हमारे बारे में

व्यवहारिक अर्थशास्त्र और मानवीय अनुभव के प्रतिच्छेदन पर जन्मी कंसल्टेंसी।

भर्ती जारी है

एक ऐसी टीम से जुड़ें जो दुनिया के ब्रांडों के अनुभव को नया आकार दे रही है।

खुली भूमिकाएँ देखें →

कंपनी

हमारे साथ बढ़ें

जुड़ें

सेवाएँ

एंटरप्राइज़ ब्रांडों के लिए व्यापक CX और प्रबंधन परामर्श।

सभी सेवाएँ

CX और प्रबंधन परामर्श सेवाओं की पूरी श्रृंखला का अन्वेषण करें।

सभी सेवाएँ देखें →

मुख्य

विशेषज्ञ

समाधान

संरचित समाधान जो CX महत्वाकांक्षा को मापने योग्य परिणामों में बदलते हैं।

सभी समाधान

हमारे द्वारा प्रदान किए जाने वाले प्रत्येक CX समाधान का अन्वेषण करें।

समाधान ब्राउज़ करें →

रणनीति और संचालन

डिज़ाइन और डिलीवरी

संस्कृति और अनुभव

उद्योग

क्षेत्र के प्रमुख क्षेत्रों में CX परिवर्तन का एक दशक।

सभी उद्योग

देखें कि हम हर क्षेत्र में कैसे काम करते हैं।

उद्योग ब्राउज़ करें →

निर्मित पर्यावरण

वित्त और तकनीक

लोग और गतिशीलता

उत्पाद

CX परिवर्तन को शक्ति प्रदान करने वाले मालिकाना उपकरण, प्लेटफ़ॉर्म और AI।

सभी उत्पाद

Renascence के संपूर्ण उत्पाद इकोसिस्टम का अन्वेषण करें।

उत्पाद ब्राउज़ करें →

एआई और प्रौद्योगिकी

सीखना और खेल

प्लेटफ़ॉर्म और उपकरण

एआई उत्पाद

राय

CX के क्षेत्र में अंतर्दृष्टि, अनुसंधान और बातचीत।

पढ़ेंअनुभव पत्रिकाCX, व्यवहार और परिवर्तन पर लेख और शोध।देखें और सुनेंअनुभव लूमCX और व्यवहार पर हमारा वीडियो पॉडकास्ट।क्यूरेटेडCX समाचारCX में मायने रखने वाली उद्योग खबरें, शोर-शराबे के बिना।

नवीनतम लेख

नवीनतम एपिसोड

नवीनतम समाचार

हब

अपनी CX प्रैक्टिस को आगे बढ़ाने के लिए मुफ्त टूल, टेम्प्लेट और संसाधन।

नया · घोषणापत्र

डेक को जला दें। दस गुण। शून्य बहाने। — साहसी सलाहकार के लिए हमारा घोषणापत्र पढ़ें।

पढ़ना शुरू करें →

एआई उपकरण

मुफ़्त उपकरण

सीखना

संस्कृति

खोजें

Survivorship Bias

उत्तरजीवी पर ध्यान केंद्रित करने से CX डेटा विकृत होता है और ग्राहकों के जाने के वास्तविक कारण छिप जाते हैं।

हमारे साथ इसे लागू करेंसभी पूर्वाग्रह
यह क्या है

आप केवल उन ग्राहकों से क्यों सुनते हैं जो रुके रहे

श्रेणी

एक खोजें पूर्वाग्रह — REBEL व्यवहार लाइब्रेरी का एक हिस्सा।

उत्पत्ति
द्वारा खोजा गयाAbraham Wald (1943)
द्वारा प्रस्तुतAbraham Wald
स्रोतStatistical Research Group, Columbia University (WWII)
यह CX में कैसे दिखता है

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह CX अनुसंधान को उन ग्राहकों की ओर मोड़ देता है जो बने रहे, जिससे ग्राहक छोड़ने के कारणों का पता नहीं चलता। बाहर निकलने वाली आवाज़ें डिज़ाइन द्वारा अनुपस्थित होती हैं, जिससे संतुष्टि डेटा खतरनाक रूप से चापलूसी भरा लगता है।

CX के स्तंभ जिन्हें यह मज़बूत करता है
IntegrityExpectations
इसके साथ कैसे डिज़ाइन करें
1

