Học dữ liệu tinh gọn

Tiếng nói cấu thành

Tại Omidyar Network, chúng tôi bắt đầu từ một niềm tin cơ bản: Mọi người vốn đã tốt và có khả năng, nhưng họ thường thiếu cơ hội. Chúng tôi tin rằng nếu chúng tôi đầu tư vào con người, thông qua cơ hội, họ sẽ tạo ra lợi nhuận tích cực cho bản thân, gia đình và thế giới nói chung.

Nhưng quá thường xuyên tiếng nói của những người ở cuối sự can thiệp của chúng ta - những người mà chúng ta hy vọng trao quyền - không được nghe bởi các diễn viên thúc đẩy vốn, chính sách và tài nguyên vì lợi ích của họ. Thay vào đó, trung tâm hội thoại thay vì xoay quanh các doanh nhân, thị trường vốn, lợi ích chi phí hoặc các cân nhắc từ trên xuống khác.

Chúng tôi tin rằng nó rất cần thiết để lắng nghe trực tiếp quan điểm của những người chúng tôi đang làm việc để phục vụ. Loạt bài này sẽ chia sẻ những hiểu biết từ những người tham gia với các công ty và cá nhân danh mục đầu tư của chúng tôi rộng hơn. Mục tiêu là giúp xây dựng các hoạt động của các nhà đầu tư, nhà hảo tâm và các tác nhân thay đổi xã hội theo quan điểm của những người thực tế mà tất cả chúng ta hướng tới để trao quyền, và tạo ra cuộc đối thoại có thể phát hiện ra các xu hướng thay đổi để mang lại kết quả hiệu quả hơn.

Trong số thứ hai này, Lean Data Learnings, chúng tôi trình bày những phát hiện từ cuộc khảo sát toàn cầu của chúng tôi với 11.500 khách hàng và thành phần của 36 trong số các nhà đầu tư của chúng tôi để hiểu những người mà họ phục vụ cảm thấy như thế nào về các sản phẩm và dịch vụ mà chúng tôi đang tài trợ.

Bấm vào đây để xem Vấn đề 1: Tin cậy và Quyền riêng tư

Học dữ liệu tinh gọn

Omidyar Network đã ủy thác nhóm Acum Dữ liệu Lean Data để khảo sát khách hàng trên 36 người đầu tư để hiểu các công ty đó phục vụ khách hàng của họ tốt như thế nào. Nghiên cứu cho thấy rằng khách hàng chỉ định Điểm Quảng cáo Net trung bình là 42 cho các công ty danh mục đầu tư tham gia của chúng tôi, mặc dù có sự khác biệt lớn. Bảy mươi bốn phần trăm những khách hàng nói rằng chất lượng cuộc sống đã được cải thiện nhờ các công ty này. Nghiên cứu này đã đào sâu đáng kể cả Omidyar Network và những người đầu tư của chúng tôi về sự hiểu biết của khách hàng về cách họ phục vụ họ xem họ.

Mức độ thường xuyên, sau khi hoàn tất giao dịch mua hàng trực tuyến, bạn có thấy một cuộc khảo sát bật lên không? (NPS), đó là thước đo sự hài lòng của khách hàng. Được phát triển vào đầu những năm 2000, nó đã trở nên phổ biến đối với các công ty vì lợi nhuận. Tuy nhiên, các công ty khởi nghiệp và các tổ chức khu vực xã hội không phải lúc nào cũng có khả năng tham gia vào cuộc đối thoại kiểu này với người dùng của họ .¹

Trong năm ngoái, Omidyar Network đã hợp tác với Acumen Lean Data để mang lại kết quả tốt hơn cho danh mục đầu tư của chúng tôi thông qua hiểu biết của người tiêu dùng. Trong nửa cuối năm 2017, chúng tôi đã hoàn thành Sprint Lean Data Sprint đầu tiên của chúng tôi, nơi chúng tôi đã khảo sát hơn 11.500 khách hàng của 36 trong số các nhà đầu tư của chúng tôi trên 18 quốc gia về ý kiến ​​của họ về các sản phẩm và dịch vụ được cung cấp. Đối với nhiều người đầu tư của chúng tôi, đây là lần đầu tiên họ khảo sát khách hàng một cách có hệ thống. Đối với Omidyar Network, đây là lần đầu tiên chúng tôi đặt câu hỏi tiêu chuẩn và nhận được câu trả lời tương đương với: i) những người chúng tôi phục vụ cảm thấy như thế nào về các sản phẩm / dịch vụ chúng tôi tài trợ, ii) sản phẩm hoặc dịch vụ đã cải thiện cuộc sống của họ như thế nào (nếu ở tất cả) và iii) từ đó khung thu nhập mà những khách hàng này đến.

