ສະແດງ HN: ແຮກເກີ Smacker – ສັງເກດເຫັນຜູ້ສະແດງຄວາມຄິດເຫັນ HN ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ (ແລະຂີ້ຮ້າຍ) ທັນທີ

Beyond Upvotes: ລະບົບຊື່ສຽງອອນລາຍແມ່ນຫຍັງທີ່ສອນທຸລະກິດກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບສັນຍານຂອງມະນຸດ

ໃນຊ່ວງລຶະເບິ່ງຮ້ອນຂອງປີ 2023, ກະແສຂ່າວກ່ຽວກັບຂ່າວແຮກເກີໄດ້ເກີດບັນຫາທີ່ໃຜກໍຕາມທີ່ໃຊ້ເວລາຢູ່ໃນຊຸມຊົນທາງດ້ານວິຊາການອອນໄລນ໌ຮູ້ກັນຢ່າງສະໜິດສະໜົມ: ບໍ່ແມ່ນສຽງທັງໝົດມີນ້ຳໜັກເທົ່າກັນ, ແລະ ເຄື່ອງມືໃນປະຈຸບັນທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ເພື່ອຈຳແນກສັນຍານຈາກສຽງລົບກວນແມ່ນເປັນເລື່ອງທຳອິດທີ່ໜ້າອັບອາຍ. ຕົວເລກຂອງ karma ດຽວ, ປ້າຍອາຍຸບັນຊີ, ການນັບຄໍາຄິດຄໍາເຫັນ - ເຄື່ອງມືທີ່ຂີ້ຕົວະເຫຼົ່ານີ້ປິດບັງຄວາມເປັນຈິງທີ່ຂ້ອນຂ້າງຫຼາຍກ່ຽວກັບວ່າໃຜສົມຄວນທີ່ຈະຟັງ. ການປະກົດຕົວຂອງເຄື່ອງມືທີ່ອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ຄະແນນຜູ້ສະແດງຄວາມຄິດເຫັນໃນທັນທີບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເລື່ອງແປກໃໝ່ຂອງການຄຸ້ມຄອງຊຸມຊົນເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນຄວາມເດືອດຮ້ອນສໍາລັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຕາມມາທີ່ສຸດທີ່ກໍາລັງປະເຊີນກັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ທັນສະໄຫມ: ເຮັດແນວໃດທ່ານກໍານົດລະບົບຂອງມະນຸດທີ່ມີ input ທີ່ແທ້ຈິງຍ້າຍເຂັມ, ທຽບກັບການສ້າງສຽງດັງໃນຂະຫນາດ?

ຄຳຖາມນີ້ສຳຄັນກວ່າເວທີອິນເຕີເນັດ. ມັນນັ່ງຢູ່ໃນຫົວໃຈຂອງບັນດາໂຄງການຄໍາຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າ, ການທົບທວນຄືນການປະຕິບັດຂອງພະນັກງານ, ການຄຸ້ມຄອງທໍ່ການຂາຍ, ແລະວັດທະນະທໍາການສື່ສານຂອງທີມງານ. ທຸລະກິດທີ່ຄິດຫາວິທີເຮັດໃຫ້ສັນຍານຂອງມະນຸດທີ່ມີຄຸນນະພາບ - ແລະການກັ່ນຕອງສ່ວນທີ່ເຫຼືອ - ຈະລວມເອົາຂໍ້ໄດ້ປຽບຫຼາຍກວ່າສິ່ງທີ່ຍັງຈົມຢູ່ໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແຕກຕ່າງກັນ

ອົງການຈັດຕັ້ງສ່ວນໃຫຍ່ປະເມີນຄ່າສຽງລົບກວນໜ້ອຍລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ທີມງານຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າທີ່ປະຕິບັດທຸກຄໍາຮ້ອງທຸກດ້ວຍຄວາມຮີບດ່ວນທີ່ຄືກັນໂດຍຜ່ານຊັບພະຍາກອນທີ່ຕອບສະຫນອງຕໍ່ຜູ້ຮ້ອງທຸກທີ່ມີມູນຄ່າຕໍ່າຊໍາເຮື້ອໃນຂະນະທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີຄ່າສູງທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຢ່າງແທ້ຈິງລໍຖ້າຢູ່ໃນຄິວ. ທີມງານຜະລິດຕະພັນທີ່ຊັ່ງນໍ້າໜັກທຸກຄຳຮ້ອງຂໍໃຫ້ມີຄວາມເທົ່າທຽມກັນ ຈົບລົງດ້ວຍການສ້າງສຽງດັງທີ່ສຸດ ແທນທີ່ຈະເປັນຕົວຕາງໜ້າ ຫຼືທີ່ສຳຄັນທາງຍຸດທະສາດ. ອົງການຈັດຕັ້ງການຂາຍທີ່ປະຕິບັດຕໍ່ທຸກໆການນໍາຂາເຂົ້າເປັນທີ່ສົມຄວນເທົ່າທຽມກັນຂອງການຕິດຕາມເບິ່ງຜູ້ແທນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຕົນໃຊ້ເວລາໃນຕອນບ່າຍໄລ່ຫາຈຸດຕາຍ.