छोड़ने के कुछ दिनों के भीतर ही स्टैंडिंग एग्जिट-इंटरव्यू कार्यक्रम चलाएँ। छूटे हुए और परिवर्तित न हुए ग्राहकों को शामिल करने के लिए अनुसंधान भर्ती का ऑडिट करें। लॉगिन आवृत्ति और सुविधा अपनाने जैसे प्रमुख संकेतकों को ट्रैक करें। सफलता के केस स्टडी को ईमानदार बेस-रेट परिणाम डेटा के साथ संतुलित करें। लॉन्च से पहले विफलता मोड को सामने लाने के लिए प्री-मॉर्टम सत्रों का उपयोग करें।

सबूत

सांख्यिकीविद् अब्राहम वाल्ड (द्वितीय विश्व युद्ध) ने दिखाया कि सैन्य इंजीनियर उन बमवर्षक क्षेत्रों को सुदृढ़ कर रहे थे जहाँ गोलियों के निशान थे - लेकिन वे विमान बच गए थे। घातक क्षति अदृश्य थी क्योंकि वे विमान कभी वापस नहीं लौटे। सबक: अनुपस्थित डेटा अक्सर सबसे महत्वपूर्ण डेटा होता है।

गहन विश्लेषण

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह क्या है और यह क्यों होता है?

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह (Survivorship bias) एक संज्ञानात्मक त्रुटि है जिसमें उन संस्थाओं पर ध्यान केंद्रित किया जाता है जो चयन प्रक्रिया से गुज़र चुकी हैं, जबकि उन संस्थाओं को अनदेखा कर दिया जाता है जो ऐसा नहीं कर पाईं - केवल इसलिए कि विफलताएँ अब दिखाई नहीं देतीं। यह शब्द सांख्यिकीविद् अब्राहम वाल्ड के द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान लौटे हुए बमवर्षक विमानों के प्रसिद्ध विश्लेषण से उत्पन्न हुआ है: सैन्य इंजीनियर उन विमानों के क्षेत्रों को मज़बूत करना चाहते थे जहाँ सबसे ज़्यादा गोलियों के छेद थे, फिर भी वाल्ड ने बताया कि वे केवल उन विमानों की जाँच कर रहे थे जो बच गए थे। जो छेद वे देख सकते थे, वे ठीक वही दर्शाते थे जहाँ एक विमान को निशाना बनाया जा सकता था और फिर भी वह वापस आ सकता था। घातक क्षति अदृश्य थी, क्योंकि वे विमान कभी वापस नहीं आए।

यह पूर्वाग्रह उपलब्ध डेटा में एक मूलभूत दोष से उत्पन्न होता है। विफलताएँ, ड्रॉप-आउट और छूटे हुए ग्राहक नमूने से बाहर हो जाते हैं, जिससे शेष जनसंख्या वास्तविक रूप से जितनी सफल, संतुष्ट या प्रतिनिधि है, उससे कहीं ज़्यादा समान रूप से सफल, संतुष्ट या प्रतिनिधि दिखाई देती है। हमारा मस्तिष्क, जो मौजूद चीज़ों में पैटर्न खोजने के लिए बना है, न कि अनुपस्थित चीज़ों में, बचे हुए लोगों को पूरी कहानी मानता है।

ग्राहक अनुभव में उत्तरजीविता पूर्वाग्रह कैसे दिखाई देता है

CX में, उत्तरजीविता पूर्वाग्रह व्यापक और चुपचाप विनाशकारी है, क्योंकि जिन ग्राहकों की राय की सबसे ज़्यादा ज़रूरत होती है - वे जो चले गए, अलग हो गए, या कभी परिवर्तित नहीं हुए - वे ठीक वही होते हैं जिनसे संगठन शायद ही कभी सुनते हैं।

खरीद के बाद के सर्वेक्षण और NPS कार्यक्रम

जब कोई ब्रांड खरीद के बाद संतुष्टि सर्वेक्षण भेजता है, तो इसे केवल वे ग्राहक प्राप्त करते हैं जिन्होंने लेनदेन पूरा किया। जिन लोगों ने अपनी कार्ट छोड़ दी, दुकान से बाहर निकल गए, या ऑनबोर्डिंग के बीच में रद्द कर दिया, उन्हें डिज़ाइन द्वारा बाहर रखा जाता है। परिणामी स्कोर आकर्षक लगते हैं, लेकिन वे बचे हुए लोगों के एक स्व-चयनित समूह का वर्णन करते हैं। Amazon ने, अपनी सभी परिष्कार के बावजूद, स्वीकार किया है कि डिलीवरी के बाद की रेटिंग सकारात्मक होती हैं क्योंकि असंतुष्ट ग्राहक अक्सर अनुभव को रेट करने के लिए वापस नहीं आते हैं - वे गायब हो जाते हैं।

