Pembelajaran Data Lean

Suara Konstituen

Di Omidyar Network, kami mulai dari kepercayaan mendasar: Orang pada dasarnya baik dan mampu, tetapi mereka sering kekurangan kesempatan. Kami percaya jika kami berinvestasi pada orang, melalui peluang, mereka akan menciptakan pengembalian positif bagi diri mereka sendiri, keluarga mereka, dan dunia pada umumnya.

Tetapi terlalu sering suara dari mereka yang berada di ujung intervensi kita - orang-orang yang kita harapkan untuk diberdayakan - tidak didengar oleh para aktor yang menggerakkan modal, kebijakan, dan sumber daya untuk keuntungan mereka. Sebaliknya, pusatkan percakapan di sekitar wirausahawan, pasar modal, manfaat biaya, atau pertimbangan top-down lainnya.

Kami percaya sangat penting untuk mendengarkan langsung perspektif orang-orang yang kami layani. Seri ini akan berbagi wawasan dari mereka yang terlibat dengan perusahaan dan individu portofolio kami lebih luas. Tujuannya adalah untuk membantu membumi kegiatan investor, filantropis, dan aktor perubahan sosial dalam pandangan orang-orang aktual yang kita semua bertujuan untuk memberdayakan, dan untuk menghasilkan dialog yang dapat mengungkap tren yang berubah untuk mendorong hasil yang lebih efektif.

Dalam edisi kedua ini, Lean Data Learnings, kami menyajikan temuan dari survei global kami terhadap 11.500 pelanggan dan konstituen dari 36 investee kami untuk memahami bagaimana perasaan orang-orang yang mereka layani tentang produk dan layanan yang kami biayai.

Klik di sini untuk Masalah 1: Kepercayaan dan Privasi

Pembelajaran Data Lean

Omidyar Network menugaskan tim Lean Data Acumen untuk mensurvei pelanggan di 36 investee untuk memahami seberapa baik perusahaan-perusahaan tersebut melayani pelanggan mereka. Penelitian ini menemukan bahwa pelanggan menetapkan skor Net Promoter rata-rata 42 untuk perusahaan portofolio kami yang berpartisipasi, meskipun dengan variasi yang luas. Tujuh puluh empat persen dari pelanggan mengatakan kualitas hidup telah meningkat karena perusahaan-perusahaan ini. Penelitian ini secara signifikan memperdalam pemahaman Omidyar Network dan investee kami tentang bagaimana pelanggan yang mereka layani memandang mereka.

Seberapa sering, setelah menyelesaikan pembelian online, apakah Anda melihat survei muncul: “Pada skala 1–10, seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan kami kepada teman?” Tujuan dari pertanyaan ini adalah untuk menghasilkan Skor Net Promotor. (NPS), yang merupakan ukuran kepuasan pelanggan. Dikembangkan pada awal 2000-an, telah menjadi mana-mana untuk perusahaan nirlaba. Namun, startup dan organisasi sektor sosial tidak selalu memiliki kapasitas untuk terlibat dalam dialog semacam ini dengan penggunanya .¹

Sepanjang tahun lalu, Omidyar Network telah bermitra dengan Acumen Lean Data untuk mendorong hasil yang lebih baik untuk portofolio kami melalui wawasan konsumen. Pada paruh kedua 2017, kami menyelesaikan “Lean Data Sprint” pertama kami di mana kami mensurvei lebih dari 11.500 pelanggan dari 36 investee kami di 18 negara untuk pendapat mereka tentang produk dan layanan yang disediakan. Bagi banyak investee kami, ini adalah pertama kalinya mereka secara sistematis mensurvei pelanggan mereka. Untuk Omidyar Network, ini adalah pertama kalinya kami mengajukan pertanyaan standar dan memperoleh jawaban yang sebanding dengan: i) bagaimana perasaan orang-orang yang kami layani tentang produk / layanan yang kami biayai, ii) seberapa banyak produk atau layanan telah meningkatkan kehidupan mereka (jika sama sekali), dan iii) dari mana pemasukan golongan pelanggan ini berasal.

