›› Avaleht ›› Lugemik ›› Artiklid meilt

Kliendirahulolu uuring – luksuskaup või tarbeese juhtimisotsuste tegemisel

Kliendirahulolu on üks firma strateegilisi mõõdikuid, mis aitab ennustada ettevõtte tuleva aasta edukust. Tõusev kliendirahulolu trend näitab, et ettevõttes on asju tehtud õigesti. Oluline on koos kliendirahul- oluga mõõta ka klientide lojaalsust ja usku koostöö jätkumisse, sest see annab üsna kindla nägemuse, milline saab olema ettevõtte eelolev aasta. Muidugi, edukuse prognoosimiseks peab olema tagatud klientide enamuse vastamine. Kui uuringule on vastanud näiteks vaid 25 % klientidest, on selle põhjal väga raske ennustada, mis tulevikus toimuma hakkab.  

Kuna igale ettevõttele on oluline, et tehtud investeering ennast ära tasuks, siis kliendirahulolu uuringu pakub selleks head võimalust siduda uuringu andmed kliendi finantsnäitajatega (näiteks käive kuu kohta, kasum kuu kohta vms). Resta senine tegevuspraktika on näidanud, et rahulolevate ja lojaalsete klientide käive kasvab aja jooksul, sealjuures rahulolematute klientide käive kas langeb või nad loobuvad meie teenustest. Et mõista, kuidas kliendi finantskäitumine on muutunud, on vaja jälgida kliendi finantskäitumist kindla perioodi jooksul (näiteks aasta, kus fikseeritakse kliendi käive uuringule eelneval kuul, kuus kuud ja aasta pärast uuringut). Selline käitumine kliendirahulolu-uuringu andmetega annab juhtidele reaalse mõõdiku, kui kasulik on ettevõttele oma tänaseid kliente hoida.

Kuigi klientide rahulolu ja käitumise uurimine võib nüüdses ümbritsevas majandussituatsioonis tunduda luksusena, mida võivad endale lubada vähesed, siis tegelikkuses annab see suure tõenäosusega hoopis vastupidise efekti. Klient vajab praegu veelgi enam kui varem kindlust, et  temast hoolitakse ja tema arvamus on oluline. Saates oma ettevõttest uuringuga välja positiivse sõnumi, et me endiselt hoolime ja loodame tulevikus paremat koostööd, kinnistab ettevõte sellega klienti ja kindlustab oma tuleviku.  

Resta pakutava kliendirahulolu uuringu kohta loe rohkemat meie veebilehelt.

Statistiku ja kvaliteedispetsialisti võimalused kujundada organisatsioone

Artikkel on avaldatud algselt Eesti Statistikaseltsi teabevihikus nr 19. "Kvaliteedistatistika ja statistika kvaliteet"

Alustuseks suur aitäh professor Ene-Margit Tiidule, kelle energia ja inimestele keskenduv soe juhtimisstiil on olnud artikli autorile eeskujuks nii matemaatilise statistika õpingutel kui ka inimeste ja organisatsioonide juhtimisel ning nõustamisel. Aitäh Tõnu Mölsile, kes juhendaja, juhi ning suure R-tähega Rakendusmatemaatikuna aitas autoril mõista statistiku rolli õigete küsimuste küsimisel ja organisatsiooni hoiakute kujundamisel. Tänu neile veendutakse üha rohkem, et iga vahva teooria puhul peab olema ka praktiline rakendus ja harjumus pidevalt küsida: aga milleks see hea on?

See artikkel poleks kuhjuvate tööde taustal valmis saanud ilma Statistikaameti teabe ja levi talituse juhataja Aira Veelma sära ja toetuseta. Suur tänu talle.

Kui 2008. aasta kevadel avanes võimalus rääkida Eesti Statistikaseltsi ja Eesti Kvaliteediühingu korraldatud konverentsil millestki, mis oleks oluline, oli pikemata selge, et tuleb seostada juhtimine, analüüs ja inimene. Nii saigi vaatenurgaks meie — statistikute ja kvaliteedispetsialistide — kujundav roll, juhtimisteooria ning rakendused.

Artiklis käsitletud juhtimisteooria Appreciative Inquiry (Hindav Uuring), positiivse psühholoogia ja inimaju toimimispõhimõtete kokkutoomise taga on autori keskkooliaegne unistus: „Tahan minna õppima matemaatikat ja infotehnoloogiat, sest neid tööriistu on võimalik rakendada igal pool. Näiteks võiks olla huvitav töökoht Leningradi aju-uuringute instituut, sest seal õpitakse tundma inimest.“

Miks tasub Sul, kes Sa professionaalina tegeled numbrite või protsessidega, mõelda organisatsiooni kujundamisele ja emotsioonidele? Äkki piisab faktide väljatoomisest ja las teised vaatavad, mida nad nendega pihta hakkavad. Ega ma statistikuna ei hakka ju ometi numbreid väänama. Reaalsus on selline, nagu ta on, minu asi on raporteerida!

Siinkohal võib meelde tuletada statistikakursustest katseplaneerimist ja kvaliteediharidusest Kuue Sigma filosoofiat. Üks esimesi statistikutele ja kvaliteedispetsialistidele õpetatavaid küsimusi on: mida ma pean mõõtma, et protsess oleks juhitav?

Peale selle uuringu tellija põhilised küsimused: Kus me oleme? Kuidas me siia saime? Mis hakkab toimuma, kui praegune protsess jätkub sellisena? Mis on oluline, et juhtida süsteemi soovitud suunas? Kas see, kuidas ma olukorrast aru saan, ühtib sellega, kuidas uuringu tegija sellest aru saab?

Ikka ja jälle on huviorbiidis mõistmine, juhtimine, protsessi kujundamine ja vastutus selle eest, mida mõõta, kuidas mõõta.

See on veel mõistetav, aga emotsioonid, milleks neid numbrite juurde vaja on?

Mõtle tagasi kooliajale ja tuleta meelde oma esimest viit. Mille eest Sa selle said? Mida Sa sellest järeldasid? Kas olid selle üle uhke?

Samamoodi mõjutab protsessi tagasiside neid, kes protsessi on kujundanud või selles osalevad. Soovitud tulemuste nägemine rõõmustab ja ebaõnnestumine kurvastab, vihastab. Eesmärk on aga õppida, areneda ja arendada. Siit küsimus: mis kiirendab inimeste ja organisatsioonide õppimist paremini, piits või präänik?

Järgnevalt tuleb juttu inimesest, õnnelikkuse uuringutest ja juhtimisteooriast. Loodetavasti leiab lugeja siit enda jaoks vajalikku ja viidatud allikatest põnevat lugemist.