वफादार उपयोगकर्ताओं द्वारा सूचित उत्पाद और सेवा डिज़ाइन

टीमें अक्सर अपने सबसे व्यस्त ग्राहकों के साथ उपयोगकर्ता अनुसंधान करती हैं - वे जो सामुदायिक कार्यक्रमों में भाग लेते हैं, ईमेल का जवाब देते हैं, और बीटा कार्यक्रमों में शामिल होते हैं। Slack ने "पावर उपयोगकर्ताओं" के लिए डिज़ाइन करने के जोखिम के बारे में खुले तौर पर बात की है, जिन्होंने पहले ही उत्पाद की ख़ासियतों को अपना लिया है, जबकि नए साइन-अप के विशाल समूह को अनदेखा कर दिया है जो पहले पखवाड़े के भीतर ही छोड़ गए क्योंकि ऑनबोर्डिंग बहुत जटिल थी। बचे हुए लोगों ने रोडमैप को आकार दिया; छोड़ने वालों ने टर्नओवर दर को आकार दिया।

प्रशंसापत्र और केस स्टडी

विपणन टीमें स्वाभाविक रूप से उन ग्राहकों को प्रदर्शित करती हैं जिन्होंने उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त किए। Weight Watchers और इसी तरह के कार्यक्रमों को सदस्यों के एक छोटे प्रतिशत के नाटकीय परिवर्तनों का विज्ञापन करने के लिए जांच का सामना करना पड़ा है, जबकि अधिकांश को अधिक मामूली परिणाम मिलते हैं। संभावित ग्राहक, केवल इन सफलता की कहानियों के संपर्क में आने पर, अवास्तविक अपेक्षाएँ बनाते हैं - और जब वास्तविकता कम पड़ती है, तो विश्वास तेज़ी से कम होता है।

प्रतिस्पर्धी बेंचमार्किंग

संगठन अक्सर उन प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ बेंचमार्क करते हैं जो अभी भी काम कर रहे हैं और दिखाई दे रहे हैं। विफल ब्रांडों में निहित चेतावनीपूर्ण सबक - Blockbuster का डिजिटल सुविधा में निवेश करने से इनकार, Thomas Cook का ऑनलाइन बुकिंग अनुभव की उपेक्षा - को व्यवस्थित रूप से कम महत्व दिया जाता है क्योंकि वे कंपनियाँ अब अध्ययन के लिए मौजूद नहीं हैं।

REBEL फ्रेमवर्क से संबंध: अन्वेषण (Explore)

Renascence के REBEL फ्रेमवर्क के भीतर, उत्तरजीविता पूर्वाग्रह दृढ़ता से अन्वेषण (Explore) आयाम में आता है - वह चरण जो इस बात से संबंधित है कि संगठन अपने ग्राहकों, बाजारों और अपने स्वयं के प्रदर्शन के बारे में जानकारी कैसे एकत्र करते हैं। अन्वेषण (Explore) उस जानकारी की गुणवत्ता और पूर्णता के बारे में है जो हर बाद के निर्णय को प्रभावित करती है। जब उत्तरजीविता पूर्वाग्रह अन्वेषण (Explore) चरण को दूषित करता है, तो हर डाउनस्ट्रीम विकल्प - यात्रा डिज़ाइन से लेकर सेवा पुनर्प्राप्ति तक उत्पाद निवेश तक - एक विकृत नींव पर निर्मित होता है।

यदि आप केवल उन ग्राहकों का अध्ययन करते हैं जो रुके रहे, तो आप केवल यह सीखेंगे कि उन लोगों की सेवा कैसे करें जो पहले से ही रुकने के इच्छुक थे।

अन्वेषण (Explore) लेंस की मांग है कि CX और व्यवहारिक टीमें सक्रिय रूप से अदृश्य डेटा की तलाश करें: मौन छोड़ने वाले, अपरिवर्तित संभावनाएँ, वे शिकायतें जो कभी दर्ज नहीं की गईं। उत्तरजीविता पूर्वाग्रह को ठीक करना केवल एक शोध पद्धति का प्रश्न नहीं है; यह ग्राहक आधार वास्तव में कैसा दिखता है, इसके बारे में बौद्धिक ईमानदारी के प्रति एक रणनीतिक प्रतिबद्धता है।