ການຄົ້ນຄວ້າຈາກການໃຫ້ຄໍາປຶກສາປະສົບການຂອງລູກຄ້າໄດ້ພົບເຫັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງວ່າ 20% ຂອງລູກຄ້າສູງສຸດຕາມມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດສ້າງລາຍຮັບທີ່ບໍ່ສົມສ່ວນ - ໃນທຸລະກິດ B2B SaaS ຈໍານວນຫຼາຍ, ຕົວເລກດັ່ງກ່າວໄດ້ຫັນໄປສູ່ຫຼັກທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນຫຼາຍຂຶ້ນ. ແຕ່ການປະຕິບັດ CRM ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ສະແດງການແບ່ງຊັ້ນນີ້ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ໃນເວລານີ້ຜູ້ແທນກໍາລັງຕັດສິນໃຈທີ່ຈະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນໃນຕອນເຊົ້າຂອງພວກເຂົາ. ຂໍ້ມູນມີຢູ່; ສັນຍານຖືກຝັງໄວ້.

ບັນຫາການໃຫ້ຄະແນນຜູ້ສະແດງຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ່າວແຮກເກີແມ່ນຄືກັນໃນໂຄງສ້າງ. ຊຸມຊົນຜະລິດຄວາມຄິດເຫັນຫຼາຍພັນເທື່ອຕໍ່ມື້. ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນດີ. ຊຸດຍ່ອຍທີ່ມີຄວາມຫມາຍແມ່ນພິເສດ - ມີຄວາມເຄັ່ງຄັດທາງດ້ານເຕັກນິກ, ຄວາມຊື່ສັດທາງປັນຍາ, ເຊື່ອມຕໍ່ຈຸດຕ່າງໆໃນທົ່ວໂດເມນໃນວິທີການສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ແທ້ຈິງ. ແລະບາງສ່ວນທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ແມ່ນການທໍາລາຍຢ່າງຫ້າວຫັນ: ຄວາມເຊື່ອທີ່ບໍ່ດີ, ຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນຜິດ, ຫຼືພຽງແຕ່ດັງ. ສິ່ງທ້າທາຍແມ່ນວ່າໂດຍບໍ່ມີຊັ້ນການໃຫ້ຄະແນນຢູ່ເທິງຕົວວັດແທກກິດຈະກໍາດິບ, ຜູ້ອ່ານແບບທໍາມະດາບໍ່ສາມາດບອກໄດ້ວ່າອັນໃດເປັນອັນໃດໃນທັນທີ.

ການປະກອບສ່ວນຄຸນນະພາບສູງອັນໃດເບິ່ງຄືແນວໃດ

ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າ ແລະຜູ້ຈັດການຊຸມຊົນສຶກສາສິ່ງທີ່ແຍກຜູ້ປະກອບສ່ວນທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກເຄື່ອງສ້າງສິ່ງລົບກວນ — ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ໃນເວທີສົນທະນາດ້ານວິຊາການ, ຊ່ອງທາງ Slack ພາຍໃນ, ຊຸມຊົນລູກຄ້າ, ຫຼືຮອບວຽນການທົບທວນພະນັກງານ — ຮູບແບບບາງຢ່າງປະກົດຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມສອດຄ່ອງທີ່ໂດດເດັ່ນ. ຜູ້ປະກອບສ່ວນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສະເພາະຂອງທົ່ວໄປ, ຍອມຮັບຄວາມສັບສົນແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນແປ. ພວກເຂົາເຈົ້າປັບປຸງຕໍາແຫນ່ງຂອງເຂົາເຈົ້າໃນເວລາທີ່ນໍາສະເຫນີດ້ວຍຫຼັກຖານໃຫມ່. ພວກເຂົາເຈົ້າອ້າງເຖິງຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນແທນທີ່ຈະຖອຍຫລັງໄປສູ່ການບໍ່ມີຕົວຕົນ. ແລະພວກເຂົາສະແດງໃຫ້ເຫັນສິ່ງທີ່ນັກຈິດຕະສາດເອີ້ນວ່າ "ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ຖືກປັບ" — ພວກເຂົາຮູ້ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາບໍ່ຮູ້.

ກົງກັນຂ້າມອັນນີ້ກັບຮູບແບບທີ່ມີລັກສະນະການປະກອບສ່ວນທີ່ມີຄຸນນະພາບຕໍ່າ: ການຢືນຢັນຢ່າງໝັ້ນໃຈໂດຍບໍ່ມີຫຼັກຖານສະຫນັບສະຫນູນ, ຄວາມກົງກັນຂ້າມແບບສະທ້ອນ, ຄວາມບໍ່ສາມາດຈໍາແນກລະຫວ່າງລະດັບຄວາມແນ່ນອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະແນວໂນ້ມທີ່ຈະສ້າງຄວາມຮ້ອນແທນທີ່ຈະເປັນແສງສະຫວ່າງໃນການສົນທະນາໃດໆ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້ບໍ່ວ່າທ່ານກໍາລັງອ່ານຫົວຂໍ້ຂ່າວຂອງແຮກເກີ, ທົບທວນຄືນຊຸດຂອງຄໍາຕິຊົມຂອງພະນັກງານ 360, ຫຼືການຈັດຮຽງຜ່ານຄໍາຕອບການສໍາຫຼວດ NPS ຂອງລູກຄ້າ.

"ສັນຍານທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດໃນລະບົບການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມະນຸດຂະໜາດໃຫຍ່ບໍ່ແມ່ນຄ່າສະເລ່ຍ — ມັນເປັນຄວາມສາມາດໃນການລະບຸວ່າວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າໃດເປັນລະບົບທີ່ມີມູນຄ່າການໃຫ້ນໍ້າໜັກທີ່ໜັກໜ່ວງກວ່າ, ແລະເຮັດການລະບຸນັ້ນດ້ວຍຄວາມໄວຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ບໍ່ແມ່ນເປັນການວິເຄາະຄືນຫຼັງ."

ເຄື່ອງມືທີ່ເກີດຂື້ນໃນຊຸມຊົນອອນໄລນ໌ເພື່ອໃຫ້ຄະແນນຜູ້ປະກອບສ່ວນໃນທັນທີ — ຮູບແບບການຕິດຕາມເຊັ່ນ: ອັດຕາສ່ວນການກໍ່ສ້າງຕໍ່ກັບຄວາມສໍາຄັນ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຫົວຂໍ້, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕອບໂຕ້ໃນໄລຍະເວລາ, ແລະຄວາມເລິກຂອງການຮັບຮອງຈາກເພື່ອນມິດ — ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອສ້າງສິ່ງທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າພຶດຕິກໍາຂອງອົງການຈັດຕັ້ງເອີ້ນວ່າ "ດັດຊະນີຄຸນນະພາບການປະກອບສ່ວນ." ນີ້ບໍ່ແມ່ນແນວຄວາມຄິດໃໝ່ທາງວິຊາການ. ສິ່ງໃໝ່ແມ່ນໂຄງສ້າງພື້ນຖານເຄື່ອງມືເພື່ອເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນປະໂຫຍດໃນການປະຕິບັດງານ.

ການແປເຫດຜົນຊື່ສຽງຂອງຊຸມຊົນຕໍ່ກັບການດຳເນີນທຸລະກິດ

ກົນ​ໄກ​ຂອງ​ລະ​ບົບ​ການ​ໃຫ້​ຄະ​ແນນ​ຜູ້​ຂຽນ​ຄວາມ​ຄິດ​ເຫັນ​ແປ​ຄວາມ​ແປກ​ໃຈ​ໂດຍ​ກົງ​ກັບ​ສະ​ພາບ​ການ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ທ່ານ​ຍົກ​ເລີກ​ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ຫນ້າ​ດິນ​ສະ​ເພາະ​ເວ​ທີ​ສົນ​ທະ​ນາ. ພິຈາລະນາອົງປະກອບຫຼັກທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບດັ່ງກ່າວເປັນປະໂຫຍດ:

• ການຮັບຮູ້ຮູບແບບປະຫວັດສາດ: ບັນທຶກການຕິດຕາມຂອງຜູ້ປະກອບສ່ວນນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນການປ້ອນຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນຂອງເຂົາເຈົ້າຄຸ້ມຄ່າບໍ?
• ຄວາມສະເພາະຂອງໂດເມນ: ເຂົາເຈົ້າສະແດງຄວາມຄິດເຫັນຢູ່ໃນຂົງເຂດທີ່ຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງເຂົາເຈົ້າຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ຫຼືຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ຄຸນນະພາບສັນຍານຂອງເຂົາເຈົ້າຫຼຸດລົງໃນປະຫວັດສາດບໍ?
• ອັດ​ຕາ​ສ່ວນ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ການ​ມີ​ສ່ວນ​ພົວ​ພັນ: ອັດ​ຕາ​ສ່ວນ​ຂອງ​ການ​ປະ​ກອບ​ສ່ວນ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ສ້າງ​ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ການ​ສົນ​ທະ​ນາ​ລຸ່ມ​ນ​້​ໍ​າ​ທຽບ​ກັບ​ການ​ສິ້ນ​ສຸດ​ລົງ?
• ຄວາມສອດຄ່ອງພາຍໃຕ້ການກວດສອບ: ຕໍາແໜ່ງຂອງເຂົາເຈົ້າຍຶດໄດ້ເມື່ອຖືກທ້າທາຍ ຫຼືລົ້ມລົງທັນທີບໍ?
• ການ​ຮັບ​ຮອງ​ເຄືອ​ຂ່າຍ: ມີ​ໃຜ​ອີກ — ຄວາມ​ຄິດ​ເຫັນ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ໄວ້​ວາງ​ໃຈ — ເຫັນ​ວ່າ​ການ​ປະ​ກອບ​ສ່ວນ​ມີ​ຄຸນ​ຄ່າ?