Tänu neuroteadusele on õpitud uut inimese mälu olemusest ja seosest tähelepanuga, näiteks mõistma selliseid ajutegevuse põhimõtteid nagu aju võime avastada vigu (tajuda erinevusi ootuste ja tegelikkuse vahel). Huvitav eestikeelne lugemisvara, mis seostab ajutegevust inimeste käitumisega ja juhtimisega, on näiteks ajakirja Director 2006. aasta oktoobrinumbris ilmunud David Rocki ja Jeffrey Schwartzi artikkel „Juhtimise neuroteadus” (Rock, Schwartz 2006). Artikli tutvustus kõlab selliselt: “Miks on nii raske muuta enda ja teiste käitumist? Isegi siis, kui sa oled kõik justkui ratsionaalselt ära seletanud, miks ja kuidas. Selgub aga, et viimase kahekümne aasta jooksul on tehtud murrangulisi avastusi aju-uuringute alal. Juhtimistreener David Rock ja psühhiaatriateadlane Jeffrey Schwartz räägivad, kuidas need aitavad sul organisatsioonilisi muudatusi ellu viia.” (ibid.)

See teadusharu uurib:

• millised faktorid (välised ja sisemised) teevad inimesed õnnelikuks;
• millised faktorid mõjutavad kõige püsivamalt õnnelikkuse taset;
• millistest meetoditest on abi (vt ajakirjast American Psychologist ülevaadet positiivse psühholoogia arengust ja kliiniliste uuringute järeldusi (Seligman a.o. 2005: 410–421)).

Inimese õnnelikkust mõjutavad järgmised (välised) faktorid:

• ela arenenud majandusega demokraatlikus riigis (vs. Vaeses diktatuuririigis);
• abiellumine (tugev efekt, aga põhjuse-tagajärje seos pole tõestatud);
• negatiivsete sündmuste ja emotsioonide vältimine (mõõdukas mõju);
• mitmekesise sotsiaalse võrgustiku arendamine (selge mõju, aga põhjuslikkus pole tõestatud);
• usk (mõõdukas mõju).

Sisemised õnnelikkuse suurendamise meetodid, millel on kõige tugevam kestev mõju:

• võtmetugevuste testimine elustiiliks (vt VIA 24 test) — kliinilise uuringu põhjal andis see meetod kuue kuu jooksul kõige suurema õnnelikkuse tõusu. Katses osalejate õnnelikkuse tase tõusis ja säilis;
• tänulikkus — tänukirja kirjutamine ja kohaletoimetamine;
• kolm õnnestumist (three blessings) — igal õhtul kolme õnnestumise üleskirjutamine.

Huvitavat lugemist positiivse psühholoogia teemal leiab nii raamatupoest kui ka veebist. Eesti keeles on 2008. aastal ilmunud Martin E. P. Seligmani raamat „Ehe õnn” (Seligman 2008). On olemas veebisait vastava teooria ja tööriistadega, ka võtmetugevuste testiga VIA24 enda tundmaõppimiseks (http://www.authentichappiness.sas.upenn.edu/).

AI on juhtimisteooria teadmistepõhise ühiskonna organisatsioonide arendamiseks. Teabeühiskond vajab inimesekeskset lähenemist, sest tootlik jõud on inimene. AI toob endaga kaasa vaatenurga muutuse juhtimistegevuses (Cooperrider, Srivastva 1987).

AI olulisemad seisukohad:

• See, mida teame, mõjutab meie saatust. Muutus algab niipea, kui esitame küsimuse.
• Sügav muutus tuleneb tulevikuvisiooni muutusest.
• Mida positiivsem on küsimus, seda tugevam ja kestvam on tekkiv muutus.

Soovitav on lugeda AI aluseid selgitavat artiklit ja tutvuda AI veebisaidiga, kuhu koondatakse põnevaid teooriakäsitlusi ja näiteid, kuidas AI-le omast lähenemisviisi on edukalt rakendatud. Vaadeldakse seda, kuidas AI kujundab muutusi sotsiaalsetes süsteemides, millised on AI viis alusteooriat (vt Bushe 2005; Appreciative … 2008; Cooperrider, Srivastva 1987).

Üheks rakendusnäiteks organisatsiooni arendamise võimalustest on Eesti kutseõppeasutuse töötajate seas korraldatud uuringu tulemused. Juhtidelt ja töötajatelt küsiti hinnangut, millist kasu nad said oma organisatsiooni arendamises kaasalöömisest. See näide peaks aitama genereerida ideid, kuidas organisatsioonide kujundamise põhimõtteid rakendada.

Juhtkonna puhul oli esiplaanil kvaliteediteemade olulisuse tunnetamine, töötajate kaasamine, toimuvast selgema arusaama tekkimine, töötajate puhul võimalus näha organisatsioonis toimuvat süsteemselt, motivatsioon tegutsemiseks ja oma töölõigu tähtsuse parem tunnetamine (Lind 2007).

Miks on organisatsiooni arendamine oluline? Enda hoiaku juhtimine on võimalus areneda isiksusena, olla keskkonnasõbralik, vähendades emotsionaalset reostust, ja aidata lemmikorganisatsioonidel kiiremini õppida.

 Selles artiklis esitatud käsitluse teoreetiline alus on Appreciative Inquiry (AI), positiivne psühholoogia ja neuroteadus.

• Organisatsiooni arendamine on võimalus areneda isiksusena. Kvaliteedijuhtimine kujundab organisatsiooni süsteemsemaks, sest inimestel jääb tulekahjude kustutamise asemel aega mõtlemiseks ja planeerimiseks. Kiireneb inimeste kui isiksuste areng.
• Tehke organisatsioonikülastusi. Organisatsiooni juhtimise uurimine paneb mõtlema, mida saab õppida ja mida jagada — süveneb enda arengutaseme ja arengutrendi mõistmine.
• Osalege kvaliteedikonkurssidel välishindajana, kvaliteeditiimis. Juhid, kasutage nii hindaja kui ka hinnatava rollis olemist inimestele arenguvõimaluse andmiseks — nad toovad oma rahulolu organisatsiooni.
• Lööge aktiivselt kaasa seltsides, klubides ja muudes kolmanda sektori ettevõtmistes. See rikastab teie sotsiaalset võrgustikku. Seligmani uurimuste põhjal on meie suhtlusvõrgustiku rikkus üks väline õnnelikkuse suurendamise faktor, mis arendab loovust, saavutusvõimet ja usku endasse ehk sisemisi õnnelikkuse suurendamise faktoreid.

