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安娜是一名产品经理,专门为玛氏和财富100强公司百事可乐等全球品牌开发创新产品. 她在食品和饮料行业有十多年的经验, 生成的餐馆, 交付, 零售, 酒店, 食品生产.
想想你最后一次吃美味的披萨的情景. 那是什么感觉?? 配料的数量合适吗? 味道强度刚刚好吗? 它的上桌温度合适吗——热,但又不太热? 它看起来也很吸引人吗?
味道是, 当然, 在任何食品相关行业中都是至关重要的, 直接影响客户忠诚度和保留率, 因此收入. 而且,尽管品味是一种非常个人化的主观体验,但它是可以衡量的. 当我还在做 产品经理 对于一家全球披萨公司,我的团队创造了一个 创新的数字解决方案 用an来量化和追踪味道 电子商务平台.
我们一起开发了一个免费收集客户反馈的功能. 这提供了一个很大的 数据量 这使得该公司能够跟踪质量问题, 不断完善配料, 并在其800多家门店提高客户满意度.
感官测试 食品行业的公司是否经常外包给专门机构,这是一个非常耗时和昂贵的过程. 研究人员招募参与者可能需要几个月的时间, 进行现场测试, 处理结果. 的成本 研究单一产品 根据地区等因素有所不同,但可以很快达到数万元. 对于一家国际连锁餐厅来说,在整个菜单上获得反馈, 这些数字可能膨胀到数百万.
我们也看到了传统感官测试的局限性. 产品爱的一个例子是可口可乐标志性配方的改变: 新可口可乐这是一种更甜的原始版本,于1985年发布,引起了消费者的愤怒. 尽管在发布之前进行了扎实的客户调查,但只有13%的实际消费者喜欢这种新口味. 变化正好相反 79天后.
生意越大, 这些失误的代价就越高:如果你在软饮料中加了太多的糖,或者在一种新型披萨上加了太少的配料, 这些误差可以以百万计.
我们的新工具的目的是把感官研究在线和内部. 传统的方法要求参与者品尝产品,并回答一系列评估质量的标准化问题. 我们采用了这种形式的问卷,并将其直接构建到公司的外卖和餐厅订餐应用程序中.
订单或送货完成后,应用程序会提示客户 提供反馈 关于他们点的某个披萨. 一旦他们接受,应用程序就会加载味道评估调查. 该应用程序要求用户通过不同的特征来评估产品,包括外观, 总体味道, 温度, 味道强度, 配料的数量, 和多汁性. 最后一个问题是关于特定类型披萨的标准,比如意大利辣香肠的辣度. 我们发现7到9个问题是最理想的, 总共需要大约20秒来完成——再长一点,用户就会失去兴趣.
为了衡量答案,我们决定用a 刚刚好(JAR)的规模为了考虑到个人口味的差异,他们的目标是将JAR得分设定在70%到80%之间. 这个动画展示了一个典型的调查:
感官研究机构通常在一个调查产品中收集大约400份回复. 在我们推出内部工具后的第一年, 我们收到了600多份,000个回复——3%的转化率.
使用该工具提供的丰富数据, 产品团队每周跟踪口味以监控任何问题, 当使用新鲜食材时,哪一点特别重要. 当急剧下跌发生时, 如下面的仪表板样例所示, 该公司能够立即进行调查. 有一次, 调查发现,蓝奶酪供应商交付的一批产品不符合通常的标准, 这极大地影响了四种奶酪披萨的味道.
调查指标使我们能够为每种产品创建一个口味概况, 这样我们就可以做一些简单的调整了. 例如,如果某个披萨在多汁性上得分较低,我们就会添加更多的番茄酱. 我们还能够识别流行的口味,并将其用于新的食谱中.
该工具使我们能够优化配方并为业务驱动价值. 我们测试了去除一定量的某些成分, 比如意大利辣香肠片, 并监测味觉的变化. 如果味觉分数不受影响, 我们保留了修改过的食谱, 为整个连锁餐厅节省了资金.