CX और व्यवहारिक टीमें इसे कैसे डिज़ाइन कर सकती हैं, इसके व्यावहारिक तरीके

निकासी और टर्नओवर अनुसंधान व्यवस्थित रूप से करें

रद्दीकरण, गैर-नवीनीकरण, या जुड़ाव में महत्वपूर्ण गिरावट के दिनों के भीतर ग्राहकों का साक्षात्कार या सर्वेक्षण करने के लिए एक स्थायी कार्यक्रम बनाएं - न कि एक सामयिक परियोजना। नमूना को व्यापक रखें और प्रोत्साहन को मामूली रखें, ताकि केवल सबसे ज़्यादा पीड़ित लोगों को आकर्षित करने से बचा जा सके। लक्ष्य मौन बहुमत में पैटर्न पहचानना है, न कि बाहरी लोगों से उपाख्यान एकत्र करना।

अपने शोध भर्ती मानदंडों का ऑडिट करें

किसी भी उपयोगकर्ता अनुसंधान सत्र से पहले, ग्राहकों की पूरी आबादी का मानचित्रण करें - जिसमें वे भी शामिल हैं जिन्होंने कभी सक्रिय नहीं किया, वे जो चूक गए, और वे जिन्होंने शिकायत की और उन्हें बनाए नहीं रखा गया। यदि आपके भर्ती मानदंड व्यवस्थित रूप से इन समूहों को बाहर करते हैं, तो आपके निष्कर्ष शुरू से ही उत्तरजीवी-झुकाव वाले होंगे।

केवल संतुष्टि के बजाय प्रस्थान के प्रमुख संकेतकों को ट्रैक करें

लॉगिन आवृत्ति, सुविधा अपनाने की गहराई, और समर्थन टिकट भावना जैसे मेट्रिक्स अक्सर टर्नओवर होने से हफ्तों पहले संकेत देते हैं। इन संकेतकों की निगरानी करने से जल्द ही अदृश्य होने वाले ग्राहक तब तक दिखाई देते रहते हैं जब तक हस्तक्षेप करने का समय होता है।

CX रणनीति सत्रों में "प्री-मॉर्टम" सोच का परिचय दें

एक नई यात्रा या सेवा मॉडल लॉन्च करने से पहले, टीम से कल्पना करने के लिए कहें कि यह पहले ही विफल हो चुका है और पीछे की ओर काम करें। मनोवैज्ञानिक गैरी क्लेन द्वारा लोकप्रिय यह तकनीक, उत्तरजीविता पूर्वाग्रह द्वारा पोषित आशावाद का मुकाबला करती है, जिससे ध्यान मनाए गए सफलताओं के बजाय संभावित विफलता मोड पर केंद्रित होता है।

केस स्टडी को बेस-रेट डेटा के साथ संतुलित करें

आंतरिक या बाहरी रूप से ग्राहक सफलता की कहानियों का उपयोग करते समय, उन्हें ईमानदार समग्र परिणाम डेटा के साथ जोड़ें। यह विपणन और रणनीति दोनों टीमों को पूरे वितरण को ध्यान में रखने के लिए अनुशासित करता है, न कि केवल इसकी सबसे आकर्षक पूंछ को।

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह हमेशा आरामदायक और दृश्यमान की ओर गुरुत्वाकर्षण खिंचाव डालेगा। जो संगठन इसका विरोध करते हैं - जानबूझकर अनुपस्थित चीज़ों की तलाश करके - वे ऐसे होते हैं जिनके अन्वेषण (Explore) चरण से ऐसी बुद्धिमत्ता उत्पन्न होती है जिस पर वास्तव में कार्य किया जा सकता है।

समर्थक पूर्वाग्रह
Confirmation BiasOptimism Bias
विरोधी पूर्वाग्रह
Negativity BiasLoss Aversion

संबंधित पूर्वाग्रह

व्यवहारिक पूर्वाग्रह

व्यवहार के साथ डिज़ाइन करें, उसके विरुद्ध नहीं।

अधिक पूर्वाग्रहों का अन्वेषण करें, या अपने ग्राहक अनुभव पर व्यवहार विज्ञान लागू करने के लिए हमारे साथ काम करें।