We introduceren de Key Driver Analyse (KDA) in onze rapporten. Belangrijke inzichten zonder nood aan specialistische statistische software. Een Key Driver Analyse onderzoekt de relaties tussen potentiële drijfveren en gedrag, zoals de waarschijnlijkheid van een positieve aanbeveling (NPS).

Het is belangrijk om de drijfveren van belangrijke bedrijfsstatistieken, zoals klanttevredenheid of loyaliteit, te identificeren en te begrijpen om zo processen en winstgevendheid te verbeteren. Als je NPS-enquêtes uitvoert, wil je weten welke aspecten van je dienstverlening of product beïnvloeden hoe waarschijnlijk het is dat een klant jou aan anderen aanbeveelt. Een key driver analyse wordt gebruikt om precies dit soort vragen te beantwoorden.

Door te weten welke elementen jouw algemene tevredenheid en loyaliteit het meest beïnvloeden, weet je ook waarin jouw organisatie haar energie dient te steken.

Onze KDA werkt door meervoudige lineaire regressie te gebruiken om de correlaties tussen één uitkomstmaat en één of meer potentiële drijfveren te onderzoeken en ze vervolgens in een gemakkelijk te lezen grafiek te plotten. Wij doen het zware statistische werk voor jou, zodat jij meer tijd hebt om te werken aan de inzichten die we bieden.

De uitkomstmaat is de term die wordt gebruikt voor de hoofdvraag in je enquête. Meestal is het de algemene tevredenheids- of NPS-vraag (loyaliteit). Bijvoorbeeld: Op een schaal van 1 tot 10, hoe tevreden was je over het algemeen met jouw verblijf in Grand Hotel?

De potentiële drijfveer is de term die wordt gebruikt voor vragen in jouw enquête over prestatiebeoordelingen waarvan je denkt dat deze van invloed zijn op jouw primaire vraag oftewel uitkomstmaat. Als we het bovenstaande voorbeeld voortzetten, kunnen we de respondenten vragen om aspecten van ons hotel te beoordelen, zoals netheid, eten, zwembad, personeel, enz. Maar in welke moeten we investeren? Welke zou ons de beste ROI geven?