Mặc dù nghiên cứu đã xác thực một số điều mà ban quản lý công ty và các nhà quản lý đầu tư Omidyar Network, đã biết, nhưng nó cũng mang lại những hiểu biết mới cho cả hai đội. Dưới đây chúng tôi chia sẻ những hiểu biết có ý nghĩa nhất từ ​​dữ liệu định lượng và phản hồi định tính.

Ảnh chụp nhanh dữ liệu định lượng

Phân tích Lean Data đã bổ sung một đại diện định lượng về trải nghiệm của khách hàng vào sự hiểu biết của chúng tôi về việc các công ty và tổ chức danh mục đầu tư của chúng tôi phục vụ những người thụ hưởng mục tiêu của họ tốt như thế nào. Dữ liệu được hiển thị bên dưới bao gồm các số liệu của Điểm Promoter Net, ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống và tính bao gồm. Tất nhiên, chúng tôi lưu ý rằng có những hạn chế rõ ràng với dữ liệu khách hàng như vậy, chẳng hạn như ảnh chụp nhanh trong thời gian của một cuộc khảo sát và thực tế là các câu trả lời có thể liên quan đến kỳ vọng - nếu khách hàng có kỳ vọng thấp ngay từ đầu, thì đó là công ty dễ dàng vượt trội hơn trong các cuộc khảo sát khách hàng, hoặc ngược lại. Tuy nhiên, với cách tiếp cận nhanh chóng, chúng tôi và các công ty danh mục đầu tư tham gia đã tìm thấy dữ liệu này là một bổ sung hiệu quả tài nguyên cho dữ liệu hiện có để quản lý danh mục đầu tư. Với các câu hỏi tiêu chuẩn được áp dụng trên một lát cắt đa dạng của danh mục Omidyar Network, chúng tôi cũng thấy giá trị của việc sử dụng phân tích này trong chiến lược học tập của chúng tôi rộng hơn.

Điểm Promoter Net (NPS)

Điểm Promoter Net trung bình cho các công ty được khảo sát là 42 và có sự khác biệt lớn: điểm nằm trong khoảng từ -18 đến 90, với hơn một phần ba số điểm trên 50. Người dùng số liệu này có xu hướng xem xét điểm từ 0 đến 50 Là công bằng, tốt và đạt điểm trên 50 là xuất sắc. Trực tiếp để so sánh, Apple, Amazon và Netflix có Điểm số Promoter Net lần lượt là 72, 69 và 68. Những người cho điểm cao thường lấy sự chính trực và minh bạch là lý do căn bản. Các trình điều khiển của điểm thấp có xu hướng là khiếu nại chưa được giải quyết và giao tiếp không đủ hoặc không hiệu quả.

Cải thiện chất lượng cuộc sống

Trung bình, 74% số người được hỏi nói rằng chất lượng cuộc sống được cải thiện; 39% cho biết, rất nhiều người nổi tiếng Là một điểm dữ liệu bổ sung cho NPS, chúng tôi đã hỏi một câu hỏi đơn giản: Chất lượng cuộc sống của bạn có được cải thiện nhờ [công ty] không? Tính trung bình trên danh mục đầu tư của các công ty tham gia chạy nước rút, ba phần tư khách hàng đã báo cáo tác động tích cực nói chung, với 39% khách hàng cho biết rằng các công ty đã cải thiện cuộc sống của họ rất nhiều. Hình 2 cho thấy dữ liệu của mỗi công ty với sự thể hiện tích lũy của những người chỉ ra chất lượng cuộc sống là một chút cải tiến hoặc một chút rất nhiều cải thiện. Trong các bình luận định tính, những thay đổi được trích dẫn từ thói quen chi tiêu tốt hơn cho một sản phẩm tài chính cá nhân, đến mối quan hệ được cải thiện giữa phụ huynh và trẻ em cho một nhà cung cấp giáo dục.

