Khi nhìn kết quả phân tích này, nếu theo phương án “Vậy thì tìm cách làm
sao để khách có thể dễ đặt lịch hơn” có chắc là sẽ thật sự tốt không? Kết quả
này chẳng qua cũng chỉ là tập hợp ý kiến của “Người sử dụng thiết bị thể
thao” thôi. Rõ ràng data của “Người không sử dụng” hoàn toàn không có.
Nếu mục đích phân tích là nâng cao sự hài lòng của người đang sử dụng, thì
có lẽ data này là đủ. Tuy nhiên, nếu muốn tăng lượng người sử dụng lên,
chắc chắn cần phải có ý kiến của cả người chưa từng sử dụng nữa. Do vậy,
giả sử dựa vào data này để cải thiện hơn nữa cách đặt lịch, thì chắc cũng
không tác động được vào những người chưa sử dụng.
Tại một triển lãm được tổ chức, thì độ tuổi người đến xem nhiều nhất là 60,
và điểm đánh giá trung bình của họ rất cao với 92 điểm.
Ở đây cũng thế, mức 92 này chẳng qua cũng chỉ là đánh giá của những
người trên dưới 60 tuổi. Nếu như muốn thu hút thêm nữa đối tượng trẻ, thì
rõ ràng ta không được tự mãn với con số 92 này, cho dù đây có là data của
tất cả các khách hàng ghé đến triển lãm.
Tôi khuyên các bạn, khi sử dụng data nên xem phạm vi của nó có phù hợp
“mục đích” không, hoặc phạm vi đó đã được chưa, có cần thêm data khác
hay không, sau đó vẽ biểu đồ tổng thể và xác nhận lại phạm vi đó.
Giống với ví dụ về chiếc thẻ tích điểm, ta có hình 2-17. Hiện ta đang nhìn
thấy chỉ là phạm vi “Những người sử dụng thẻ tích điểm”. Chắc hẳn bạn đã
nhận ra nếu muốn phân tích để thu hút nhiều hơn khách hàng mới, thì chỉ
data này thôi là không đủ.