Näiteks on statistikutel ja kvaliteedispetsialistidel Eestis sellised suhtlusvõimalused:

• Eesti Statistikaselts (http://www.ms.ut.ee/ess/index.html ),
• ISO klubi (http://www.iso.ee/isoklubi/ ),
• Eesti Kvaliteediühing (http://www.eaq.ee/ ),
• kvaliteet at lists dot ut dot ee ja statistika at lists dot ut dot ee

Statistikutel, kvaliteedispetsialistidel, juhtidel on võimalik leida ja ergutada organisatsioonides peituvat potentsiaali, teha teekond eesmärgi poole sama nauditavaks kui päralejõudmine. Teine võimalus on otsida lõputult probleeme ning muuta enda ja kolleegide elu tõeliseks piinaks.

Edu organisatsiooni hoiakute kujundamisel!

Baldur Kubo
AS Resta, Eesti Kvaliteediühing

Appreciative Inquiry Commons. (2008). Case Western Reserve University Weatherhead School of Management. [www] http://appreciativeinquiry.case.edu/ (11.04.2008).

Authentic hapiness. (2008). University of Pennsylvania. [www] http://www.authentichappiness.sas.upenn.edu/   (11.04.2008).

Bushe, G. R. (2005). Five Theories of Change Embedded in Appreciative Inquiry. [www] http://www.gervasebushe.ca/ai5.pdf  (11.04.2008)

Cooperrider, D. L., Srivastva, S. (1987). Appreciative Inquiry In Organizational Life. — Research in Organizational Change and Development. / Ed. W. Pasmore, R. Woodman. Vol 1. JAI Press, pp. 129–169.

Lind, S. (2007). Kutseõppeasutuste kvaliteeditegevuse uuringu tulemused. AS Resta. [www] http://www.innove.ee/orb.aw/class=file/action=preview/id=2781/ Sirje_Lind_kvaliteediuuring.pps (27.09.2007).

Rock, D., Schwartz, J. (2006). Juhtimise neuroteadus. / Tõlk K. Tarand. — Director, oktoober 2006. [www] http://www.director.ee/index.php?artikkel=935  (11.04.2008).

Seligman, M. E. P. (2008). Ehe õnn. / Tõlk H. Käämbre. Tallinn: Pilgrim.

Seligman, M. E. P., Steen, T. A., Park, N., Peterson, C. (2005). Positive Psychology Progress: Empirical Validation of Interventions. — American Psychologist, Vol 60, No 5, pp. 410–421. [www] http://www.authentichappiness.sas.upenn.edu/images/apaarticle.pdf   (11.04.2008).

Huvigruppide rahulolu uuringu ankeedid kutseõppeasutustele

SA Innove eestvedamisel viidi aastatel 2005–2008 läbi kutsekoolide juhtimiskvaliteedi projekt.

Projekti raames koostas AS Resta kutsekoolidele rahulolu-uuringute näidisankeedid.
Rahulolu-uuringute abil saab kooli juhtkond kooliperelt, vilistlastelt ja koostööpartneritelt tagasisidet kooli hetkeolukorra kohta ja ettepanekuid kooli arendamiseks. Uuringute tulemusi analüüsides leitakse kooli tugevused ja arendamist vajavad kitsaskohad.

Näidisankeete kasutades soovitame need kohandada oma koolile sobivaks.

• Õpilase rahulolu küsitlus (eesti keeles, vene keeles)
• Vilistlase rahulolu küsitlus (eesti keeles, vene keeles) 
• Töötajarahulolu küsitlus (eesti keeles, vene keeles)
• Koostööpartnerite rahulolu küsitlus, suuremate praktikabaaside küsitlus (eesti keeles, vene keeles) 
• Küsitluste läbiviimise hea tava (eesti keeles) 
• Näidisankeetide kasutamisest koolis (eesti keeles) 
• Kaaskirjade näidised (eesti keeles, vene keeles)

Koolide esindajatele tutvustas näidisankeete projektijuht Sirje Lind Kutseõppeasutuste kvaliteedikonverentsil Pärnus 28.09.2006. Sirje ettekande slaidid leiad siit.

Balanced Scorecard näitab ettevõttest nii tervikut kui detaile

Epp Tohver, 17.07.2001

Enne puhkustehooaega kogunesid Helsingisse strateegilise juhtimise uusimaid põhimõtteid järgivad ettevõttejuhid, et saada osa Robert S. Kaplani seminarist teemal Balanced Scorecard. Selle kevade juhtimisalasest tippsündmusest on ajendatud ka järgnev artikkel.

Tänapäeva kiirelt muutuvas majanduskeskkonnas tugeva konkurentsi tingimustes ellujäämiseks on ettevõtete jaoks hädavajalik oma visiooni sõnastamine ning visiooni saavutamiseks vajalike strateegiate väljatöötamine. Strateegiad on peale väljatöötamist tarvis ka ellu viia. Paraku jõuab teadaolevatel andmetel vaid vähem kui 10% hästiformuleeritud strateegiatest teostuseni . Seetõttu on viimastel aastakümnetel üha olulisemaks muutunud niisuguste juhtimismeetodite väljatöötamine, mis toetaksid ettevõtteid strateegiate elluviimisel, muutes strateegiate arendamise ja teostamise pidevaks protsessiks. Üheks lahendust pakkuvaks meetodiks on balanced scorecard (eestikeelses kirjanduses ka tasakaalustatud punktiarvestus või tasakaalus armatuurlaud).

Balanced scorecard – uus juhtimismeetod
Praeguse kiire elutempo juures muutub strateegiate kehtivusaeg järjest lühemaks. Ettevõtetel tuleb üha sagedamini oma strateegiaid kriitilise pilguga läbi vaadata ning neid ümbritseva keskkonna muudatustele vastavalt kohandada ja uuendada. Strateegia formuleerimine on muutunud pidevaks protsessiks. Tihedast konkurentsist tulenevalt peavad strateegia teostamiseks vajalikud muudatused toimuma kiirendatud tempos. Vajalikud on uued juhtimismeetodid, mis strateegiate kiiret elluviimist toetaksid.

Balanced scorecard ei ole mitte uus näitarvude süsteem vaid strateegiline juhtimisinstrument, mis võimaldab ettevõtte arengut jälgida samaaegselt nii ühtse tervikuna kui ka detailidesse laskudes. Balanced scorecard´i kontseptsioon peab silmas tõsiasja, et finantsnäitajad annavad oma minevikku suunatud iseloomule vaatamata siiski olulist informatsiooni ettevõtte hetkeolukorra kohta. Lisaks finantsnäitajatele selgitatakse aga välja ka need suurused, mis finantsnäitajaid tegelikult mõjutavad ning ettevõtte edu saavutamiseks olulised on. Ettevõtte areng sõltub üha enam immateriaalsetest väärtustest ja ettevõtte intellektuaalsest kapitalist: nn töötajate oskused ja teadmised, nende potentsiaal, valmisolek muudatusteks, võime innovatiivseks tegevuseks, ettevõttesiseste protsesside (sh ka otsustusprotsesside) kiirus ja mõjusus, oskus kinnistada enda külge kliente, suhtlemiskultuur nii ettevõtte sees kui ka väljaspool ettevõtet.

