Michel Jensen có một cái nhìn thông thái về việc thực hiện đánh giá chất lượng nhân viên. Ông lưu ý rằng những người cấp dười thường có chiều hướng phản đối lại những đánh giá về phẩm chất của cấp trên, đặc biệt khi những đánh giá này tiêu cực. Họ cho rằng những đánh giá phẩm chất này là tùy tiện và chỉ quan tâm đến những đánh giá dựa trên cơ sở định lượng.

Điều mà Jensen chỉ ra không phải để những người cấp trên nói lời xin lỗi cho những đánh giá về phẩm chất đối với cấp dưới của mình, mà để nhắc nhở những người cấp dưới rằng nếu anh ta chỉ được đánh giá hoàn toàn thông qua việc định lượng, công việc của anh ta có thể được khoán ngoài.
 
Bởi nếu mọi phần quan trọng trong công việc của anh ta đều có thể định lượng, sẽ dễ dàng và hiệu quả hơn khi thiết lập một bản hợp đồng với các điều khoản thỏa thuận từ nhà cung cấp khác.

Điều đó có nghĩa một nhân viên thông minh nên thiết lập mối quan hệ với công ty trên cơ sở dựa vào một phần phẩm chất của mình. Mối quan hệ sẽ bao gồm những ý kiến và những lời giải thích bởi chúng là những điều cần thiết và hữu ích nhất để anh ta có thể trở thành một phần của công ty. Mối quan hệ dựa trên cơ sở định lượng sẽ rất nông cạn trong khi mối quan hệ dựa trên cơ sở định tính lại có chiều sâu hơn nhiều.
Điều này cũng tương tự khi xem xét mối quan hệ giữa công ty và khách hàng. Nếu hiểu biết của bạn về khách hàng chỉ dừng lại ở các phân tích định lượng, cũng sẽ khiến mối quan hệ này thiếu đi chiều sâu.

Quan điểm này hoàn toàn trái ngược với cách thức tìm hiểu khách hàng thông thường. Phân tích định lượng với khách hàng là một mẫu thống kê lớn với nhiều câu hỏi lựa chọn khiến cho bảng phân tích này thực sự "sâu sắc". Nhưng những phân tích về định lượng dành cho khách hàng lại thường chỉ sử dụng những mẫu nhỏ và những mẩu thoại bao gồm lựa chọn và/hoặc. Kiểu phân tích này rất lỏng lẻo và có chất lượng kém, và tất nhiên là thiếu tính khoa học.

Kiểu phân tích truyền thống đưa ra một quan điểm thú vị về việc hiểu "sâu sắc" khách hàng của mình. Chúng được làm thông qua những thống kê về số liệu. Nhưng hãy thử nhìn xem chúng ta phải bỏ qua những gì để có được từ "sâu sắc" này. Nó chỉ là từ được chúng ta sử dụng, chứ không phải của khách hàng.

Ví dụ: Hãy đánh giá độ quan trọng theo mức từ 1 đến 5 của dịch vụ hậu mãi chu đáo khi bạn quyết định mua một sản phẩm? Là người tạo ra bảng nghiên cứu khách hàng, chúng ta hiểu ý nghĩa của từ "chu đáo", "dịch vụ", "quyết định". Ta cũng hiểu tại sao lại đưa ra mức độ từ 1 đến 5. Và tất nhiên cũng có những đánh giá về việc các câu trả lời đó của khách hàng có ý nghĩa như thế nào.

Nhưng chúng ta lại không thể biết được những người trả lời các câu hỏi trên hiểu ý nghĩa của những cụm từ đấy như thế nào. Cũng không thể biết rằng liệu những câu trả lời có được nghĩ theo một chiều hướng hoàn toàn khác. Và kể cả nếu biết điều đó đi nữa, ta vẫn sẽ ghi câu trả lời đó và đưa nó vào phần trả lời trong bảng phân tích "sâu sắc" về những điều họ nghĩ cứ như thể tất cả đều có suy nghĩ giống nhau. Chúng ta phải chấp nhận một mối quan hệ thực sự thiếu chiều sâu với khách hàng để có thể "thấu hiểu" khách hàng của mình. Nói một cách khác, chúng ta đã bỏ qua rất nhiều chi tiết để hiểu khách hàng của mình.

Định tính, đặc biệt trong vấn đề quy luật và dân tộc, những nghiên cứu giúp chúng tôi đào sâu vào mối quan hệ giữa việc sản xuất, dịch vụ của công ty với khách hàng của mình. Và bởi không phải xếp tất cả các câu trả lời vào chung với nhau để có được "bảng phân tích chi tiết", chúng tôi có thể để cho khách hàng nói ra bằng ngôn ngữ của riêng mình. Khách hàng thường khó khăn khi viết ra cảm nghĩ của mình về sản phẩm, dịch vụ và nhà cung cấp, vì vậy chúng ta có thể quan sát xem họ thực sự làm gì, thay vì chỉ nghe họ nói trong khi thực sự họ không làm. Những điều này sẽ cho chúng ta cái nhìn sâu sắc hơn về khách hàng của mình.

Nhưng tất cả những điều này vẫn được nhận xét và đánh giá một phần thông qua chúng ta. Chất lượng và chiều sâu của mối quan hệ với khách hàng sẽ phụ thuộc vào khả năng diễn giải của mắt và tai chúng ta. Mặc dù vậy, không giống với việc nghiên cứu định lượng, nơi không có một cơ hội nào để hiểu được khách hàng, với nghiên cứu định tính, chúng ta có cơ hội để thấu hiểu khách hàng của mình. Khác với nghiên cứu định lượng chủ yêu hỏi xem khách hàng nghĩ gì, cần gì và muốn gì, với kỹ năng định tính, chúng ta đề cập trực tiếp đến vấn đề để có một đáp án hoàn chỉnh.

Tất nhiên, nghiên cứu định tính về khách hàng không vượt hơn nghiên cứu định lượng trong tất cả các phương diện. Dễ thấy nhất là đối tượng nghiên cứu không đai diện cho toàn bộ khách hàng nhờ dựa vào một số lượng lớn bởi chúng thường có quy mô nhỏ hơn và tốn nhiều thời gian hơn. Và nghiên cứu định tính thường tiêu tốn thời gian của những nhà quản lý hơn là nghiên cứu định lượng, vốn thường được khoán ngoài cho những nhà cung cấp chuyên nghiệp. Vậy, nếu bạn muốn thiết lập một mối quan hệ sâu sắc với khách hàng, đừng phí thời gian để hiểu họ thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng.

Chúc bạn thành công - www.ticsoft.com (Theo: Tuần Việt Nam)