Şu 3 Müşteri Geri Bildirimi Metriğinin Ötesini İzleyin: NPS, CES ve CSAT

• CSAT, NPS ve CES, Müşteri Geri Bildirimi Metrikleri (CFM) çatısı altındaki üç temel metriktir.
• Farklı sektörlerdeki kurumlar bu metrikleri ihtiyaçlarına göre özelleştirerek kullanır.
• Ölçeğin ve soru yapısının değiştirilerek bağlama uyarlandığı örneklerle karşılaşmak mümkündür.

• CES de tıpkı NPS gibi kuramsal temeli zayıf bir metriktir. Bu metrikler çok geniş ve karmaşık bir kavramı tek bir soruyla ölçmeye ve bu ölçümle sadakati öngörmeye çalışır.
• Literatürde bu metriklerle pazar performansı arasındaki ilişkiye dair çelişkili sonuçlar vardır.
• Yine de uygulama kolaylıkları, sorunları gerçek zamanlı tespit edebilmeleri ve sektörel kıyaslama ihtiyacını karşılayabilmeleri nedeniyle yaygın olarak kullanılırlar.

• CES, orijinal kaynağında 5 noktalı bir ölçeğe sahiptir.
• Soru “Talebinizi gerçekleştirmek için ne kadar çaba harcadınız?” şeklindedir ve 1 (çok az çaba) ile 5 (çok fazla çaba) arasında puanlanır.
• Soru kalıbında önemli olan, zihinsel yönlendirmeye yol açan zor ve kolay ifadelerinden kaçınmak ve harcanan çabayı sormaktır. Farklı soru kalıpları ve ölçeklerle elde edilen CES ölçümlerini karşılaştırmak doğru değildir.

• Soruyu zor ya da kolay üzerinden sormak yanıtları etkiler. Ne kadar zor olduğunu sorarsanız yanıtlar zor ucuna doğru kayar.
• Ne kadar kolay olduğunu sorarsanız yanıtlar kolay ucuna doğru kayar. Kullanılan ölçekte önemli olan, ölçeğin simetrik olmasıdır.
• Deneyimini ne zor ne de kolay olarak niteleyen bir müşterinin ölçeğin ortasındaki seçeneği işaretleyebilmesi önemlidir.

• Müşteri geri bildirimi metriklerini hesaplamada en iyi 2 kutu yaklaşımı sadakati daha iyi öngörür.
• En iyi 2 kutu yaklaşımı, ortadaki seçenekleri göz ardı ederek uç yanıtları (örneğin kolay ya da zor) hesaplar. NPS Destekçi ve Kötüleyen kategorilerini, CES ise Düşük Çaba ve Yüksek Çaba kategorilerini kullanır. Bu hesaplama yöntemi, endeksli ya da endekssiz ölçek ortalamasına göre daha güvenilir sonuçlar verir.

• Bir metriği açıklamak ya da öngörmek için geliştirilen analitik modelin analizi, metriğin hesaplanma yaklaşımına uygun olarak belirlenmelidir.
• Bir metrik en iyi 2 kutu yöntemiyle hesaplanıyorsa, bu metriği iyileştirmek için insanların alt kategori üyeliğinden üst kategori üyeliğine geçmesi gerekir. Bu geçişi sağlayan etkenleri doğrusal regresyona dayalı bir analizle belirlemek mümkün değildir.
• Bir metriğin hesaplanma biçimiyle uyumsuz bir analiz yöntemi kullanırsanız sonuçlarınız yanıltıcı olur.

Bu yazı ilk olarak Cloud4Feed CX Kaleydoskop Yıllığı 2024'te yayımlandı ve burada yazarın kaleme aldığı haliyle yer alıyor. Bölüm 1/8