Investeeringud uutesse turgudesse, uutesse toodetesse ja teenustesse, tehnikasse ja tehnoloogiatesse halvendavad lühiajaliselt finantsnäitajaid. Samuti ei kajastu finantsarvudes otseselt ettevõtte inimkapitali tehtud investeeringutest (töötajate koolitus, meetmed töötajate sidumiseks ettevõttega, nende loomingulise potentsiaali suurendamine) tulenev kasu. Immateriaalsed väärtused ja inimkapital on aga olulised ettevõtte finantsiliste eesmärkide saavutamisel pikaajalises perspektiivis.

Ettevõtted, kes tänapäeva turul konkurentsivõimelised olla tahavad, peavad oma kliente innovatiivsete toodetega vaimustama, “vau!”-efekti taotlema ja selle eest hoolitsema, et ettevõtte töötajad vastavalt välja koolitatud ning eelkõige oma tööks motiveeritud oleksid.

Mida klient Sinu ettevõttest arvab?

Ettevõtte tõusu või languse määrab see, mida arvab temast klient oma südames.

Targalt küsides kogunevad väärtuslikud andmed, mis on usaldusväärsed ja üldistatavad kogu kliendibaasile.

Kuidas kliendi hinge sisse näha? Tuleb targalt küsida ja küsitletavad õigesti välja valida ning teha seda mitte tunde ja näo järgi, vaid statistikateooria kohaselt.

“Kuidas olete üldiselt rahul ettevõtte teenindusega?
“Noh, neli aastat tagasi, jah, siis oli see asi, mkh...mkh. Aga praegu, tõesti, on täiesti üllatav kohe. – Paneme oma üheksa punkti ära.”
“Millise hinde annate oma kontaktisiku teeninduskultuurile?”
“Kes see on?”

Küsitleja meenutab, et tema vestluskaaslase kontaktisik on Rein Rebane. Vastajale ei ütle see nimi midagi ja hindeskaalale klõpsitakse märge “ei tea”. Küsitlus läheb omasoodu edasi. Nii hommikust õhtuni, kaks nädalat järjest.

Kliendirahulolu-küsitlusele on eelnenud statistiku põhjalik ettevalmistustöö. Kui kõikide valimisse sattunud inimestega on vestlusprotseduur läbitud, asutakse andmeid analüüsima ja mudeleid arvutama.

Tulemus on selge ja usaldusväärne pilt sellest, mis võiks rõõmustada ja mis peaks vaevama ettevõtte juhtide hinge.

Miks mõõta kliendirahulolu?

Kliendid moodustavad ettevõttes vaid ühe paljudest huvigruppidest, kellest sõltub firma edenemine. Samas, hankijate, töötajate, aktsionäride või ühiskonnaga võrreldes on kliendil firmas täiesti eriline roll – ta on ainus, kes firmale raha sisse toob.

Klient toob firmasse raha vaid siis, kui ta on rahul. Rahaallika rollis on klient ühtlasi ka ettevõtte turundaja ning reklaamiagent, või vastupidi – firma potentsiaalne hävitaja. Uurimistulemused väidavad, et rahulolev klient annab oma positiivsest emotsioonist teada kolmele “uuele” inimesele, rahulolematu klient räägib aga oma ebameeldivustest vähemalt 11-le inimesele.

Niisiis sellest, millised meeleolud valitsevad klienti, sõltub palju enam, kui lihtsalt mõne rahasumma laekumine või mittelaekumine firma kassasse.

Kas intuitsioonist ei piisa?

Vastus küsimusele, kas klient on ettevõtte tegevusega rahul, pole loomulikult päris etteaimamatu. Rahulolu või -olematust on näha müügitulemustest ja tunda “õhust”.

Küsitlus on rahulolu-uuringu üks kolmest võrdolulisest etapist.

Samas näitavad uurimistulemused, et kõhunahaga tajutud kliendirahulolu-olukord ettevõttes ei vasta kunagi täpselt tegelikkusele. Ja kahjuks lonkab tunnetus just firmapoolset jalaga. Ükskõik, kas küsida suhtluskultuuri, müügimeeste või teenuseportfelli kohta, ikka arvab ametiisik olukorra veidi parema olevat, kui klient seda hindab.

Firmad, kes on alustanud korrektse rahulolu-uuringu läbiviimise traditsiooniga, sarnanevad üksteisega ühe tõdemuse poolest: “Me ise arvame muidugi, et asjad on korras. Aga meid huvitab, kas tegelikult ka on?”

Ettevalmistus määrab lõpptulemuse

Igasugune arvamusuuring nõuab põhjalikku ettevalmistustööd: statistikateooriale vastava valimi moodustamist, sellise küsimustiku koostamist, mille vastuseid on võimalik analüüsida ja mis annaksid vastuse just olulistele küsimusele ning küsitluse protsessi eelkirjeldamist, et vähendada ettevõtmise ebaõnnestumistõenäosust.

Kui ettevõtte kliendibaas on suur, tekib esimene loomulik küsimus: kuidas leida rahulolu-uuringu küsitletavad. Sest kõiki kliente läbi küsida kindlasti ei jõua.

Iseenda sõpradelt või selvepoe nurgal poekülastajatelt arvmust küsida oleks tõesti lihtne ja odav viis klientide üldisele arvamusele jälile saada. Protsessi konks on tulemuste usaldusväärsuses. Taolise tekkis-idee-teilt-küsida-stiilis ei saa teada rohkemat, kui oma tuttavate või teatud ajal ühte poodi külastanud inimeste mõtted. Saadud tulemusi kogu terviku arvamuseks üldistada oleks selge valetamine.

Esmaspäeval kell 11 poodi külastanud inimesed ei ole valimisse sattunud juhuslikult – nad on tõenäoliselt kodusema elustiiliga, järelikult on nende hulgas tavapärasest rohkem naisi ja eakaid inimesi. Nad on puhanud ja võivad seetõttu anda hinnanguid kraadi võrra kõrgemalt. Linnaosa, kus pood asub, määrab vastaja tõenäolise sissetuleku, mis omakorda võib mõjutada vastuseid.

Olukord on hoopis teine, kui näiteks mõne teise poe nurgal reedel kell 18.

