Lean Data Data Learning

Sastavni glasovi

U Omidyar mreži polazimo od temeljnog uvjerenja: Ljudi su sami po sebi dobri i sposobni, ali često im nedostaje prilika. Vjerujemo da će, ako ulažemo u ljude, kroz priliku oni stvoriti pozitivne prinose za sebe, svoje obitelji i svijet u cjelini.

Ali prečesto glasove onih koji su na drugom kraju naših intervencija - ljudi za koje se nadamo da će ih osnažiti - akteri ne čuju kako bi kapital, politika i resursi upravljali u njihovu korist. Umjesto toga, razgovori se usredotočuju na poduzetnike, tržišta kapitala, isplativost ili druga pitanja odozgo prema dolje.

Vjerujemo da je ključno izravno osluškivati ​​perspektive ljudi kojima radimo. Ova serija će dijeliti uvide od onih koji surađuju s našim vlastitim portfeljnim tvrtkama i pojedincima. Cilj je pomoći prizemljivanju aktivnosti ulagača, filantropa i aktera društvenih promjena u pogledima stvarnih ljudi koje svi želimo osnažiti, te generiranju dijaloga koji može otkriti promjenjive trendove za postizanje učinkovitijih rezultata.

U ovom drugom broju, Lean Data Learning, predstavljamo nalaze iz našeg globalnog istraživanja o 11.500 kupaca i sastavnica 36 naših ulagača kako bismo razumjeli kako se osjećaju ljudi kojima se služe u vezi s proizvodima i uslugama koje financiramo.

Kliknite ovdje za 1. izdanje: Povjerenje i privatnost

Lean Data Data Learning

Omidyar Network je zadužio tim tvrtke Lean Data tvrtke Acumen da ispita kupce u 36 tvrtki koje su ulagale kako bi shvatili koliko dobro te tvrtke služe svojim kupcima. Istraživanje otkriva da kupci dodjeljuju prosječnu neto promotivnu ocjenu od 42 za naše portfeljne tvrtke koje sudjeluju, iako imaju velike razlike. Sedamdeset i četiri posto tih kupaca kaže da se kvaliteta života poboljšala zbog tih tvrtki. Ovo je istraživanje značajno produbilo razumijevanje Omidyar Network-a i naših ulagača o načinu na koji ih klijenti u kojima služe gledaju.

Koliko često nakon što izvršite kupnju na mreži vidite skočnu anketu: "Na skali od 1 do 10, koliko je vjerovatno da ćete nas preporučiti prijatelju?" Cilj ovog pitanja je generiranje neto ocjene promotora (NPS), što je mjera zadovoljstva kupaca. Razvijen početkom 2000-ih, postao je sveprisutan za profitne tvrtke. Međutim, startap i organizacije iz društvenog sektora nisu uvijek sposobni voditi ovakav dijalog sa svojim korisnicima.¹

Tijekom prošle godine Omidyar Network udružio se s Acumen Lean Data kako bi postigli bolje rezultate za naš portfelj putem uvida u potrošače. U drugoj polovici 2017. godine dovršili smo svoj prvi ikad „Lean Data Sprint“ gdje smo anketirali preko 11.500 kupaca od 36 naših ulagača iz 18 zemalja za njihova mišljenja o proizvodima i uslugama koje se pružaju. Mnogim našim investitorima ovo je bio prvi put da su sustavno istraživali svoje kupce. Za Omidyar Network ovo je bio prvi put da smo postavljali standardna pitanja i dobili uporedive odgovore na: i) kako se osjećaju ljudi kojima služimo u pogledu proizvoda / usluga koje financiramo, ii) koliko su im proizvod ili usluga poboljšali život (ako uopće) i iii) iz koje grupe prihoda dolaze ti kupci.

Iako je istraživanje potvrdilo dio onoga što su uprava poduzeća i menadžeri ulaganja Omidyar Network-a već znali, ono je donijelo nove uvide za oba tima. U nastavku dijelimo najznačajnije spoznaje iz kvantitativnih podataka i kvalitativnih povratnih informacija.

Kvantitativni snimci podataka

Lean analiza podataka dodala je kvantitativni prikaz korisničkog iskustva našem razumijevanju koliko dobro naša portfeljska poduzeća i organizacije opslužuju svoje ciljne korisnike. Podaci prikazani u nastavku uključuju metrike Neto promotorskih rezultata, utjecaj na kvalitetu života i inkluzivnost. Napominjemo, naravno da postoje jasna ograničenja u takvim podacima o klijentima, kao što je "snimka u vremenu" ankete, i činjenica da su odgovori vjerovatno u odnosu na očekivanja - ako je kupac od početka imao mala očekivanja, to je lakše za tvrtku nadmašiti rezultate u anketama kupaca ili obrnuto. Unatoč brzom pristupu, mi i portfeljne tvrtke koje su sudjelovale otkrile smo da su ovi podaci dodatak koji se neiskorištavaju resursi i trenutno dostupni podaci za upravljanje portfeljem. S obzirom na standardna pitanja koja se primjenjuju kroz raznoliki dio portfelja Omidyar Network, također nalazimo vrijednost u široj upotrebi ove analize unutar naše strategije učenja.