我们采用了相同的方法 数据驱动的方法 新产品发布, 根据客户的反馈,通过改变甚至撤回产品来响应客户的偏好. 当介绍卡博纳拉披萨时, 例如, 我们在第一周追踪参数,发现趣味的平均得分是5分.7分中的94分. 所有披萨的平均得分是6分.3.
其他数据也揭示了这个问题:近48%的受访者认为浇头的数量不够. 公司很快改变了配方, 加入更多的培根(这也有增加多汁性和口感强度的副作用). 接下来的一周,平均味道从5.94 to 6.
我们用这个工具探索了许多假设, 比如温度和味道之间的关系. 不出所料,如果披萨被认为是冷的,那么它的味道得分就会下降到4分. 下表中显示的数据点说明,如果披萨偏离了“刚刚好”,“即使是在热的一边, 味觉得分也下降了. 这告诉我们温度是影响顾客满意度的关键因素.
该公司一直在考虑购买带有加热元件的热投递袋. 每袋售价约为3美元,每个披萨店需要5到10个袋子——这是一笔可观的投资. 但是我们现在有 业务案例 代价:保持披萨的温度会带来更好的味觉得分.
通过我们的分析, 我们还发现了披萨的视觉外观与其感知味道之间的直接关联.e.比如,披萨越吸引人,味道得分就越高),以及味道和干度之间的得分. 我们提取 ERP系统 显示比萨在顾客消费之前在热货架上放置了多长时间的数据,并将其与我们的调查数据相关联. 结果证实,如果披萨在货架上放置超过60分钟, 它变得太干,得到较低的味道评分. 为了解决这个问题,餐馆减少了他们在繁忙时期之前准备的披萨数量.
在特许经营企业内, 通常很难确保所有分支机构都遵循品牌指导方针. 以前,当一家餐厅的评分很低时,我们对原因知之甚少. 可能是因为披萨店没有遵守规定, 交货缓慢, 或者该地区的顾客有特殊的口味偏好. 我们开发的工具有助于更深入地分析披萨店的顾客体验. 我们密切监视着每个分支机构, 调查低评级, 快速实现, 有效的改进.
通过追踪每个披萨店的平均温度, 例如, 我们可以看到,如果一个得分特别低, 快递员可能在一次旅行中携带了太多的订单, 后来的订单都是冷冰冰的.
通过为客户利用go-to - order方法, 我们能够开发应用内解决方案, 进行大规模的 研究的数量 以一种不会对用户造成干扰的方式,并且不会给公司带来额外的成本.
这个工具可能看起来很简单, 但它产生的即时数据极大地提高了公司对客户体验和偏好的洞察力,并使其能够做出反应, 循证操作方法. 通过对食谱和流程的微调, 我们能够提供顾客觉得更美味的产品, 提高他们的满意度,使他们更有可能再次订购.
我们的电子商务解决方案就像放大镜一样有效, 提供大规模特许经营质量的细粒度视图,使管理全球800多个地点变得更加容易和高效.
跟进披萨特许经销商客户反馈工具的开发, 后来,我在一家大型食品零售商中实施了一个类似的平台,该零售商的应用程序拥有大约1000万用户, 也得到了类似的结果.
品味并不简单, 但我们的工具表明,它可以被分解成一个可重复的公式——就像任何成功的配方一样.
特别感谢我以前的同事Gleb Kotlyarov, 一个研究专家,他提出了这个创新工具的想法.
客户研究是创造能为用户提供价值并推动持续改进的产品的重要组成部分.
在食品行业,进行在线消费者调查是具有挑战性的. 这里详细介绍了创新的应用内工具, 在这种模式下,用户在品尝产品后,会对产品进行恰到好处(JAR)的评价, 产生丰富和持续的客户研究数据是一种经济有效的方法吗.
客户研究包括许多要素, 你选择包含的元素取决于你所处的领域. 对于这个工具, 我们要求用户使用简单的JAR量表来评估产品的七个方面,以减少时间负担并保持较高的转化率.
世界级的文章,每周发一次.
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