ດຽວນີ້ປ່ຽນແທນ "ຜູ້ໃຫ້ຄຳເຫັນ" ດ້ວຍ "ຄວາມສົດໃສດ້ານການຂາຍ," "ຜູ້ໃຫ້ຄຳຄິດເຫັນຂອງພະນັກງານ," "ຜູ້ສົ່ງປີ້ຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າ," ຫຼື "ຕິດຕໍ່ພົວພັນຜູ້ຂາຍ." ແຕ່ລະຂະຫນາດເຫຼົ່ານີ້ມີການປຽບທຽບການປະຕິບັດໂດຍກົງ. ຄວາມສົດໃສດ້ານການຂາຍທີ່ມີປະຫວັດການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກັບເນື້ອຫາດ້ານວິຊາການ, ການຮ້ອງຂໍການສາທິດສໍາລັບຜະລິດຕະພັນທີ່ສອດຄ່ອງຢ່າງໃກ້ຊິດກັບບົດບາດຂອງພວກເຂົາ, ແລະການອ້າງອີງຜູ້ນໍາທີ່ມີຄຸນວຸດທິອື່ນໆເບິ່ງຄືວ່າແຕກຕ່າງຈາກຜູ້ທີ່ດາວໂຫລດເອກະສານສີຂາວເມື່ອສອງປີກ່ອນແລະບໍ່ໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ. ຄະແນນຄວນສະທ້ອນເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນ — ແລະມັນຄວນຈະປາກົດຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ຕົວແທນກຳລັງຕັດສິນໃຈວ່າຈະເອົາໂທລະສັບຫຼືບໍ່.

ສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງການກັ່ນຕອງສັນຍານທີ່ສະຫຼາດກວ່າໃນ Tech Stack ຂອງທ່ານ

ການ​ສ້າງ​ຂະ​ບວນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ທີ່​ມີ​ຊື່​ສຽງ​ໃນ​ການ​ດຳ​ເນີນ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ໂດຍ​ປົກ​ກະ​ຕິ​ຢູ່​ໃນ silos. ປະຫວັດການໂຕ້ຕອບຂອງລູກຄ້າອາໄສຢູ່ໃນ CRM. ຮອງຮັບຮູບແບບປີ້ຢູ່ໃນເວທີ helpdesk. ພຶດຕິກໍາການຊື້ອາໄສຢູ່ໃນລະບົບການເອີ້ນເກັບເງິນ. ຄຸນນະພາບການປະກອບສ່ວນຂອງພະນັກງານ — ຜູ້ທີ່ສ້າງແນວຄວາມຄິດທີ່ປະຕິບັດໄດ້, ຄວາມຄິດເຫັນໃນການທົບທວນຄືນມັກຈະຖືກຕ້ອງ, ການຄາດຄະເນໂຄງການຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກປັບຕາມຄວາມເຊື່ອຖືໄດ້ — ມັກຈະຖືກຈັບເປັນລະບົບເລີຍ.

ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ລະ​ບົບ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ປະ​ສົມ​ປະ​ສານ​ສ້າງ​ຄວາມ​ໄດ້​ປຽບ​ທາງ​ດ້ານ​ໂຄງ​ສ້າງ​ໃນ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ຈຸດ. ເມື່ອ CRM ຂອງທ່ານແບ່ງປັນຊັ້ນຂໍ້ມູນກັບໂມດູນສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ປະຫວັດການອອກໃບແຈ້ງຫນີ້, ແລະບັນທຶກການສື່ສານຂອງທ່ານ, ລະບົບສາມາດເລີ່ມຕົ້ນສ້າງດັດຊະນີຄຸນນະພາບການປະກອບສ່ວນສໍາລັບທຸກໆຄວາມສໍາພັນກັບຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມ. ລູກຄ້າທີ່ເປັນແຫຼ່ງລາຍງານຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ທີ່ປ່ຽນເປັນລັກສະນະການຂົນສົ່ງ, ຜູ້ທີ່ອ້າງອີງລູກຄ້າອື່ນ, ແລະຜູ້ທີ່ຈ່າຍໃບແຈ້ງຫນີ້ຕາມເວລາຈະແຕກຕ່າງຈາກລູກຄ້າທີ່ສ້າງປະລິມານການສະຫນັບສະຫນູນສູງ, ຮ້ອງຂໍການຍົກເວັ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະມີປະຫວັດການຈ່າຍເງິນທີ່ຊັກຊ້າ - ເຖິງແມ່ນວ່າທັງສອງມີມູນຄ່າສັນຍາດຽວກັນ.