Neto rezultat promotora (NPS)

Prosječni neto promptni rezultat za anketirane tvrtke bio je 42, a postojala je velika varijacija: rezultati se kreću od -18 do 90, s više od trećine uzorka bodova iznad 50. Korisnici ove metrike skloni su razmatranju rezultata između 0 i 50 kao "fer prema dobru", a ocjenjuju iznad 50 kao "izvrsno". Za usporedbu, Apple, Amazon i Netflix imaju Neto promotivne ocjene 72, 69 i 68, respektivno. Oni koji daju visoke ocjene često su kao razlog navodili integritet i transparentnost. Vozači niskih rezultata skloni su neriješenim žalbama i nedovoljnoj ili neučinkovitoj komunikaciji.

Poboljšanje kvalitete života

U prosjeku 74% ispitanika kaže da se kvaliteta života poboljšala; 39% kaže „jako puno“ Kao komplementarni podaci upućeni na NPS, postavili smo jednostavno pitanje: Je li vam se poboljšala kvaliteta života zbog [tvrtke]? U prosjeku, u portfelju tvrtki koje sudjeluju u sprintu, tri četvrtine kupaca općenito je imalo pozitivan utjecaj, a 39% onih korisnika navodi da su tvrtke „vrlo poboljšale“ svoj život. Na slici 2 prikazani su podaci za svako poduzeće s kumulativnim prikazom onih koji su istakli da je kvaliteta života "neznatno" ili "vrlo mnogo" poboljšana. U kvalitativnim komentarima, navedene promjene kretale su se od boljih navika potrošnje za osobni financijski proizvod do poboljšanog odnosa između roditelja i djeteta za pružatelja usluga obrazovanja.

Raspodjela dohotka

U prosjeku, 50% kupaca živi s manje od 6 USD / dan (PPP za 2011) ². Dio naše ambicije kao ulagača u utjecaj je pružiti bolje, povoljnije proizvode i usluge stanovništvu s niskim prihodima koji često plaćaju „premiju siromaštva“ za život i trgovinu u neformalnim ekonomijama. Pomoću Lean Sprint podataka uspjeli smo prikupiti podatke u cijelom portfelju kako bismo pružili kratak pregled nivoa prihoda naših klijenata.

Na slici 3. prikazana je raspodjela dohotka kupaca za svaku tvrtku koja sudjeluje u ovom dijelu istraživanja. Naravno, postoji mnoštvo profila - neke tvrtke na vrhu ljestvice dosežu kupce s uglavnom niskim prihodima, dok druge na dnu ljestvice pretežno opslužuju kupce s većim primanjima. Oni koji imaju profil strmijih nagiba dostižu mješovite zagrade dohotka, dok ravniji profili dosljeđe ciljaju jedan krug.

Važno je napomenuti da često nalazimo da tvrtke s utjecajem služe raznolikim izbornim jedinicama na razini dohotka, a neki od tih profila odražavaju upravo to. Zapravo, izgrađivali smo istraživačku bazu kako bismo provjerili jesu li modeli s više prihoda učinkoviti. Nedavno izvješće, Dosezanje duboko na tržištima s niskim dohotkom, otkriva da opsluživanje stanovništva s nešto višim nivoima prihoda ne sprječava organizacije da dosegnu i mnogo niže razine dohotka. U stvari, rasprostranjenost ovih modela dohotka može ukazivati ​​na to da je ta karakteristika ključna za financijsku održivost. S podacima o dohotku prikupljenim ovom anketom, vremenom možemo početi testirati te hipoteze.

uključenost

Slika 4 prikazuje neke podatke o uključenosti na razini zemlje, uspoređujući dvije zemlje u kojima imamo dovoljno veliki uzorak da zadržimo anonimnost - Južnu Afriku i Indiju. Čvrsta linija prikazuje nacionalnu raspodjelu dohotka, a isprekidane linije predstavljaju raspodjelu dohotka kupca jedne tvrtke, ali s više preciznosti u dohotkim okvirima. Činjenica da je većina isprekidanih linija koje predstavljaju dohodak kupaca poduzeća ispod linija zemlje znači da raspodjela dohotka kupaca naših klijenata koji sudjeluju u investiranju usmjerena je prema skupinama s višim dohotkom u odnosu na nacionalnu distribuciju. Iako smo očekivali da ćemo naći većinu tvrtki koje poslužuju s srednjim dohotkom, pored kupaca s nižim prihodima (prema istraživanju navedenom slijeva), bilo je korisno vidjeti stupanj tog napretka u tvrtkama i zemljama i identificirati ono što stoji u daljnjoj istrazi ,

