Asiakkailta saadun palautteen tärkeys ja sen tuoma arvo toiminnan asiakaslähtöiselle kehittämiselle on varmasti oivallettu kaikissa asiakkaitaan arvostavissa organisaatioissa. Tiedosta on harvemmin pulaa, sillä asiakkaiden kanssa luonnostaan tapahtuvan kanssakäymisen ohella tietoa voidaan kerätä järjestelmällisesti erilaisin menetelmin.
Ei ole lainkaan tavatonta, että vähänkään suuremmissa organisaatioissa kyselyitä on kertynyt useampia. Tietoa kerätään systemaattisesti projektien ja toimitusten yhteydessä, asiakasorganisaation eri tasoille suunnattujen tyytyväisyyskyselyin ja haastatteluin, pulssimittauksin ja erilaisten reaaliaikaisten palautejärjestelmien avulla.
Vaikka tiedon määrän osalta homma saattaakin olla hallussa, olemassa olevasta tiedosta ei aina saada parasta mahdollista hyötyä irti oman toiminnan kehittämisen kannalta. Saatu palaute voi jäädä tiedon tarvitsijan kannalta helposti joko liian yleisluontoiseksi tai vaihtoehtoisesti palautteen yksityiskohdat on irrotettu joko palautteen antajasta tai sen kohteesta, jolloin kehitystoimenpiteiden kohdistaminen jää arvailujen varaan. Kokonaisuus saattaa jäädä hämäräksi kun eri järjestelmien ja tutkimusten tuottamaa tietoa ei ole kyetty yhdistämään, vaan tieto on pirstaloituneena ympäri organisaatiota. Komean näköisistä diagrammeja ja pylväitä yksittäisistä väittämistä tuotetaan sivukaupalla, mutta niistä voi olla vaikea ottaa selkoa ja päättää mihin kaikkeen huomio pitäisi kohdentaa.
Perinteisesti asiakastutkimusten tulokset korostavat ongelmia ja osoittavat pitkän listan kehitysalueita, jonka seurauksena tutkimustulokset saattavat aiheuttaa tiedon saajalle harmaita hiuksia ja hämmennystä ratkaisuehdotusten sijaan. Tämän seurauksena hyvää tarkoittavat asiakastutkimukset eivät välttämättä edistä henkilöstön kehitysmyönteisyyttä vaan pikemminkin masentavat ilmapiiriä. Toki heikot tulokset tosin saadaan näyttämään huomattavasti paremmilta, kun tulosten vertailukohdaksi otetaan esimerkiksi alan keskiarvo ja omaan suoritukseen voidaan olla tyytyväisiä mikäli päästään edes hiukan keskiarvoa paremmalle puolelle.
Miten me sen teemme?
Kun organisaation asiakasymmärrystä tukevia konsepteja halutaan kehittää, on tärkeää perehtyä organisaation nykyisiin toimintatapoihin, olemassa oleviin järjestelmiin ja palautemekanismeihin. Jotta tutkimuksissa voidaan keskittyä liiketoiminnan kannalta olennaisiin asioihin, tulee sisältöjen painotuksissa ottaa huomioon tutkimuksen toimeenpanevan organisaation tai tämän yksikön strategia ja tavoitteet. Nykytilaa ja mennyttä kuvaava numeerinen data kaipaa rinnalleen usein enemmän tulevaisuuteen suuntautuvaa syvällisempää laadullista tietoa.
Uutta asiakastutkimusta tai sen kokonaisuutta suunniteltaessa olennaista on myös tarkastella eri tutkimusten ja tiedonkeruujärjestelmien yhteyttä laajempaan kokonaisuuteen. Tulosten hyödynnettävyyden kannalta olennaista on myös kirkastaa se, mitä tietoa organisaation sisäiset sidosryhmät asiakkaista kaipaavat. Lähellä operatiivista tasoa usein kaivataan asiakaskohtaista ja yksityiskohtaisempaa tietoa, jotta omaa toimintaa voidaan palautteen pohjalta kehittää. Organisaation ylemmillä tasoilla korostuvat asiakaskentän kokonaiskuvan selkeys ja näkemys yhteistyön tulevaisuuden kehityssuunnista ja tarpeista.
Usein lisääntynyt asiakasymmärrys vaatii vielä rinnalleen tarkoituksenmukaista tulosten käsittelyä, jolla tuetaan tutkimustulosten jalkauttamista käytännön toiminnaksi. Kokemuksemme mukaan paras toimintamalli toivottujen muutosten aikaansaamiseksi on tulosten valmennuksellinen käsittely. Tutkimuskokonaisuuden suunnittelun yhteydessä ennalta mietityn toimintamallin mukaisesti henkilöstö oivallutetaan havaitsemaan oman yksikkönsä kehitystarpeet asiakkaan näkökulmasta ja samalla heille tarjotaan toimintamalleja ja tukea omien kehitystoimenpiteiden läpiviemiseksi. Toimenpiteiden seurannan ja tuloksellisuuden arvioinnin apuvälineenä voidaan tarvittaessa hyödyntää tiheämmällä syklillä toteutettavia pulssimittauksia.
Pauli Dahlbom