Sementara penelitian memvalidasi apa yang sudah diketahui oleh manajemen perusahaan dan manajer investasi Omidyar Network, penelitian ini juga membawa wawasan baru bagi kedua tim. Di bawah ini kami berbagi wawasan yang paling berarti dari data kuantitatif dan umpan balik kualitatif.

Snapshots data kuantitatif

Analisis Lean Data telah menambahkan representasi kuantitatif dari pengalaman pelanggan pada pemahaman kami tentang seberapa baik perusahaan dan organisasi portofolio kami melayani penerima manfaat target mereka. Data yang ditampilkan di bawah ini mencakup metrik Skor Net Promoter, efek pada kualitas hidup, dan inklusivitas. Kami mencatat, tentu saja, bahwa ada batasan yang jelas dengan data pelanggan seperti itu, seperti "snapshot dalam waktu" dari survei, dan fakta bahwa jawaban cenderung relatif terhadap harapan - jika pelanggan memiliki harapan yang rendah sejak awal, itu lebih mudah bagi perusahaan untuk mengungguli survei pelanggan, atau sebaliknya. Meskipun demikian, mengingat pendekatan yang cepat, kami dan perusahaan portofolio yang berpartisipasi telah menemukan data ini sebagai tambahan yang efisien sumber daya untuk data yang saat ini tersedia untuk manajemen portofolio. Mengingat pertanyaan standar yang diterapkan di seluruh bagian portofolio Omidyar Network yang terdiversifikasi, kami juga menemukan nilai dalam menggunakan analisis ini dalam strategi pembelajaran kami secara lebih luas.

Net Promoter Score (NPS)

Rata-rata Skor Promotor Bersih untuk perusahaan yang disurvei adalah 42, dan ada variasi luas: skor berkisar antara -18 hingga 90, dengan lebih dari sepertiga dari sampel mencetak di atas 50. Pengguna metrik ini cenderung mempertimbangkan skor antara 0 dan 50 sebagai "adil untuk baik," dan skor di atas 50 sebagai "sangat baik." Sebagai perbandingan, Apple, Amazon dan Netflix memiliki Skor Net Promoter masing-masing 72, 69, dan 68. Mereka yang memberikan skor tinggi sering menyebut integritas dan transparansi sebagai alasan. Pendorong skor rendah cenderung keluhan yang tidak terselesaikan dan komunikasi yang tidak memadai atau tidak efektif.

Peningkatan Kualitas Hidup

Rata-rata, 74% responden mengatakan kualitas hidup meningkat; 39% mengatakan "sangat banyak" Sebagai titik pelengkap data ke NPS, kami mengajukan pertanyaan sederhana: Apakah kualitas hidup Anda meningkat karena [perusahaan]? Rata-rata di seluruh portofolio perusahaan yang berpartisipasi dalam sprint, tiga perempat pelanggan melaporkan dampak positif secara umum, dengan 39% dari pelanggan tersebut menunjukkan bahwa perusahaan telah “sangat meningkatkan” kehidupan mereka. Gambar 2 menunjukkan data untuk setiap perusahaan dengan representasi kumulatif dari mereka yang menunjukkan kualitas hidup "sedikit" atau "sangat banyak" membaik. Dalam komentar kualitatif, perubahan yang dikutip berkisar dari kebiasaan belanja yang lebih baik untuk produk keuangan pribadi, hingga hubungan yang lebih baik antara orang tua dan anak untuk penyedia pendidikan.

Distribusi pendapatan

Rata-rata, 50% pelanggan hidup dengan kurang dari $ 6 / hari (PPP 2011) ². Bagian dari ambisi kami sebagai investor berdampak adalah untuk memberikan produk dan layanan yang lebih baik dan lebih terjangkau kepada populasi berpenghasilan rendah yang sering membayar "premi kemiskinan" untuk hidup dan berdagang di ekonomi informal. Dengan Lean Data Sprint, kami dapat mengumpulkan data di seluruh portofolio untuk memberikan gambaran tentang tingkat pendapatan pelanggan investee kami.