Phân phối thu nhập

Trung bình, 50% khách hàng sống với mức dưới 6 đô la / ngày (PPP 2011) ². Một phần trong tham vọng của chúng tôi với tư cách là một nhà đầu tư tác động là cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn, giá cả phải chăng hơn cho những người dân có thu nhập thấp, những người thường phải trả một khoản tiền cao cấp nghèo đói để sống và kinh doanh tại các nền kinh tế phi chính thức. Với Lean Data Sprint, chúng tôi có thể thu thập dữ liệu trên toàn danh mục để cung cấp ảnh chụp nhanh về mức thu nhập của khách hàng đầu tư của chúng tôi.

Hình 3 cho thấy phân phối thu nhập của khách hàng cho mỗi công ty tham gia vào phần khảo sát này. Đương nhiên, có một loạt các hồ sơ - một số công ty đứng đầu bảng xếp hạng đang tiếp cận khách hàng có thu nhập thấp, trong khi những công ty khác ở cuối bảng xếp hạng chủ yếu phục vụ khách hàng có thu nhập cao hơn. Những người có hồ sơ dốc hơn đang đạt đến các khung thu nhập hỗn hợp, trong khi các hồ sơ phẳng hơn thường nhắm mục tiêu vào một khung.

Điều quan trọng cần lưu ý là chúng ta thường thấy rằng các doanh nghiệp tác động phục vụ một khu vực bầu cử đa dạng về thu nhập và một số hồ sơ này phản ánh chính điều này. Trên thực tế, chúng tôi đã và đang xây dựng một cơ sở nghiên cứu để xác minh rằng các mô hình đa thu nhập có hiệu quả. Một báo cáo gần đây, Vươn sâu vào thị trường thu nhập thấp, thấy rằng phục vụ dân số ở mức thu nhập cao hơn một chút dường như không ngăn cản các tổ chức cũng đạt mức thu nhập thấp hơn nhiều. Trên thực tế, sự phổ biến của các mô hình thu nhập chéo này có thể chỉ ra rằng đặc điểm này là chìa khóa cho sự bền vững tài chính. Với dữ liệu thu nhập được thu thập thông qua khảo sát này, chúng ta có thể bắt đầu kiểm tra các giả thuyết này theo thời gian.

Bao gồm

Hình 4 cho thấy một số dữ liệu bao gồm cấp quốc gia, so sánh hai quốc gia nơi chúng tôi có một mẫu đủ lớn để giữ ẩn danh - Nam Phi và Ấn Độ. Đường liền nét cho thấy phân phối thu nhập quốc dân và các đường đứt nét mỗi đại diện cho một công ty phân phối thu nhập khách hàng của Công ty, nhưng có độ chi tiết cao hơn trên khung thu nhập. Thực tế là hầu hết các đường đứt nét đại diện cho các công ty Thu nhập của khách hàng ở dưới mức quốc gia có nghĩa là phân phối thu nhập của các khách hàng đầu tư tham gia của chúng tôi, các khách hàng của chúng tôi bị lệch về phía các nhóm thu nhập cao hơn so với phân phối quốc gia. Mặc dù chúng tôi dự kiến ​​sẽ tìm thấy hầu hết các công ty phục vụ thu nhập trung bình cùng với khách hàng có thu nhập thấp hơn (theo nghiên cứu được đề cập ở bên trái), thật hữu ích khi thấy mức độ của sự sai lệch đó giữa các công ty và quốc gia, và xác định những gì nổi bật để điều tra thêm .

Ví dụ về hiểu biết định tính theo ngành

Ghép nối những phát hiện định lượng của chúng tôi với những hiểu biết định tính mang lại sự phong phú hơn cho bức tranh, đặc biệt là theo lĩnh vực. Bằng cách hỏi về trải nghiệm của khách hàng theo cách mở, chúng ta có thể bắt đầu xây dựng một bức tranh về những gì quan trọng và đáng chú ý nhất từ ​​góc độ khách hàng. Dưới đây, chúng tôi chia sẻ một số phản hồi ban đầu mà khách hàng cung cấp, với lời cảnh báo rằng những gì chúng tôi chia sẻ ở đây chỉ là một ảnh chụp phản hồi cho hương vị chứ không phải là kết quả cuối cùng. Phản hồi định tính dành riêng cho công ty rất phong phú và chúng tôi chỉ chắt lọc một lựa chọn phản hồi nhất quán ở cấp độ ngành để thể hiện ẩn danh loại nội dung được đưa ra trong khảo sát.

Chúng tôi tin rằng việc lắng nghe các cử tri là rất quan trọng trong việc mang lại kết quả tích cực cho những người thụ hưởng mà chúng tôi đang làm việc để phục vụ.

