Lean Data Data Learning

Sestavni glasovi

Pri Omidyar Network izhajamo iz temeljnega prepričanja: Ljudje so sami po sebi dobri in sposobni, vendar pogosto nimajo priložnosti. Verjamemo, da če bomo investirali v ljudi, bodo s pomočjo priložnosti ustvarili pozitivne donose zase, svoje družine in svet na splošno.

Toda akterji, ki vodijo kapital, politiko in vire v svojo korist, ne slišijo pogosto tistih, ki so na skrajnem koncu naših intervencij - ljudi, za katere upamo, da bodo opolnomočeni. Namesto tega pogovori temeljijo na podjetnikih, kapitalskih trgih, stroških in koristih ali drugih premislekih od zgoraj navzdol.

Verjamemo, da je nujno poslušati perspektive ljudi, ki jim želimo delati. Ta serija bo delila vpoglede tistih, ki širše sodelujejo z lastnimi portfeljskimi podjetji in posamezniki. Cilj je pomagati pri prikrivanju dejavnosti vlagateljev, človekoljubcev in akterjev družbenih sprememb v stališčih dejanskih ljudi, ki si jih vsi prizadevamo opolnomočiti, in ustvariti dialog, ki lahko odkrije spreminjajoče se trende, da bi dosegli učinkovitejše rezultate.

V tej drugi številki, Lean Data Learning, predstavljamo ugotovitve naše globalne raziskave o 11.500 kupcih in sestavnih delih 36 naših vlagateljev, da bi razumeli, kako se ljudje, ki jim strežejo, počutijo glede izdelkov in storitev, ki jih financiramo.

Kliknite tukaj za 1. izdajo: Zaupanje in zasebnost

Lean Data Data Learning

Omidyar Network je naročil ekipi Lean Data podjetja Acumen za pregledovanje kupcev pri 36 vlagateljih, da bi razumeli, kako dobro ta podjetja strežejo svojim strankam. Raziskava ugotavlja, da stranke pri naših sodelujočih portfeljskih podjetjih dodelijo povprečno neto oceno promotorjev 42, čeprav so velike razlike. Sedeminštirideset odstotkov teh kupcev pravi, da se je kakovost življenja zaradi teh podjetij izboljšala. Ta raziskava je bistveno poglobila razumevanje mreže Omidyar in naših vlagateljev o tem, kako si jih ogledajo stranke, ki jih strežejo.

Kako pogosto po končanem nakupu v spletu vidite pojavno anketo: "Na lestvici od 1 do 10, kako verjetno nas priporočate prijatelju?" Cilj tega vprašanja je ustvariti neto oceno promotorjev. (NPS), ki je merilo zadovoljstva strank. Razvit v zgodnjih 2000-ih letih, je postal povsod za neprofitna podjetja. Vendar pa zagonska podjetja in organizacije socialnega sektorja nimajo vedno možnosti, da bi s takšnimi uporabniki sodelovale v tovrstnem dialogu.¹

Omidyar Network se je v zadnjem letu povezal s podjetjem Acumen Lean Data, da bi s pomočjo vpogleda potrošnikov dosegli boljše rezultate za naš portfelj. V drugi polovici leta 2017 smo zaključili svoj prvi doslej “Lean Data Sprint”, kjer smo anketirali več kot 11.500 kupcev 36 naših vlagateljev iz 18 držav za njihova mnenja o izdelkih in storitvah, ki jih ponujamo. Za večino naših vlagateljev je bil to prvič sistematični pregled njihovih strank. Za Omidyar Network smo prvič zastavili standardna vprašanja in dobili primerljive odgovore na: i) kako se počutijo ljudje, s katerimi se poslužujemo, glede izdelkov / storitev, ki jih financiramo, ii) koliko so jim izdelek ali storitev izboljšali življenje (če sploh) in iii) iz katerega dohodkovnega razreda prihajajo te stranke.

Medtem ko je raziskava potrdila nekaj, kar sta vodstvo podjetja in upravljavci naložb Omidyar Network že poznali, je prineslo novo spoznanje za obe skupini. Spodaj delimo najpomembnejše vpoglede iz kvantitativnih podatkov in kvalitativnih povratnih informacij.

Kvantitativni posnetki podatkov

Analiza Lean Data je dodala kvantitativni prikaz izkušenj s strankami, saj smo razumeli, kako dobro naša portfeljska podjetja in organizacije strežejo svojim ciljnim upravičencem. Spodnji podatki vključujejo meritve neto promocijskih rezultatov, vpliv na kakovost življenja in vključenost. Seveda opažamo, da obstajajo očitne omejitve pri takšnih podatkih o strankah, kot je "pravočasni posnetek" ankete, in dejstvo, da so odgovori verjetno sorazmerni s pričakovanji - če je imela stranka od začetka nizka pričakovanja, da podjetje lažje prekaša rezultate raziskav kupcev ali obratno. Kljub hitremu pristopu pa smo mi in sodelujoča portfeljska podjetja ugotovili, da so ti podatki dodatni podatki, ki so trenutno na voljo za upravljanje portfelja. Glede na standardna vprašanja, ki se nanašajo na raznolik del portfelja Omidyar Network, tudi mi koristno uporabljamo to analizo v naši strategiji učenja.