Primjeri kvalitativnih uvida po sektorima

Uparivanje naših kvantitativnih nalaza s kvalitativnim uvidom donosi više bogatstva slici, posebno po sektorima. Pitajući o iskustvu kupca na otvoren način, možemo početi stvarati sliku onoga što je najvažnije i što je najprimječnije iz perspektive kupca. U nastavku dijelimo neke početne povratne informacije koje su nam pružili kupci uz upozorenje da je ono što ovdje dijelimo samo kratka slika povratnih informacija za okus, a ne uvjerljivi nalazi. Kvalitativne povratne informacije za pojedine tvrtke vrlo su bogate, a destilirali smo samo izborom dosljednih povratnih informacija na razini sektora da anonimno predstavimo vrstu sadržaja koji se pojavio u anketi.

Vjerujemo da je slušanje birača presudno za postizanje pozitivnih rezultata za korisnike kojima radimo da služimo.

Ovi uvidi samo su okus onoga što se podijelilo: djelotvorni i konkretni uvidi kupaca kako bi se pomoglo u vođenju tvrtke i investicijskim timovima Omidyar Network-a kako bi najbolje podržali tvrtke u boljem služenju tim kupcima tijekom vremena.

Vrijednost stvarne povratne informacije

Ulagačima koji imaju utjecaj često je izazov razviti učinkovite prakse podataka kako bi podržali mjerenje učinka u svojim portfeljima. Otkrili smo da Lean Data omogućuje prikupljanje povratnih informacija potrošača na način koji svijetli s resursima. Praksa nam je dala vrijedan uvid u to kako najbolje podržati financijske i društvene rezultate naših portfeljskih tvrtki, a mi smo zadovoljni saznanjem da i drugi financiratelji koriste ovaj alat. Na primjer, britansko Ministarstvo za međunarodni razvoj primijenilo je ovu metodologiju kako bi razumijelo stavove kupaca o pogonu za proizvodnju hrane za perad u Gani, pružajući kritične povratne informacije za sebe i za postrojenje.

Lean Sprint podataka samo je jedna metoda koju smo nedavno koristili kako bismo bolje razumjeli utjecaj naših portfeljskih tvrtki na pojedince širom svijeta. Ovo istraživanje s više od 11.500 ljudi nalazi se uz detaljnu analizu podataka tvrtke Lean Data koju smo naručili prošle godine, kao i ostale podatke prikupljene za upravljanje, nadzor i evaluaciju portfelja. Također provodimo specifična istraživanja o konstitutivnim pogledima izvan tvrtke izravnim anketama, intervjuima i dubljim istraživanjima etnografskog stila. Istraživanja poput gore spomenutog Dosezanje duboko na tržištima s niskim dohotkom također obavještavaju naše hipoteze o tome što bi moglo postići pozitivan utjecaj.

Jednako kao što je testiranje potrošača ključni element u razvoju proizvoda, vjerujemo da je slušanje sastavnih dijelova presudno za postizanje pozitivnih rezultata za korisnike kojima se svi služimo, a ovo je jedan alat koji koristimo da pojačamo njihov glas u našem radu.

Zahvale

Željeli bismo zahvaliti Kasia Stochniol i Tom Adams na njihovoj predanosti, marljivosti i kreativnosti u vođenju Lean Data projekata za Omidyar Network; i članovi tima Lean Data (Prashant Maheshwary, Sonia Kuguru, Jessica Martin, Ashley Speyer, Ushnisha Ghosh) za pomoć.

Najviše od svega želimo zahvaliti zaposlenima Omidyar Network koji su bili otvoreni za eksperimentiranje s novim alatom kako bi što bolje uslužili svoje korisnike.

[1] U ovom izdanju naizmjenično koristimo izraze „kupac“, „potrošač“, „sastojak“, „korisnik“ i „korisnik“. Svi se pojmovi odnose na populaciju koju kroz svoj rad opslužuju naš portfelj neprofitnih i neprofitnih organizacija.

[2] Međunarodne razine siromaštva mjere se korištenjem pariteta kupovne moći (PPP). PPP je ekonomska teorija koja uspoređuje valute različitih zemalja putem tržišnog pristupa „košarice robe“. Prema ovom konceptu dvije su valute jednake kada je tržišna košarica robe (uzimajući u obzir tečaj) u obje zemlje jednaka.

[3] Indeks siromaštva siromaštvo® jednostavan je alat za istraživanje koji koristi pokazatelje imovine i kućanstva - poput veličine kućanstva ili od čega je napravljen krov - za procjenu vjerojatnosti da je ispitanik siromašan ili je s malim primanjima.