Gambar 3 menunjukkan distribusi pendapatan pelanggan untuk setiap perusahaan yang berpartisipasi dalam bagian survei ini. Secara alami, ada berbagai profil - beberapa perusahaan di bagian atas tabel menjangkau pelanggan berpenghasilan rendah, sementara yang lain di bagian bawah grafik sebagian besar melayani pelanggan berpenghasilan tinggi. Mereka yang memiliki profil yang lebih curam mencapai kurung campuran, sementara profil yang lebih datar lebih konsisten menargetkan satu braket.

Penting untuk dicatat bahwa kita sering menemukan bahwa bisnis berdampak melayani konstituensi tingkat pendapatan yang beragam, dan beberapa profil ini mencerminkan hal ini. Faktanya, kami telah membangun basis penelitian untuk memverifikasi bahwa model multi-pendapatan efektif. Sebuah laporan baru-baru ini, Mencapai Jauh di Pasar Berpenghasilan Rendah, menemukan bahwa melayani populasi pada tingkat pendapatan yang agak lebih tinggi tampaknya tidak menghalangi organisasi untuk mencapai tingkat pendapatan yang jauh lebih rendah. Faktanya, prevalensi model-model lintas-pendapatan ini dapat mengindikasikan bahwa karakteristik ini adalah kunci untuk keberlanjutan finansial. Dengan data pendapatan yang dikumpulkan melalui survei ini, kita dapat mulai menguji hipotesis ini dari waktu ke waktu.

Inklusivitas

Gambar 4 menunjukkan beberapa data inklusi tingkat negara, membandingkan dua negara di mana kami memiliki sampel yang cukup besar untuk mempertahankan anonimitas - Afrika Selatan dan India. Garis solid menunjukkan distribusi pendapatan nasional, dan garis putus-putus masing-masing mewakili distribusi pendapatan pelanggan satu perusahaan, tetapi dengan lebih banyak rincian pada tanda kurung pendapatan. Fakta bahwa sebagian besar garis putus-putus yang mewakili pendapatan pelanggan perusahaan berada di bawah garis negara berarti bahwa distribusi pendapatan dari pelanggan investee yang berpartisipasi kami condong ke arah kelompok berpenghasilan tinggi dibandingkan dengan distribusi nasional. Meskipun kami berharap menemukan sebagian besar perusahaan yang melayani pendapatan menengah bersama pelanggan berpenghasilan rendah (sesuai dengan penelitian yang dirujuk di sebelah kiri), akan sangat membantu untuk melihat tingkat kemiringan di perusahaan dan negara, dan mengidentifikasi apa yang menonjol untuk penyelidikan lebih lanjut. .

Contoh Wawasan Kualitatif menurut Sektor

Menyandingkan temuan kuantitatif kami dengan wawasan kualitatif membawa lebih banyak kekayaan pada gambar, khususnya berdasarkan sektor. Dengan bertanya tentang pengalaman pelanggan secara terbuka, kita dapat mulai membangun gambaran tentang apa yang penting dan paling terlihat dari perspektif pelanggan. Di bawah ini, kami membagikan beberapa umpan balik awal yang diberikan pelanggan, dengan peringatan bahwa apa yang kami bagikan di sini hanyalah potret umpan balik untuk rasa daripada temuan konklusif. Umpan balik kualitatif khusus perusahaan sangat kaya, dan kami hanya menyaring pilihan umpan balik konsisten tingkat sektor untuk mewakili secara anonim jenis konten yang muncul dalam survei.

Kami percaya mendengarkan konstituen sangat penting dalam memberikan hasil positif bagi penerima manfaat yang kami layani.