Niisiis on rahulolu-uuringu ettevalmistamisel tarvis statistiliselt korrektselt määrata valim – väiksem osa tervikust, mille struktuur on vastavuses terviku struktuuriga. Valim peab olema piisavalt suur ja inimesed valimisse peavad olema sattunud juhuslikult.

Vastama kutsuv ankeet

Ankeet on teine oluline uuringukomponent, mille pinnapealne ettevalmistamine võib lõpuks nullida kogu ressurssinõudva projekti.

Usaldusväärsete tulemuste saamiseks on oluline, et vastamisest loobujaid oleks valimisse sattunud inimeste seas nii vähe kui võimalik. Kui teilt küsitletavana röövitakse pool tundi hinnalisest ajast, et vastata suhteliselt segaselt väljendatud küsimustele ning lubatakse vaid ebamäärast klienditeeninduse paranemist kunagi kaugemas tulevikus, siis annate te vastused huupi või keeldute enda abist. Seega – küsimused ja küsitlusviis peaksid olema valitud selliselt, et klient on nõus vastama.

Teine oluline tingimus hilisema analüüsi õnnestumiseks on küsimuste ja valikvastuste ühemõttelisus. Näiteks määrangud “hea”, “turvaline” või “ilus” on küsimustes liiga laialivalguvad ega taga ühetimõistetavaid vastuseid. Mehed peavad turvaliseks seda, mis ei lagune, naised aga lähedust ja küünarnukitunnet. Ilu ja headuse mõistete taju on aga hoopis etteaimamatu.

Igasugused tulemused on kõnekad alles siis, kui neid saab millegagi võrrelda. Nii saavutab ka rahulolu-uuring suurima kasuteguri vaid süstemaatilise rutiinina. Iga järgmine uuring ei saa aga olla katselava, vaid ta peab järgima eelmiste uuringute stampi. Vastasel juhul ei ole tulemused võrreldavad ning välja ei joonistu tendentsid ja nende põhjused.

Ettevõtte siseselt läbiviidud kliendirahulolu-uuringul on tavapäraste turu-uuringutega võrreldes suur eelis - uuringutulemused ei ole anonüümsed. Kliendisuhte halduse seisukohalt on väga nupukas kavandada rahulolu-uuring selliselt, et hiljem on võimalik tulemused ja olemasolev kliendibaas ühitada.

Küsitlus kui kliendisuhte halduse komponent

“Teie operaatorfirma viib läbi kliendirahulolu-uuringut. Kas teil on praegu aega umbes 15 minutit, et küsimustele vastata.”
“Kas te neid e-mailiga saata ei saaks, mul on hetkel suht kiire?”
“Jah, muidugi.”

Küsitlusviisi valik määratakse ettevalmistustöö käigus ja see sõltub vastajate grupi iseloomust ning firma eesmärkidest. Telefoniküsitlus, silmast-silma dialoog, veebipõhine vorm või tigupostiga saadetis – igal stiilil on omad eelised ja puudused. Tulemuse kvaliteet on kõrgeim siis, kui küsitlusviisi saab varieerida vastavalt iga küsitletava eelistustele.


Rahulolu määr sõltub ootustest. Kaebuste, lojaalsuse määr sõltub rahulolust.

Veebipõhine vorm, sh ka telefoniküsitleja teenistuses, muudab võimalikult väikeseks vigade tekkimise tõenäosuse andmebaasis.

Inimene ankeedi ja vastaja vahel kogub jällegi lisainformatsiooni, mis paberil või veebikeskkonnas fikseerimata jääb. See on nii muidugi vaid juhul, kui küsitlejale on tekitatud motivatsioon ja antud oskus kõike tähele panna ja üles märkida.

Küsitleja peaks kogu küsitluse vältel tegema koostööd nende inimestega, kes laekuvaid andmeid hiljem analüüsima hakkavad. Nii saab juba eos kõrvaldada protsessis pisivead, mis kuhjudes lõpptulemust ohustada võivad.

Küsitleja ei saa olla suvaline neiu tänavalt, vaid ta peab vastama teatud tingimustele:

• tundma ettevõtet ja tema eesmärke;
• teadma küsitluse otseseid ja kaudseid eesmärke;
• olema motiveeritud reageerima paindlikult ilmnenud probleemidele;
• oskama ja tahtma fikseerida küsitluse käigus saadud alternatiivinfot;
• olema väga hea suhtleja ning kõrge emotsionaalse intelligentsusega;
• olema teadlik sellest, et ta ei tohi suunata küsitletavat (“ah, teate, kõik teised on sellele nii vastanud”).
  

Analüüs arvestab vastaja ootuste-taustaga

Analüüsietapis leitakse andmetes sisalduvad seosed ja arvutatakse mudelid. Viimaseid ei pea põlve otsas leiutama. Kvaliteediorganisatsioonid on nii Euroopas kui Ameerikas välja töötanud kliendirahulolu indeksi (CSI – customer satisfication index) metodoloogia, mida saab kohandada ka ettevõttekeskseks.

CSI idee kasutab loogilist seost inimese ootuste ja ideaalitunnetuse ning tema rahulolu või rahulolematuse väljenduste vahel. Negatiivne vastus kliendilt, kes pakutud teenusest palju ei ootagi, on madalama väärtusega kui negatiivne vastus suurte ootustega teadlikult kliendilt.

Sisestusvigade ärahoidmiseks peaks ka küsitlejad kasutama elektroonilist sisestusvormi. Veebipõhisus annab võimaluse saata ankeet ka küsitletavale postkasti.


Tiina Tambaum (Saldo, juuni 2002)

Meediku ja statistiku koostöö – on see vajalik?

Heti Pisarev (Eesti Arst 2002; 81 (2): 85-87)

Tänapäeva kiiresti arenevas teadusmaailmas on üha enam ja enam oluline avastuste teaduslik tõestamine. Statistika on teadus, mis aitab tõestada või ümber lükata arstide poolt tõstatatud hüpoteese. Tõestada saab aga ainult korrektselt korraldatud uuringute tulemusi.

Seetõttu on äärmiselt oluline, et arstid kaasaksid statistikaspetsialiste uurimistöösse juba uuringute planeerimisel. Planeerimisel määratakse kindlaks kogu ülejäänud tegevus: uuringu tüüp, vorm, analüüsimeetodid. Ainult õigesti planeeritud uuringutel on teaduslik väärtus.