Neto ocena promotorjev (NPS)

Povprečna neto promocijska ocena za anketirana podjetja je bila 42, nihala pa so se različna merila: od -18 do 90, pri čemer je bila več kot tretjina vzorčnih točk nad 50. Uporabniki te meritve ponavadi upoštevajo ocene med 0 in 50 kot "pošteno do dobrega", ocene nad 50 pa kot "odlične". Za primerjavo, Apple, Amazon in Netflix imajo neto promocijske ocene 72, 69 in 68. Tisti, ki so dali visoke ocene, so kot utemeljitev navajali integriteto in preglednost. Vozniki nizkih rezultatov so bili navadno nerešeni očitki in nezadostna ali neučinkovita komunikacija.

Izboljšanje kakovosti življenja

V povprečju 74% vprašanih pravi, da se je kakovost življenja izboljšala; 39% jih je odgovorilo "zelo veliko" Kot dopolnilno podatkovno točko do NPS smo si zastavili preprosto vprašanje: Ali se je vaša kakovost življenja izboljšala zaradi [podjetja]? Tri četrtine kupcev je v povprečju po portfelju podjetij, ki sodelujejo v šprintu, na splošno poročalo o pozitivnem vplivu, 39% strank je nakazalo, da so podjetja "zelo izboljšala" svoje življenje. Slika 2 prikazuje podatke za vsako podjetje s kumulativnim prikazom tistih, ki so navedli, da je bila kakovost življenja "rahlo" ali "zelo" izboljšana. V kvalitativnih komentarjih so navedene spremembe segale od boljših navad porabe za osebni finančni izdelek do izboljšanih odnosov med staršem in otrokom za izvajalca izobraževanja.

Razdelitev dohodka

V povprečju 50% kupcev živi z manj kot 6 USD na dan (2011 PPP) ². Del naših ambicij kot naložbenika v učinke je, da prebivalcem z nizkimi dohodki, ki pogosto plačujejo "revščino" za življenje in trgovanje v neformalnih gospodarstvih, ponujamo boljše, cenovno dostopnejše izdelke in storitve. Z Lean Data Sprint smo lahko zbrali podatke po celotnem portfelju in zagotovili posnetek ravni dohodka strank, ki jih vlagajo.

Slika 3 prikazuje porazdelitev dohodka kupcev za vsako podjetje, ki sodeluje v tem delu raziskave. Seveda obstajajo različni profili - nekatera podjetja na vrhu lestvice dosegajo pretežno kupce z nizkimi dohodki, druga pa na dnu lestvice pretežno služijo strankam z višjimi dohodki. Tisti s bolj strmim profilom dosegajo mešane dohodkovne razrede, medtem ko lažji profili bolj dosledno ciljajo na en nosilec.

Pomembno je opozoriti, da pogosto ugotavljamo, da podjetja, ki vplivajo nanje, služijo raznoliki volilni enoti in nekateri od teh profilov odražajo prav to. Pravzaprav gradimo raziskovalno bazo, da preverimo, ali so modeli z več dohodki učinkoviti. Nedavno poročilo „Doseganje globine na trgih z nizkim dohodkom“ ugotavlja, da služenje prebivalstva z nekoliko višjimi dohodki ne preprečuje organizacijam, da bi dosegle tudi veliko nižje dohodke. V resnici lahko razširjenost teh modelov navzkrižnega dohodka kaže na to, da je ta lastnost ključna za finančno vzdržnost. S podatki o dohodku, zbranih s to raziskavo, lahko te hipoteze začnemo preizkušati sčasoma.

Inkluzivnost

Slika 4 prikazuje nekatere podatke o vključenosti na ravni države, če primerjamo dve državi, kjer imamo dovolj velik vzorec, da ohranimo anonimnost - Južno Afriko in Indijo. Trdna črta prikazuje nacionalno porazdelitev dohodka, črtkane črte pa predstavljajo porazdelitev dohodka med strankami, vendar z večjo natančnostjo v dohodkovnih okvirih. Dejstvo, da je večina črtkanih linij, ki predstavljajo dohodek kupcev podjetij, nižje od držav, pomeni, da so porazdelitve dohodka strank naših sodelujočih vlagateljev usmerjene v skupine z višjimi dohodki glede na nacionalno distribucijo. Medtem ko smo pričakovali, da bomo našli večino podjetij s srednjim dohodkom poleg odjemalcev z nižjim dohodkom (kot kaže raziskava na levi strani), je koristno ugotoviti stopnjo tega prenosa podjetij in držav ter ugotoviti, kaj izstopa za nadaljnjo preiskavo. .