ແພລະຕະຟອມເຊັ່ນ Mewayz, ເຊິ່ງລວມເອົາ CRM, ໃບແຈ້ງໜີ້, HR, ການວິເຄາະ ແລະ ໂມດູນການມີສ່ວນພົວພັນຂອງລູກຄ້າພາຍໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນແບບຮວມຕົວກັນ, ເຮັດໃຫ້ການໃຫ້ຄະແນນຊື່ສຽງຂ້າມມິຕິປະເພດນີ້ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ເມື່ອຂໍ້ມູນທໍ່ການຂາຍຂອງທ່ານລົມກັບປະຫວັດການສະຫນັບສະຫນູນຂອງທ່ານເວົ້າກັບບັນທຶກທາງດ້ານການເງິນຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດສະແດງຄະແນນສຸຂະພາບຂອງລູກຄ້າຫຼາຍສັນຍານທີ່ນໍາໃຊ້ເພື່ອຕ້ອງການທີມງານວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອສ້າງແລະຮັກສາ. ທຸລະກິດ 138,000 ທີ່ໃຊ້ Mewayz ທົ່ວໂລກແມ່ນເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນຊັ້ນປະຕິບັດການດຽວເຊິ່ງສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ປະສົມກັນແທນທີ່ຈະນັ່ງຢູ່ໃນລະບົບແຍກຕ່າງຫາກທີ່ບໍ່ເຄີຍຕິດຕໍ່ສື່ສານ.

ບັນຫາການຕິຊົມຂອງພະນັກງານ: ນຳໃຊ້ການຄິດເຖິງຄຸນນະພາບສັນຍານພາຍໃນ

ບໍ່ມີບ່ອນໃດທີ່ເປັນບັນຫາການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແຕກຕ່າງກັນເປັນຜົນສະທ້ອນ - ຫຼືຖືກຄິດຄ່າທາງການເມືອງຫຼາຍກວ່າ - ໃນລະບົບຄວາມຄິດເຫັນຂອງພະນັກງານພາຍໃນ. ຂະບວນການທົບທວນ 360 ສ່ວນໃຫຍ່ຖືວ່າທຸກຄໍາຕິຊົມຖືກຕ້ອງເທົ່າທຽມກັນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດການບິດເບືອນລະບົບ. ຄົນທີ່ມີຄວາມນິຍົມສ້າງການທົບທວນຄືນໃນທາງບວກທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ຄົນ​ທີ່​ທ້າ​ທາຍ​ການ​ຕັດສິນ​ໃຈ​ທີ່​ບໍ່​ດີ​ເຮັດ​ໃຫ້​ໄດ້​ຄະ​ແນນ​ຕໍ່າ​ກວ່າ​ບໍ່​ແມ່ນ​ຍ້ອນ​ວຽກ​ງານ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ບໍ່​ດີ ແຕ່​ຍ້ອນ​ຄວາມ​ຊື່ສັດ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ບໍ່​ສະບາຍ. ນັກສະແດງສູງທີ່ມີ introverted ແລະບໍ່ຄ່ອຍມີສ່ວນຮ່ວມໃນເສດຖະກິດສັງຄົມທີ່ສັງເກດເຫັນຂອງຫ້ອງການໄດ້ຮັບການປະເມີນຫນ້ອຍຕໍ່ກັບ extroverts ທີ່ອັດຕາສ່ວນຜົນຜະລິດຕໍ່ການເບິ່ງເຫັນຕ່ໍາກວ່າ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈໃຫ້ຄະແນນຂອງນັກສະແດງຄວາມຄິດເຫັນທີ່ນຳໃຊ້ຢູ່ນີ້ ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການສ້າງລະບົບສິນເຊື່ອສັງຄົມ dystopian ສໍາລັບພະນັກງານ. ມັນກ່ຽວກັບການຮັບຮູ້ວ່າຄຸນນະພາບຂອງຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນຕົວມັນເອງສາມາດຖືກປະເມີນໄດ້. Does this reviewer consistently distinguish between their personal preferences and objective performance observations? ການຈັດອັນດັບຂອງເຂົາເຈົ້າຂອງຄົນອື່ນສະແດງໃຫ້ເຫັນການປັບທຽບ — ພວກເຂົາເຈົ້າມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງລະດັບການປະຕິບັດ, ຫຼືພວກເຂົາໃຫ້ຄະແນນເກືອບທຸກຄົນຄືກັນບໍ? ຄໍາ​ເຫັນ​ທີ່​ຂຽນ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ລວມ​ເຖິງ​ຕົວ​ຢ່າງ​ພຶດ​ຕິ​ກໍາ​ສະ​ເພາະ​ໃດ​ຫນຶ່ງ, ຫຼື​ທົ່ວ​ໄປ?

ແພລດຟອມ HR ທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຄໍາຄິດເຫັນທີ່ມີໂຄງສ້າງໃນຮອບການທົບທວນຫຼາຍຄັ້ງສາມາດເລີ່ມສະແດງຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້. ຜູ້ຈັດການທີ່ມີການຈັດອັນດັບການປະຕິບັດສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນທີ່ໂດດເດັ່ນ - ລາຍງານໂດຍກົງທີ່ມີການຈັດອັນດັບສູງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການປະຕິບັດ - ຄວນຈະມີນ້ໍາຫນັກຫຼາຍໃນການສົນທະນາການວາງແຜນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼາຍກ່ວາຜູ້ທີ່ການຈັດອັນດັບບໍ່ສະແດງສັນຍານການຄາດເດົາໃດໆ. ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ໃຫ້​ຄະ​ແນນ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ການ​ປະ​ກອບ​ສ່ວນ​ທີ່​ນໍາ​ໃຊ້​ກັບ​ລະ​ບົບ​ຄໍາ​ຄຶດ​ຄໍາ​ເຫັນ​ຂອງ​ມັນ​ເອງ​, ແລະ​ມັນ​ເປັນ​ຫນຶ່ງ​ໃນ​ເຂດ​ຊາຍ​ແດນ​ທີ່​ບໍ່​ສໍາ​ຫຼວດ​ຫຼາຍ​ໃນ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຄົນ​.