Kas peaks korraldama kliinilise katse või epidemioloogilise uuringu? Kas teha uurimiseks ankeet- või telefoniküsitlus? Milliseid küsimusi esitada? Kas kutsuda patsiendid kohale või minna ise nende juurde? Kuidas valida uuringurühm, kui suur see peaks olema? Mida saadud andmetega peale hakata? Kuidas tulemusi analüüsida ja interpreteerida? Kõigile neile küsimustele aitab leida vastuse uuringu statistiline planeerimine ja analüüs.

Näide 1.
Arst soovib uurida, kui suur osa Eesti rahvast on gripi vastu vaktsineeritud. Ta küsitleb 100 tuttavat ja saab teada, et neist 94 on gripivaktsiini süsti saanud. Arst teeb järelduse, et 94% Eesti inimestest on gripi vastu vaktsineeritud. Uurides ka põhjusi, miks on kuuel inimesel süst tegemata, selgus, et kaks neist olid süstimise ajal haiged, ühel on munavalguallergia, ühel on gripp juba olnud ja kaks on põhimõtteliselt vaktsineerimise vastu. Tausta uurides selgub, et arsti erialaks on infektsioonid ja ta on vaktsineerimise tuline pooldaja ning on tahes-tahtmata ka oma tuttavate hulgas vastavat selgitustööd teinud. Tulemused on selgelt ülehinnatud.

Selleks, et saada tegelikkusega kooskõlas olevaid tulemusi, oleks näites 1 kirjeldatud uuringus tulnud küsitletavad inimesed valida juhuslikult. Juhuslik valim või juhuvalim on selline valim, kus igal populatsioonis oleval indiviidil on võrdne võimalus sattuda valimisse ehk ühtegi inimest ei eelistata valiku tegemisel teisele.

Näide 2.
Arstid olid ravitöö käigus märganud, et ravimeetodit B kasutades on patsientide suremus väiksem (suri 2 patsienti 20st ehk 10%) kui ravimeetodit A kasutades (suri 4 patsienti 20st ehk 20%). Tekkis küsimus, kas ravim B on tõepoolest parem kui ravim A. Arvutades uuringu võimsuse (tõenäosuse, et me tõestame ravimi B paremuse õigesti) nimetatud patsientide hulga pealt, saame tulemuseks, et võimsus on kõigest 14,4%. Sellise hüpoteesi (ravimi B korral on suremus väiksem kui 10%) korrektseks tõestamiseks (testi võimsus mitte alla 80%) peaks meie uuringurühmas olema vähemalt 390 patsienti – mõlemas ravimigrupis 195 patsienti.

Tänapäeva meditsiin areneb kiiresti. Pidevalt töötatakse välja uusi ravimeid ja ravimeetodeid, mille eesmärgiks on ravida haigusi tõhusamalt. Tiheda konkurentsi tõttu on arvestatavad vaid need tulemused, mille tõesuse kohta on esitatud veenvad teaduslikud tõestused (1). Statistika on teadus, mis aitab uuringute planeerimise ja tulemuste analüüsimise abil arstide avastusi kinnitada või ümber lükata.

Artiklit sundis mind kirjutama kogemus, mille olen saanud TÜ arstiteaduskonna inimestega koos töötades. Tihti kiputakse statistika osa alahindama, arvates, et statistika on vaid millegi ülelugemine või kokkuliitmine. On esinenud juhtumeid, et minu juurde on tulnud arst ajakirjast tagasi saadetud artikliga, kus retsensent osutab statistiliste näitajate puudumisele või uuritavate hulga vähesusele. Paraku pole puudulikult tehtud uuringu korral isegi mitte statistiku võimuses tehtud apsakaid tagantjärgi heastada. Kõige sagedasemad põhjused artiklite tagasilükkamisel on järgmised (2):

• uuringu tulemus ei ole teaduslikult oluline; 
• uuring ei ole originaalne (keegi on teinud juba sama või sarnase uuringu);
• uuring ei kontrolli autori poolt püstitatud hüpoteese;
• hüpoteesi kontrollimiseks oleks pidanud hoopis teist tüüpi uuring olema;
• praktilised raskused (näiteks uuritavate kaasamisel) on viinud autorid kompromissidele esialgse uuringuplaaniga võrreldes;
• valimi suurus on liiga väike;
• uuring on korralikult kontrollimata; 
• statistilised analüüsid on valed või puudulikud; 
• autorid on teinud andmetelt põhjendamatuid järeldusi; 
• autorite huvide vahel on tugev konflikt; 
• artikkel on kirjutatud arusaamatult.

Probleem pole aktuaalne vaid Eestis (3–6).

Kas meie tulemus on juhuslik või ongi meie ravi hea? Kui kuuel juhul kümnest kulges ravi hästi, siis oleme saanud alles hüpoteesi, et see ravi võib osutuda edukaks. Et tõestada ravi headust, peame me hüpoteesi tõestama. Tavaliselt järgneb hüpoteesi püstitamisele uuring.

Tavapärane uuring jaguneb nelja suuremasse etappi (7):

• probleemi püstitamine;
• uuringu planeerimine;
• andmete kogumine;
• andmete analüüs ja tulemuste selgitamine.

Neist kõige olulisemaks ja ka keerulisemaks pean kahte esimest punkti.

Probleemi püstitamine annab uurijale kirjaliku sõnastamise abil võimaluse lõpuni selgeks mõelda, mis on uuringu eesmärgid, milleks me seda kõike tahame ette võtta. Probleemipüstitus peab olema selliselt kirjutatud, et ka asjasse pühendamatu inimene taipaks, mis on uuringu eesmärk. Ilma probleemi olemust ja põhjust selgitamata ei ole võimalik leida lahendusi.

Kui probleem on selgeks mõeldud ja kirja pandud, siis on paras aeg pöörduda asjatundja poole.

Planeerimine on kõige tähtsam ja mahukam etapp uuringu edukaks tegemiseks. Planeerimisel pannakse tegelik alus tervele uurimistööle ja tulemuste usaldusväärsusele. Kavandatakse uuringu vorm ja vajalikud protseduurid. Tehakse kindlaks uuritavate arv ja valimi võtmise viis. Juba uuringu planeerimisel määratakse kindlaks, kuidas ja milliste meetoditega andmeid analüüsima hakatakse. Kindlasti pannakse paika ka reeglid ootamatute olukordade lahendamiseks (nt valitud patsient keeldub uuringust).

Oluline on välja töötada ka uuringu kontrollskeem algmaterjali laekumise jälgimiseks ja analüüsi käigus ilmnevate vigade parandamiseks. Uuringu planeerimise etapis on vajadusel võimalik korrigeerida ka probleemi sõnastust, hiljem see enam võimalik ei ole.

Uuringu planeerimise etapp ei ole koht, kus tohiks aja- ja inimressursse kokku hoida. Statistiku peab kaasama kindlasti uuringusse juba sellest etapist alates. Paljud head ideed on jäänud halva planeerimise pärast lõpetamata!

