学习目标
团队能够利用混合数据源(包括人口统计数据、目标、痛点和行为)构建严谨、基于证据的客户画像,并避免轻易陷入假设。
如何进行
设置
为每个团队提供一个细分市场的数据包:调查摘要、支持记录、分析总结和客户语录。提供一个客户画像画布(目标、痛点、背景、行为、语录)。组建三到五人的团队,每个团队负责一个细分市场。
规则
- 团队在20分钟内挖掘数据包并填充客户画像画布。
- 画布上的每个条目都必须能追溯到数据包中的一条证据。
- 团队随后用三分钟时间展示他们的客户画像,就像介绍一个真实人物一样。
- 其他团队扮演“证据审计员”,质疑任何没有证据支持的主张。
- 最强有力的、有证据支持的客户画像获胜,而不是最生动的。
复盘
花十分钟将画布转化为承诺。按顺序提出三个问题:
- 哪个客户画像细节感觉真实但没有证据支持?
- 您当前的客户画像在哪些方面依赖团队的假设而非客户数据?
- 这个客户画像应该改变哪一个决策——以及谁需要看到它?
强化的客户体验原则
规模化同理心需要证据,而非凭空想象。客户画像是组织在决策时将客户铭记于心的方式,但凭空想象的客户画像会植入团队的偏见并证实他们已有的信念。将每个属性都锚定到数据上可以对抗确认偏误,并保持客户画像的真实性。这项挑战教会团队将客户画像构建视为研究综合,从而生产出真正能提升以客户为中心的决策的工具。
形式
- 形式:线下或线上(数据包 + 画布)
- 参与者:2-8人
- 时长:45–60分钟
- 难度:简单
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