Ein kurzes Tutorial zur Untersuchung der Kundenunzufriedenheit mithilfe einer explorativen Datenanalyse.
Situation: Ein regionaler Standort verzeichnet einen wöchentlichen Rückgang der Anzahl der Kunden. Bei den Mitarbeitern besteht die Sorge, dass dieser Volumenrückgang auf Unzufriedenheit zurückzuführen ist.
Aufgabe: Unter den Mitarbeitern wird ein Team zusammengestellt, um mögliche Ursachen für das verringerte Volumen zu untersuchen. Sie sind der interne Berater, der hinzugezogen wurde, um das Team bei der Analyse zu unterstützen.
Aktion: Sie verwenden explorative Datenanalyse- und Prozessverbesserungsprinzipien, um Complaints.xlsx-Daten zu untersuchen und Variablen im Zusammenhang mit feedback.jmp zu untersuchen, um den größten Effekt auf die prozentuale empfohlene Bewertung zu ermitteln.
Ergebnisse: Mithilfe von Diagrammen können Sie die am häufigsten auftretenden Beschwerden identifizieren und im Laufe der Zeit überwachen. Tabellarische Zusammenfassungen bieten grundlegende beschreibende Statistiken zum Vergleich.
Histogramme und dynamische Links zur Untersuchung der Beziehungen zwischen Variablen. Zusammen mit Korrelationen und Streudiagrammen, um die Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und zu quantifizieren.
Nächste Schritte: Sie implementieren Korrekturmaßnahmen für die drei wichtigsten Beschwerden und Vorbeugungsmaßnahmen, um die langen Wartezeiten und den Mangel an Informationen zu beheben.
Ihr regionaler Standort wird weiterhin zu einem führenden Anbieter, und viele der Verbesserungsstrategien werden weltweit im Unternehmen angewendet.
https://www.jmp.com/en_au/academic/case-study-library.html#patient