Näide 3.
Ühe väga mahuka epidemioloogilise uuringu planeerimise käigus tehtud tööd:

• eesmärgi sõnastamine;
• uuringutüübi kindlaksmääramine: ankeetküsitlus + arstlik läbivaatus eriala spetsialisti poolt; 
• uuringu kontrollsüsteemi väljatöötamine (andmete laekumiste kontroll); 
• andmeanalüüsimeetodite määramine; 
• ankeedi ettevalmistamine; 
• valimi suuruse ja valimi võtmise eeskirjade läbimõtlemine; 
•  uuritavate ja abipersonali motivatsioonisüsteemi väljatöötamine; 
• eesmärgi korrigeerimine; 
• kõigi eelloetletud punktide uuesti läbitöötamine.

Uuringu töörühma on kaasatud kolm statistikaspetsialisti ja kaks arsti ning mõlema poole tööd koordineerivad assistendid. Planeerimine on lõpetatud ja uuring jõuab varsti andmete kogumise faasi.

Andmete kogumine võib olenevalt uuringust osutuda väga töömahukaks, kuid korraliku planeerimise korral on see protsess enamasti sujuv.

Andmete analüüs ja tulemuste selgitamine. Andmekogumise ja analüüsietapi vahele jääb ka veel andmete sisestamine. Andmete analüüsil parandatakse andmete sisestamisel tekkinud vead. Uuritakse seoseid andmestikus planeerimise etapil kindlaks tehtud analüüsimeetoditega. Oluline on ka selgitada statistika eest vastutavale uurijale tulemusi. Kindlasti peab arst esitama omapoolseid küsimusi, et kõik arusaamatused kõrvaldada.

Kirjeldatud tegevuskava tundub keeruline, kuid arstid ei peagi selle kõigega ise hakkama saama. On olemas spetsiaalse haridusega inimesed, keda kutsutakse statistikuteks. Otsige nad üles ning nõudke abi. Tehke seda kindlasti enne, kui uuringu tegelikult veerema lükkate.

Kokkuvõte olulisemast:

• Probleem tuleb korralikult sõnastada. 
• Planeerima peab põhimõttel: üheksa korda mõõda, üks kord lõika. 
• Kasutada spetsialisti abi.

Kirjandus

1. Altman DG. Statistics in medical journals: some recent trends. Stat Med 2000;19:3275–89.
2. Greenhalgh T. How to read a paper: getting your bearings (deciding what the paper is about). BMJ 1997;315:243–46.
3.  Altman DG. The scandal of poor medical research. BMJ 1994;308:283–84.
4. Black N. Why we need observational studies to evaluate the effectiveness of health care. BMJ 1996;312:1215–18.
5. Parker RA. Estimating the value of an internal biostatistical consulting service. Stat Med 2000;19:2131–45.
6. Smith GD. Increasing the accessibility of data. MBJ 1994;308:1519–20.
7. Pocock SJ. Clinical trials. John Wiley and sons 1989. 
   

Tänuavaldus 

Artikli koostamisel olid abiks Chris Pruunsild, Inga Vainumäe ja Külli Mitt TÜ lastekliinikust ning Krista Fischer TÜ tervishoiu instituudist. Autori südamlik tänu neile.     

Andmeladu aitab kliendiinfot korjata

 Tiina Tambaum (Äripäevas), 05.04.2001

Eelmisel aastal uue elu saanud, kuid tegelikult muldvana strateegia CRM (kliendisuhte haldus) nõuab suurettevõttes endale vundamendiks andmeladu. Kes ja kuidas on Eestis hakanud laduma andmeid ühtsesse struktuuri, et pöörata pilk raha teenijalt ettevõttes raha omanikule väljaspool ettevõtet, s.o - kliendile?

Aeg on müügiprotsessi juurde toonud uusi suhtluskanaleid ja kiirelt kasvav massmüük on pildunud tervikpildi kliendist kildudena laiali. Konkurentsieelise saavutab ettevõte, kes suudab killud kokku korjata.

“Kui olen hakanud ühest päevast alates kliendikaardiga marketist lastekaupa ostma, oleks väga taibukas postitada mulle ka vastavat reklaami, sest suure tõenäosusega on mul perre tekkinud laps. Aga seda ei tehta,” asetab IT-firma Kinex projektijuht Andres Kukke end tavakliendi olukorda.

Personaalne lähenemine on rohkem tajutav pankades-kindlustustes. “Hansapank on mind peaaegu pehmeks rääkinud kasutamaks nende kindlustust, sest sealsed inimesed said enne teisi teada, et mul on olemas laen,” toob näite arvutifirma Cygate Estonia kliendihalduse juht Andrus Tamm.

Hansapank on otseselt kliendisuhtlust toetavat andmeladu (Põhja-Eesti murdes andmeaita) ehitanud kaks aastat. Projektijuht Piret Brett kahtleb, kas Hansapanga tänane klient lao olemasolu veel tunnetab. “Eesmärk on saada mitmekülgne ülevaade iga kliendi soovidest, vajadustest ja harjumustest, tõsta organisatsiooni töökiirust ja efektiivsust,” loetleb Brett. “Seni oleme olnud vähe proaktiivsed. Asi alles hakkab looma, “tibusid” saab kokku lugeda küll alles sügisel.”

Kaubamaja Grupis annavad andmebaasidele väärtuslikku lisa kliendikaartide ostuaja-lugu üldsummas ning lojaalsetelt klientidelt telefoniküsitluste teel saadud tagasiside. Lojaalsusprogrammi eesmärk on turundusdirektor Edward Kösteri sõnul pakkuda välja kaubavalik, mida kliendid ootavad. “Andmeladu on programmi tähelepandamatu abivahend,” lisab ta. Seda, et müüjad hakkaksid püsikliendile tegema olemasolevate andmete alusel tema maitsest ja eeldatavatest vajadustest lähtuvat personaalset pakkumist, turundusdirektor praegu ette ei näe. “Kui seda teha, siis ainult mingi automaatse tarkvara abil, n-ö tungimata kliendi eraellu.”

“On suur vahe, kas vaadata klienti binokli või luubiga,” arutleb EMT turundusosakonna analüütik dr Jüri Rünkla. “Enne andmelao projekti oli klient meie jaoks andmete käsitlusraskuste tõttu suhteliselt üldine ja isikupäratu.” EMT alustas andmelao projekti 1999. aasta lõpus. Projekti esimesed tulemused on protsessijuhtide käsutuses. “Andmed on õiged ja tulevad kiiresti kätte,” kinnitab müügidirektor Indrek Randveer. “Saame kampaaniates segmendile juba paremini pihta”.