ຫຼີກເວັ້ນດ້ານມືດ: ເມື່ອລະບົບຊື່ສຽງ Calcify Advantage

ການ​ວິ​ເຄາະ​ຄວາມ​ຊື່​ສັດ​ຂອງ​ລະ​ບົບ​ການ​ໃຫ້​ຄະ​ແນນ​ຊື່​ສຽງ​ຕ້ອງ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ກັບ​ຮູບ​ແບບ​ຄວາມ​ລົ້ມ​ເຫຼວ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ. ຂ່າວຂອງແຮກເກີ, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງລະຫວ່າງລະບົບຊຸມຊົນອິນເຕີເນັດ, ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ມີເອກະສານທີ່ດີຂອງກົນໄກຊື່ສຽງທີ່ເວລາຜ່ານໄປມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃຊ້ສຽງທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂື້ນຕໍ່ກັບຜູ້ມາໃຫມ່, ພາຍໃນກັບຄົນພາຍນອກ, ແລະຮູບແບບການສື່ສານບາງຢ່າງຫຼາຍກວ່າຄົນອື່ນທີ່ອາດຈະມີມູນຄ່າເທົ່າທຽມກັນແຕ່ຫນ້ອຍທີ່ຮູ້ຈັກກັບຮູບແບບຂອງຊຸມຊົນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. Karma ສູງກາຍເປັນການເສີມສ້າງຕົນເອງ: ຄວາມຄິດເຫັນຂອງທ່ານໄດ້ຮັບການເຫັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບການໂຫວດຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງກໍ່ໃຫ້ເກີດ karma ຫຼາຍຂຶ້ນ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າຄໍາຄິດເຫັນຂອງທ່ານໄດ້ຮັບການເຫັນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ລະບົບຊື່ສຽງຂອງທຸລະກິດປະເຊີນກັບຄວາມສ່ຽງທີ່ຄືກັນ. ຖ້າຕົວແບບການໃຫ້ຄະແນນນໍາຂອງທ່ານໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສປະຫວັດສາດ, ແລະທີມງານຂາຍປະຫວັດສາດຂອງທ່ານມີຄວາມລໍາອຽງເປັນລະບົບກ່ຽວກັບຄວາມສົດໃສດ້ານທີ່ເຂົາເຈົ້າຕິດຕາມ, ຮູບແບບຂອງທ່ານຈະສ້າງໃຫມ່ຢ່າງຊື່ສັດແລະຂະຫຍາຍຄວາມລໍາອຽງເຫຼົ່ານັ້ນ. ຖ້າການແຕ່ງຕັ້ງ "ຜູ້ກວດສອບຄຸນນະພາບສູງ" ຂອງລະບົບການຕິຊົມພາຍໃນຂອງເຈົ້າມີຄວາມສຳພັນກັບການຄອບຄອງ ແລະ ການເບິ່ງເຫັນຂອງອົງກອນ, ພະນັກງານໃໝ່ທີ່ມີທັດສະນະໃໝ່ໆຈະມີນໍ້າໜັກໜ້ອຍລົງຢ່າງເປັນລະບົບໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຄຸນນະພາບຕົວຈິງຂອງຂໍ້ສັງເກດ.

ການຫຼຸດຜ່ອນບໍ່ແມ່ນການປະຖິ້ມການກັ່ນຕອງສັນຍານທີ່ຮູ້ຈັກຊື່ສຽງ — ທາງເລືອກຂອງການປະຕິບັດການປ້ອນຂໍ້ມູນທັງຫມົດທີ່ຖືກຕ້ອງເທົ່າທຽມກັນເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ. ການຫຼຸດຜ່ອນແມ່ນການສ້າງກົນໄກການກວດສອບທີ່ຊັດເຈນເຂົ້າໄປໃນລະບົບການໃຫ້ຄະແນນໃດກໍ່ຕາມ, ການທົດສອບຢ່າງເປັນປົກກະຕິວ່າຄະແນນແມ່ນການຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ທ່ານສົນໃຈຫຼືພຽງແຕ່ການຄາດຄະເນຂອງ proxies superficial. ລະບົບການໃຫ້ຄະແນນທີ່ດີແມ່ນມີຄວາມຖ່ອມຕົວກ່ຽວກັບຂໍ້ຈໍາກັດຂອງມັນ ແລະສ້າງໃນແບບທີ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອຄົ້ນພົບ ແລະແກ້ໄຂຄວາມລໍາອຽງຂອງເຂົາເຈົ້າໃນໄລຍະເວລາ.