Wawasan ini hanyalah cita rasa dari apa yang dibagikan: wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan spesifik dari pelanggan untuk membantu memandu manajemen perusahaan dan tim investasi Omidyar Network untuk memberikan dukungan terbaik bagi perusahaan dalam melayani pelanggan dengan lebih baik dari waktu ke waktu.

Nilai Umpan Balik Nyata

Seringkali merupakan tantangan bagi investor dampak untuk mengembangkan praktik data yang efisien untuk mendukung pengukuran dampak dalam portofolio mereka. Kami telah menemukan bahwa Lean Data memungkinkan pengumpulan umpan balik konsumen dengan cara yang mudah. Praktik ini telah memberi kami wawasan berharga tentang cara terbaik untuk mendukung kinerja hasil keuangan dan sosial perusahaan portofolio kami, dan kami senang mengetahui bahwa penyandang dana lain juga menggunakan alat ini. Misalnya, Departemen Pembangunan Internasional Inggris telah menerapkan metodologi ini untuk memahami pandangan pelanggan tentang pabrik produksi pakan unggas di Ghana, memberikan umpan balik kritis untuk diri mereka sendiri dan untuk pabrik.

Lean Data Sprint hanyalah salah satu metode yang kami gunakan baru-baru ini untuk lebih memahami dampak dari perusahaan portofolio kami pada individu di seluruh dunia. Survei yang melibatkan lebih dari 11.500 orang ini berdampingan dengan analisis Lean Data perusahaan tunggal yang kami lakukan tahun lalu, serta data lain yang dikumpulkan untuk manajemen, pemantauan, dan evaluasi portofolio. Kami juga melakukan penelitian khusus non-perusahaan tentang pandangan konstituen melalui survei langsung, wawancara, dan penelitian gaya etnografis yang lebih dalam. Penelitian seperti Mencapai Jauh di Pasar Berpenghasilan Rendah yang disebutkan di atas juga menginformasikan hipotesis kami tentang apa yang mungkin mencapai dampak positif.

Sama seperti pengujian konsumen adalah elemen kunci dalam pengembangan produk, kami percaya mendengarkan konstituen sangat penting dalam memberikan hasil positif bagi penerima manfaat yang kami semua layani, dan ini adalah salah satu alat yang kami gunakan untuk membantu memperkuat suara mereka dalam pekerjaan kami.

Ucapan Terima Kasih

Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Kasia Stochniol dan Tom Adams atas dedikasi, ketekunan, dan kreativitas mereka dalam memimpin proyek Lean Data untuk Omidyar Network; dan anggota tim Lean Data (Prashant Maheshwary, Sonia Kuguru, Jessica Martin, Ashley Speyer, Ushnisha Ghosh) atas bantuan mereka.

Yang paling penting, kami ingin mengucapkan terima kasih kepada investee Omidyar Network yang terbuka untuk bereksperimen dengan alat baru untuk melayani pengguna mereka dengan lebih baik.

[1] Kami menggunakan istilah "pelanggan", "konsumen", "konstituen," "pengguna," dan "penerima" secara bergantian di seluruh masalah ini. Semua istilah merujuk pada populasi yang dilayani oleh organisasi nirlaba dan nirlaba kami melalui pekerjaan mereka.

[2] Tingkat kemiskinan internasional diukur menggunakan Purchasing Power Parity (PPP). PPP adalah teori ekonomi yang membandingkan mata uang berbagai negara melalui pendekatan "keranjang barang" pasar. Menurut konsep ini dua mata uang sama dengan ketika keranjang pasar barang (dengan mempertimbangkan nilai tukar) dihargai sama di kedua negara.

[3] The Poverty Probability Index® adalah alat survei yang mudah digunakan yang menggunakan aset dan indikator rumah tangga - seperti ukuran rumah tangga, atau dari apa atap dibuat - untuk memperkirakan kemungkinan responden miskin atau berpenghasilan rendah.