Altman
  • Sam Rose
  • selfh.st
  • Shtetl-Optimized
  • Simon schreibt
  • Slashdot
  • Small Good Things
  • Steph Ango
  • Stephen Wolfram
  • Steve Blank
  • Taylor Troesh
  • Telegram Blog
  • The Macro Compass
  • The Pomp Letter
  • thesephist
  • Thinking Deep & Wide
  • Tim Kellogg
  • Understanding AI
  • Wes Kao
  • 英文媒体
  • 英文推特
  • 英文独立博客
©2025 搞英语 → 看世界 | Design: Newspaperly WordPress Theme