ສ້າງອົງການຮັບຮູ້ຊື່ສຽງ

ເສັ້ນທາງໄປໜ້າຕົວຈິງສຳລັບອົງການຈັດຕັ້ງສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ແມ່ນໂຄງການສະຖາປັດຕະຍະກຳອັນໃຫຍ່ອັນດຽວ ແຕ່ເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເຊິ່ງເລີ່ມເຊື່ອມຕໍ່ການຄິດຄຸນນະພາບສັນຍານກັບກະແສວຽກທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ບາງຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ໃຫ້ຜົນຕອບແທນຕົ້ນໆຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ:

1. ກວດ​ສອບ​ການ​ປ້ອນ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສຳ​ຄັນ​ສູງ​ສຸດ​ຂອງ​ທ່ານ ສຳ​ລັບ​ສິ່ງ​ລົບ​ກວນ​ທີ່​ບໍ່​ແຕກ​ຕ່າງ — ປີ້​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ, ລາຍ​ການ​ທໍ່​ຂາຍ, ການ​ຕອບ​ສະ​ຫນອງ​ຂອງ​ພະ​ນັກ​ງານ — ແລະ​ລະ​ບຸ​ວ່າ metadata ໃດ​ທີ່​ມີ​ຢູ່​ແລ້ວ​ທີ່​ສາ​ມາດ​ໃຊ້​ເປັນ​ສັນ​ຍານ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ proxy ໄດ້.
2. ເລີ່ມການຕິດຕາມຜົນການປະກອບສ່ວນ ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງປະລິມານການປະກອບສ່ວນ: ເຊິ່ງຄໍາຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດຂອງລູກຄ້າໄດ້ຮັບການຈັດສົ່ງ, ເຊິ່ງຄໍາຄິດເຫັນຂອງພະນັກງານພິສູດໄດ້ວ່າຖືກຕ້ອງໃນດ້ານຫຼັງ, ເຊິ່ງຄວາມຕ້ອງການຂອງການຂາຍທີ່ລະບຸໄວ້ແມ່ນສອດຄ່ອງກັບພຶດຕິກໍາການຊື້ໃນທີ່ສຸດ.
3. ສ້າງການເບິ່ງເຫັນຄະແນນໃນຊ່ວງເວລາຂອງການຕັດສິນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນການລາຍງານຄືນຫຼັງ. ຕົວແທນທີ່ຕັດສິນໃຈຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການໂທໃນເວລາ 9 ໂມງເຊົ້າຕ້ອງການສັນຍານຫຼັງຈາກນັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນຢູ່ໃນການທົບທວນຄືນປະຈໍາໄຕມາດ.
4. ສ້າງຮອບຕິຊົມ ເພື່ອໃຫ້ລະບົບການໃຫ້ຄະແນນສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມຜິດພາດຂອງມັນ — ກໍລະນີທີ່ຄະແນນສູງຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄ່າຕໍ່າ ແລະໃນທາງກັບກັນ.
5. ມອບສິດຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງຂອງຄຸນນະພາບຄະແນນ ໃຫ້ກັບຫນ້າທີ່ສະເພາະ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການດໍາເນີນງານລາຍຮັບ, ການວິເຄາະຄົນ, ຫຼືທີມງານຂໍ້ມູນສະເພາະ, ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ລະບົບບໍ່ calcify.

ການປະກົດຕົວຂອງເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນຜູ້ປະກອບສ່ວນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ ແລະ ຂີ້ຮ້າຍໄດ້ທັນທີໃນຊຸມຊົນດ້ານວິຊາການແມ່ນສັນຍານທີ່ນັກປະຕິບັດກໍາລັງເລີ່ມປະຕິບັດບັນຫາຄຸນນະພາບສັນຍານຢ່າງຈິງຈັງພຽງພໍທີ່ຈະສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານອ້ອມຂ້າງມັນ. ການຮັບຮູ້ດຽວກັນແມ່ນເກີນກຳນົດໃນສະພາບການວິສາຫະກິດ. ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ມີລັກສະນະເປັນລະບົບແລະປະຕິບັດການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມະນຸດທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ມີຄຸນນະພາບ - ໃນການພົວພັນລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ, ຂໍ້ມູນພາຍໃນຂອງພວກເຂົາ, ແລະການລວບລວມຂໍ້ມູນທາງກາລະຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາ - ຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າເກົ່າກວ່າທີ່ຍັງຄົງປະຕິບັດກັບວັດສະດຸປ້ອນທັງຫມົດທີ່ສ້າງຂຶ້ນເທົ່າທຽມກັນ. ນັ້ນ​ບໍ່​ແມ່ນ​ການ​ເພີ່ມ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ເລັກ​ນ້ອຍ. ມັນ​ເປັນ​ຂໍ້​ໄດ້​ປຽບ​ທາງ​ດ້ານ​ໂຄງ​ສ້າງ​ທີ່​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ໃນ​ທຸກ​ມາດ​ຕະ​ຖານ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ແຮກເກີ Smacker ວັດແທກອັນໃດທີ່ເກີນກວ່າຄະແນນຄາຕະກຳມາດຕະຖານ?