Primeri kakovostnih vpogled po sektorjih

Združevanje naših kvantitativnih ugotovitev s kvalitativnimi vpogledi prinaša več bogastva, zlasti po sektorjih. S povpraševanjem o izkušnjah strank na neprekinjen način lahko začnemo graditi sliko tistega, kar je z vidika stranke pomembno in najbolj opazno. Spodaj delimo nekaj začetnih povratnih informacij, ki so jih predložile stranke, z navedbo, da je to, kar tukaj delimo, le posnetek povratnih informacij za okus in ne prepričljiva ugotovitev. Kakovostne povratne informacije za posamezne družbe so zelo bogate, zato smo destilirali le niz doslednih povratnih informacij na ravni sektorja, da anonimno predstavljamo vrsto vsebine, ki je nastala v anketi.

Verjamemo, da je poslušanje volivcev ključnega pomena pri doseganju pozitivnih rezultatov za upravičence, katerim se trudimo služiti.

Ti vpogledi so samo okus tega, kar so si delili: učinkoviti in posebni vpogledi strank, s pomočjo katerih bo vodstvo podjetja in investicijske ekipe Omidyar Network pomagalo podjetjem, da sčasoma najbolje pomagajo strankam.

Vrednost resničnih povratnih informacij

Za investitorje, ki vplivajo, je pogosto izziv razviti učinkovite podatkovne prakse za podporo merjenja učinka v svojih portfeljih. Ugotovili smo, da Lean Data omogoča zbiranje povratnih informacij potrošnikov na naraven način. Ta praksa nam je dala dragocen vpogled v to, kako najbolje podpreti finančne in socialne rezultate naših portfeljskih podjetij, zato smo veseli, da smo izvedeli, da orodje uporabljajo tudi drugi financerji. Ministrstvo za mednarodni razvoj Združenega kraljestva je na primer uporabilo to metodologijo, da bi razumelo poglede strank na obrat za proizvodnjo krme za perutnino v Gani in zagotovilo kritične povratne informacije zase in za obrat.

Lean Data Sprint je le ena metoda, ki smo jo nedavno uporabili za boljše razumevanje vpliva naših portfeljskih podjetij na posameznike po vsem svetu. Ta raziskava nad 11.500 ljudmi je poleg poglobljenih enotnih analiz Lean Data, ki smo jih naročili lani, ter drugih podatkov, zbranih za upravljanje, spremljanje in ocenjevanje portfelja. Prav tako izvajamo posebne raziskave, ki niso povezane s podjetji, na sestavne poglede z neposrednimi anketami, intervjuji in globljimi etnografskimi raziskavami. Raziskave, kot je zgoraj omenjeno Doseganje globoko na trgih z nizkimi dohodki, prav tako obveščajo naše hipoteze o tem, kaj lahko doseže pozitiven učinek.

Tako kot je testiranje potrošnikov ključni element pri razvoju izdelkov, verjamemo, da je poslušanje sestavnih delov ključnega pomena pri doseganju pozitivnih rezultatov za upravičence, katerim se vsi trudimo, in to je eno orodje, ki ga uporabljamo za povečanje njihovega glasu pri svojem delu.

Zahvala

Radi bi se zahvalili Kasiji Stochniol in Tomu Adamsu za njuno predanost, prizadevnost in ustvarjalnost pri vodilnih projektih Lean Data za Omidyar Network; in člani skupine Lean Data (Prashant Maheshwary, Sonia Kuguru, Jessica Martin, Ashley Speyer, Ushnisha Ghosh) za pomoč.

Najbolj pa se zahvaljujemo vlagateljem Omidyar Network, ki so bili odprti za eksperimentiranje z novim orodjem, da bi bolje služili svojim uporabnikom.

[1] V tej številki uporabljamo zamenljive izraze „kupec“, „potrošnik“, „sestavni del“, „uporabnik“ in „upravičenec“. Vsi izrazi se nanašajo na populacijo, ki jo s svojim delom služi naš portfelj neprofitnih organizacij.

[2] Mednarodne stopnje revščine se merijo s pomočjo paritete kupne moči (PPP). PKM je ekonomska teorija, ki primerja valute različnih držav s tržnim pristopom "košarice blaga". V skladu s tem konceptom sta dve valuti enaki, ko je tržna košara blaga (ob upoštevanju menjalnega tečaja) v obeh državah enaka.

[3] Indeks revščine revščine® je enostavno anketno orodje, ki uporablja kazalnike premoženja in gospodinjstva - na primer velikost gospodinjstva ali iz strehe - za oceno verjetnosti, da je anketiranec slabo ali z nizkimi dohodki.