Những hiểu biết này chỉ là một hương vị của những gì đã được chia sẻ: những hiểu biết cụ thể và có thể hành động từ khách hàng để giúp hướng dẫn quản lý công ty và nhóm đầu tư Omidyar Network tựa để hỗ trợ tốt nhất cho các công ty phục vụ tốt hơn những khách hàng đó theo thời gian.

Giá trị của phản hồi thực

Nó thường là một thách thức cho các nhà đầu tư tác động để phát triển các thực tiễn dữ liệu hiệu quả để hỗ trợ đo lường tác động trong danh mục đầu tư của họ. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng Lean Data cho phép thu thập phản hồi của người tiêu dùng theo cách nhẹ nhàng về tài nguyên. Thực tiễn đã mang đến cho chúng tôi những hiểu biết quý giá về cách hỗ trợ tốt nhất cho các công ty danh mục đầu tư của chúng tôi Hiệu suất kết quả tài chính và xã hội, và chúng tôi rất vui khi biết rằng các nhà tài trợ khác cũng đang sử dụng công cụ này. Ví dụ, Bộ Phát triển Quốc tế Vương quốc Anh đã áp dụng phương pháp này để hiểu quan điểm của khách hàng về một nhà máy sản xuất thức ăn gia cầm ở Ghana, cung cấp phản hồi quan trọng cho chính họ và cho nhà máy.

Lean Data Sprint chỉ là một phương pháp mà chúng tôi đã sử dụng gần đây để hiểu rõ hơn về tác động của các công ty danh mục đầu tư của chúng tôi đối với các cá nhân trên khắp thế giới. Cuộc khảo sát này với hơn 11,5 nghìn người cùng với các chuyên gia phân tích Lean Data chuyên sâu mà chúng tôi đã ủy thác năm ngoái, cũng như các dữ liệu khác được thu thập để quản lý, theo dõi và đánh giá danh mục đầu tư. Chúng tôi cũng tiến hành nghiên cứu cụ thể phi công ty về quan điểm cấu thành thông qua khảo sát trực tiếp, phỏng vấn và nghiên cứu theo phong cách dân tộc học sâu sắc hơn. Nghiên cứu như Tiếp cận sâu trong thị trường thu nhập thấp cũng đề cập đến các giả thuyết của chúng tôi về những gì có thể đạt được tác động tích cực.

Giống như thử nghiệm của người tiêu dùng là yếu tố chính trong phát triển sản phẩm, chúng tôi tin rằng việc lắng nghe các thành phần là rất quan trọng trong việc mang lại kết quả tích cực cho những người thụ hưởng mà chúng tôi đang làm việc để phục vụ và đây là một công cụ chúng tôi đang sử dụng để giúp khuếch đại tiếng nói của họ trong công việc.

Sự nhìn nhận

Chúng tôi xin cảm ơn Kasia Stochniol và Tom Adams vì sự cống hiến, siêng năng và sáng tạo của họ trong các dự án Lean Data hàng đầu cho Omidyar Network; và các thành viên của nhóm Lean Data (Prashant Maheshwary, Sonia Kuguru, Jessica Martin, Ashley Speyer, Ushquera Ghosh) vì sự giúp đỡ của họ.

Trên hết, chúng tôi muốn cảm ơn các nhà đầu tư của Omidyar Network, những người sẵn sàng thử nghiệm một công cụ mới để phục vụ người dùng của họ tốt hơn.

[1] Chúng tôi sử dụng các thuật ngữ khách hàng ăn khách Tất cả các điều khoản đề cập đến dân số mà danh mục đầu tư của chúng tôi về các tổ chức phi lợi nhuận và phi lợi nhuận phục vụ thông qua công việc của họ.

[2] Mức nghèo quốc tế được đo bằng cách sử dụng ngang giá sức mua (PPP). PPP là một lý thuyết kinh tế so sánh các quốc gia khác nhau về tiền tệ thông qua cách tiếp cận giỏ hàng hóa trên thị trường. Theo khái niệm này, hai loại tiền tệ ngang bằng nhau khi một rổ hàng hóa trên thị trường (có tính đến tỷ giá hối đoái) được định giá như nhau ở cả hai quốc gia.

[3] Chỉ số Xác suất Nghèo là một công cụ khảo sát dễ sử dụng, sử dụng các chỉ số tài sản và hộ gia đình - như quy mô hộ gia đình, hoặc mái nhà được làm từ gì - để ước tính khả năng người trả lời là người nghèo hoặc có thu nhập thấp.