Üks vanemaid tegijaid Eestis korporatiivandmeladude ehitajate seas – Ühispank – alustas kolm aastat tagasi. Käivitatud projekti tulemusena on viieliikmelisel meeskonnal õnnestunud luua peaaegu tõrgeteta toimiv andmeladu, sõnab panga analüüsisüsteemide osakonna juhataja Gustav Seier. Laol on oluline osa panga aruandluses ning see võimaldab kasutajatele veebipõhiseid kinnis- ja suvapäringuid. “Kuigi andmelaos on sees ka suur osa kliendiandmetest, on tõsine töö CRMi osas alles ees,” hindab Seier.

Eesti Telefoni IP-teenuste allüksus oli vaid pool aastat vana, kui andmelaondusega klientide, s.o kommunikatsioonikeskuste, otsingumootorite jt internetipõhiste teenuste kasutajate tundmaõppimiseks ja seeläbi ettevõtte tulu kasvatamiseks algust tehti. Tööd on küll kümme korda rohkem, aga tõenäosus tulu sada korda suurendada ka päris suur, selgitab firma ärijuht Jüri Jaakson.

Kodakondsus- ja migratsiooniameti (KMA) eesmärk ei ole kasumit teenida, KMA teenib inimesi. Riigiameti andmelao loomise üks põhjus kasvas välja vajadusest anda väljastpoolt maja küsitava statistika kohta selge ja ühene vastus. “Meil on väga suur ja infotihe andmebaas, mille võimalusi pole riik pooltki ära kasutanud,” tõdeb arendusosakonna juhataja Koit Raud. “Meilt küsitakse palju ja sageli väga umbmääraselt. Enne, kui vastata saab, peab tegelema küsimuse tegeliku sisu väljaselgitamisega.”

Näiteks lihtne küsimus “palju te eelmisel aastal elamislubasid välja andsite” võib saada mitu õiget vastust: välja antud dokumentide või dokumendi saanud isikute arv, korduvate või esmakordsete lubade arv, tähtajalise või alalise lubade arv, kehtivate või kõikide dokumentide arv jne. Andmelao loomine korrastab mõisted. Ladu aitab tagada riigi infovajaduste kiire ja ühese rahuldamise antud valdkonnas ning tuua selgust riigi migratsiooni- ja dokumenteerimisprotsessidesse. Rahapuudusel on KMA andmelaoprojekt praegu pooleli.

Andmeladu ja CRM ei ole kattuvad mõisted, kuid neil on väga suur ühisosa. Ladu saab CRMi otseselt toetada. Lao abil organisatsiooni töö kiiruse, operatiivsuse ja efektiivsuse tõstmine täidab samuti lõpuks parema klienditeenimise ülesannet.

"Rõõmsama homse nimel …" - Eesti õdede rahulolu-uuring 2004-2005

Stockholmi School of Economics in Riga (SSE Riga), Eesti Õdede Liit ja Resta viivad üheskoos läbi eesti meditsiiniõdede töötaja rahulolu-uuringu. Uuring algab detsembris 2004 ja kestab jaanuarini 2005.

Uuringu eesmärgiks on:

• välja selgitada töötaja rahulolu põhjustajad, mõõta üldist rahulolu ja selle tulemeid (lojaalsus, pühendumine, õeks jäämine) ja nende omavahelisi seoste olulisust;
• hinnata kasutatavate personalijuhtimispraktikate efektiivsust;
• anda soovitusi Eesti õdede “rõõmsama homse” kavandamiseks.

Resta aitab uuringule kaasa oma pikaajalise kogemusega EPSI Rating’u metodoloogia vallas; ja pakub uuringu läbiviimiseks kasutada Unified Dialogs’i veebipõhist keskkonda ja QlikTech’i analüüsilahendust.

Uuringus kasutatakse Skandinaavias laialdaselt kasutatavat EPSI Rating’u metodoloogiat, mida rakendatakse Eestis esmakordselt nii laiapõhjalises töötajate rahulolu-uuringus.

Novembri lõpus viidi läbi pilootuuring 25 pereõe seas. Selle tulemusi ja kavandatavat põhiuuringut tutvustati Eesti Õdede Liidu XXI kongressil 26. novembril Tallinnas.

Uuringu põhjal kirjutavad Mirko Känd ja Martin Rekor SSE Riga lõputöö. Põhiuuringu tulemused selguvad 2005 aasta märtsi lõpuks; valmiv raport on avalik kõigile huvilistele (jälgige lisainformatsiooni).

Elioni tagasiside Restale IT rahulolu—uuringust

Elion viis 2004 aasta septembris läbi uuringu, et selgitada välja Elioni ja Elion Esinduste töötajate rahulolu sisemiste IT-teenuste toimimise ja teenindusega. Kavandatud küsitluse tulemusena soovisime saada mõõdikuid, mille abil hinnata sisemise IT teenuse kvaliteeti ning selle muutumist. Samuti pidi küsitlus andma informatsiooni parendustegevuste täpsemaks kavandamiseks.

Uuringu läbiviimiseks otsustati kaasata kogemustega partner, kes:

• tunneks IT valdkonda ja aitaks koostada lihtsa ning kõigile mõistetava küsimustiku, mille täitmine ei võtaks keskmiselt rohkem aega kui 15 minutit;
• võimaldaks tõrgeteta toimivat elektroonilist keskkonda küsitluse läbiviimiseks;
• aitaks töödelda ja tõlgendada uuringu tulemusi.

Resta kui partneri poolt pakutu vastas täielikult ootustele ning uuringu tulemusi sisaldava analüüsilahenduse näol isegi ületas neid. Uuringuprojekti tulemusena saime mõõdikud ja sihtgrupid ning parendamist vajavad valdkonnad ja tegevuskavad, et suurendada rahulolu sisemiste IT-teenustega. Saime ka mõõdiku selle kohta, kuidas töötajate rahulolu sisemiste IT-teenustega mõjutab Elioni kui IT-teenuste pakkuja soovitamist tuttavatele. Uuring andis lisaks veel hulga positiivset tagasisidet ning ettepanekuid ja soovitusi teenuste parendamiseks. Saime väga meeldiva ja professionaalse koostöökogemuse.

 Aarne Kalmer - Elion Ettevõtted Aktsiaseltsi riskijuht; uuringuprojekti juht

Võta ühendust, kui sul on küsimusi rahulolu uuringute kohta

Artiklid Restaga seotud inimestelt

Rahulolu uuringud

Andmelaondus

asd

Medistiinistatistika

sad

Statistika