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LinkedIn如何利用Thematic的人工智能推动NPS洞察

在最近的一次演讲中见解协会, LinkedIn市场研究专业人士Allison Schoer加入了Thematic的联合创始人Alyona Medelyan,分享了LinkedIn如何使用Thematic来深入挖掘反馈趋势,让利益相关者围绕倡议进行调整。

如果你想看演讲,请在下面观看。在这篇文章中,我们将与你分享一些关键的知识。

了解领英NPS的雄心和挑战


NPS是LinkedIn的关键绩效指标(KPI),但对他们的研究团队来说,弄清楚能够识别背后驱动因素的数据是一项复杂的任务。领英所服务的众多受众——以及通过该平台数百万次交互所收集的大量数据,为使用人工智能进行自动化提供了一个清晰的用例。

艾莉森的工作重点是LinkedIn平台内的销售导航仪产品。该产品帮助B2B角色的人们(主要是销售人员)识别潜在客户,接触到合适的人,并建立数字关系。这个工具的“搜索”功能是体验的核心,也是其NPS背后的关键驱动因素。然而,及时而可信地了解这个搜索功能是如何被推广者或诋毁者所感知的仍然是遥不可及的。

领英销售导航员

使数据驱动的决策

在引入Thematic之前,LinkedIn的市场研究团队在对数据进行询问时面临着严格和有限的方式。他们评估的大多数解决方案都是基于“固定的分析”,这需要大量的手工工作和/或非常高的专业知识来从数据中提取有价值的见解。

他们曾使用IBM的SPSS软件与统计学家一起工作过——但是他们花了太长时间才得到他们所需要的清晰的见解。另一种选择是“词云——但因为缺乏深度和准确性,所以不适合转给领英的高管。

数据的可访问性和透明度是关键

“一个理想的解决方案需要是透明的,并且容易被真正了解业务环境和反馈的人编辑——以及他们可以如何对其采取行动。”

该解决方案需要使团队能够得出数据背后的推理,并以决策所需的速度访问见解。它也需要能够像LinkedIn平台和客户那样发展。

前进的道路

Thematic提供了一个既透明又灵活的解决方案。它使LinkedIn的市场研究团队能够提取并理解客户行为的详细数据。通过对业务上下文的理解,他们可以确定数据背后的原因——并将其用于战略决策。

合作以实现正确的结果

Thematic使用AI自动发现客户反馈的可操作主题。在LinkedIn的案例中,分析开放式问题有助于理解LinkedIn NPS背后的原因。

使人力投入成为一个关键的成功因素。LinkedIn的市场研究团队可以决定哪些主题是重要的,哪些需要更细化,以及如何组织这些主题。随着时间的推移,这个模型学会了从数据中提取细微差别。最终,这将使更可靠、可访问和及时的NPS洞察能够交付给正确的人员。

看看上面的图片,左边显示了不同的说明性主题的数量。因此,当被问及是什么推动了某一产品或客户群的NPS时,LinkedIn可以得到这些主题的快照。

“框架的使用提供了一致性——同时,也加强了我们在封闭数据中看到的主题。所以,如果你所在的团队能够很好地回应客户反馈,你就有能力很容易地综合这些信息,并将其与我们所看到的定量数据联系起来。”

同样,对团队有帮助的是,他们能够对这些数据应用不同的过滤器。如果需要的话,LinkedIn的研究人员可以将这些信息以高层的形式呈现给高管——或者对那些需要更多技术信息的人进行更深入的研究。

将数据转化为业务改进和洞察

LinkedIn的研究团队从与Thematic的合作中获益的主要方式有三:

1.提高生产力及效率

在推出Thematic之前,LinkedIn一直在努力弄清楚其开放式数据的意义,同时也很费时间。现在,他们可以有效地创建依赖于受众的见解,从而在整个业务中增加价值——然后为他们的客户推动正确的改进。

2.共享使用和一致的方法

LinkedIn拥有大量快速增长和多维度的团队,他们并不总是使用相同的方法来进行研究和客户改进计划。在过去,研究团队会共享大型Excel表格,不同的业务部门需要自己对数据进行分析。现在,一致的分析和报告在团队之间应用,即使他们的用户基础不同——然后他们可以一起工作,了解如何最大化数据的价值。

3.调整利益相关者和数据

Thematic可以将定性和定量数据集结合起来,同时为LinkedIn的团队提供见解。例如,产品团队可以更深入地挖掘数据,以了解他们如何对待办事项安排优先级。他们现在有足够的可靠数据来指导他们的工作,将影响最广泛的客户基础。

同样地,当在执行级别上分享见解时,不同的团队使用一致的方法从相同的门户获取结果——一致的视觉使交流更容易。

通过Thematic, LinkedIn团队为他们的客户提供了更大的话语权——并利用他们的数据在整个业务中推动可行的见解。

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