Hacker Smacker ວິເຄາະຮູບແບບພຶດຕິກຳໃນທົ່ວປະຫວັດຄຳເຫັນ — ລວມທັງຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຄວາມເຂົ້າໃຈ, ອັດຕາສ່ວນການຕອບໂຕ້ທີ່ສ້າງສັນຕໍ່ກັບການປະຕິເສດທີ່ບໍ່ຖືກໃຈ, ແລະຄວາມເລິກຂອງຫົວຂໍ້ — ເພື່ອຜະລິດສັນຍານຊື່ສຽງທີ່ອຸດົມສົມບູນກວ່າຕົວເລກ karma ດຽວ. ເຊັ່ນດຽວກັບແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz (ເປັນ 207-module business OS ຢູ່ app.mewayz.com) ລວມສັນຍານທຸລະກິດຫຼາຍສິບອັນເຂົ້າໄປໃນ dashboard ດຽວ, Hacker Smacker ລວມເອົາຫຼາຍມິຕິຂອງການສະແດງຄວາມຄິດເຫັນເຂົ້າເປັນຄະແນນດຽວທີ່ສາມາດອ່ານໄດ້.

ເປັນຫຍັງລະບົບ karma ແບບດັ້ງເດີມຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຈັບເອົາຄວາມຊ່ຽວຊານແທ້?

ກຳມະກຳສະສົມຜ່ານປະລິມານ ແລະ ເວລາຫຼາຍເທົ່າທີ່ຜ່ານຄຸນນະພາບ, ລາງວັນໃຫ້ຜູ້ປະກາດຂ່າວປະເສີດ ແລະ ຜູ້ສະແດງຄຳເຫັນຕົ້ນໆໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງເນື້ອໃນ. ເສັ້ນໜຶ່ງທີ່ມີສະຕິປັນຍາສາມາດລື່ນກາຍຄຳຕອບທາງວິຊາການທີ່ຄົ້ນຄວ້າຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ລະບົບຊື່ສຽງຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼາຍມິຕິ - ປະເພດການປະກອບສ່ວນ, ການກວດສອບມິດສະຫາຍ, ແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງໂດເມນ - ເພື່ອສະທ້ອນເຖິງຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ຄວາມນິຍົມໃນຊຸມຊົນ.

ທຸລະກິດສາມາດນຳໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຊື່ສຽງອອນລາຍເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ກັບຊຸມຊົນຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ແນວໃດ?

ບໍລິສັດທີ່ດໍາເນີນເວທີສົນທະນາລູກຄ້າ, ຊ່ອງທາງການຊ່ວຍເຫຼືອ ຫຼືພື້ນຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນສາມາດນໍາເຫດຜົນການໃຫ້ຄະແນນທີ່ຄ້າຍຄືກັນເພື່ອສະແດງຜູ້ປະກອບສ່ວນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: Mewayz ($19/ເດືອນ, app.mewayz.com) ແລ້ວຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດລວມສູນການດໍາເນີນງານໃນທົ່ວ 207 ໂມດູນ; ການວາງສັນຍານຊື່ສຽງຂອງຊຸມຊົນເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກເຫຼົ່ານັ້ນເຮັດໃຫ້ທີມງານສາມາດລະບຸສຽງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະນໍາທາງການສົນທະນາທີ່ມີຄ່າສູງໄປຫາຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຖືກຕ້ອງໄວຂຶ້ນ.

ຜູ້​ຂຽນ​ຄຳ​ເຫັນ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ໃຫ້​ຄະ​ແນນ​ຄວາມ​ເປັນ​ສ່ວນ​ຕົວ​ທີ່​ຜູ້​ໃຊ້​ຄວນ​ເປັນ​ຫ່ວງ​ບໍ?

ເນື່ອງຈາກແຮກເກີ Smacker ດໍາເນີນການທັງໝົດໃນຂໍ້ມູນ HN ທີ່ມີໃຫ້ສາທາລະນະ, ມັນຈະບໍ່ເປີດເຜີຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວເພີ່ມເຕີມເກີນກວ່າສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ຍອມຮັບແລ້ວໂດຍການປະກາດສາທາລະນະ. ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນແມ່ນແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມໂປ່ງໃສ — ຜູ້ໃຊ້ຄວນຮູ້ເມື່ອລະບົບການໃຫ້ຄະແນນມີອິດທິພົນຕໍ່ການປະກອບສ່ວນຂອງເຂົາເຈົ້າມີນໍ້າໜັກ ຫຼື ປາກົດຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າສາມາດຕັດສິນໃຈຢ່າງມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວິທີການ ແລະບ່ອນທີ່ເຂົາເຈົ້າມີສ່ວນຮ່ວມທາງອອນລາຍ.