এনপিএস ভালো দেখাচ্ছে। অথচ নতুন গ্রাহকেরা প্রাথমিক ব্যবহারপর্ব শেষ করতে পারছেন না, একই সমস্যা নিয়ে বারবার সহায়তা চাইছেন, কিংবা কয়েক মাস পর পণ্যটির ব্যবহার কমিয়ে দিচ্ছেন।
এমন অবস্থায় এনপিএস ভুল বলছে—বিষয়টি তা নয়। বরং আপনি একটি প্রশ্নের উত্তর দিয়ে আরেকটি প্রশ্নের উত্তর খুঁজছেন। সাস গ্রাহক সন্তুষ্টি বুঝতে এনপিএস দরকার হতে পারে, কিন্তু এনপিএস একা যথেষ্ট নয়। গ্রাহক সামগ্রিকভাবে প্রতিষ্ঠান বা পণ্যটিকে কীভাবে দেখছেন, একটি নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতায় তিনি সন্তুষ্ট কি না, কোনো কাজ করতে কতটা ঝামেলা হচ্ছে এবং বাস্তবে তিনি পণ্যটি কীভাবে ব্যবহার করছেন—এগুলো আলাদা তথ্য।
একটি স্কোরের মধ্যে সব উত্তর খুঁজতে গেলেই সমস্যাটা শুরু হয়।
এনপিএস আসলে কোন কথাটি বলে?
নেট প্রোমোটার স্কোর বা এনপিএসের পরিচিত প্রশ্নটি হলো, একজন গ্রাহক কোনো প্রতিষ্ঠান বা পণ্য অন্য কাউকে সুপারিশ করার কতটা সম্ভাবনা দেখছেন।
০–১০ স্কেলে সাধারণভাবে:
- ৯–১০: প্রবল সমর্থক
- ৭–৮: নিরপেক্ষ বা মাঝামাঝি অবস্থানের গ্রাহক
- ০–৬: অসন্তুষ্ট বা নিরুৎসাহিত গ্রাহক
এরপর প্রবল সমর্থকদের শতাংশ থেকে অসন্তুষ্ট গ্রাহকদের শতাংশ বাদ দিয়ে এনপিএস বের করা হয়।
প্রবল সমর্থকের শতাংশ − অসন্তুষ্ট গ্রাহকের শতাংশ = এনপিএস
ফলে এনপিএস −১০০ থেকে +১০০-এর মধ্যে থাকতে পারে।
এখান পর্যন্ত বিষয়টি সহজ।
জটিলতা তৈরি হয় যখন এনপিএসকে সরাসরি “গ্রাহক কতটা সন্তুষ্ট” তার পূর্ণাঙ্গ উত্তর ধরে নেওয়া হয়। একজন গ্রাহক আপনার সফটওয়্যার পছন্দ করতে পারেন, প্রতিষ্ঠানটির ওপর আস্থাও রাখতে পারেন। কিন্তু একই সঙ্গে প্রতিবেদন বের করতে গিয়ে বারবার আটকে যেতে পারেন। তিনি এনপিএসে ভালো নম্বর দিয়েছেন মানেই নির্দিষ্ট কাজটির অভিজ্ঞতাও ভালো ছিল—এমন নয়।
আবার উল্টোটাও হতে পারে। সহায়তা দল দ্রুত একটি সমস্যা সমাধান করেছে বলে সেই নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতা নিয়ে গ্রাহক খুশি, কিন্তু পুরো পণ্যটি তিনি অন্য কাউকে সুপারিশ করতে আগ্রহী নন। এনপিএস ও গ্রাহক সন্তুষ্টির মধ্যে সম্পর্ক আছে, কিন্তু দুটিকে একই বিষয় ধরে নেওয়া ঠিক নয়।
আরও পড়ুন: SaaS Onboarding কী: Signup-এর পর User-কে দ্রুত Value দেখানোর কৌশল
সিএসএটি ও সিইএস কোথায় কাজে আসে
এনপিএসের পাশে সিএসএটি ও সিইএস রাখার কারণ তিনটি সংক্ষিপ্ত রূপ সংগ্রহ করা নয়। প্রতিটি আলাদা ধরনের প্রশ্নের উত্তর দেয়।
গ্রাহক সন্তুষ্টি স্কোর বা সিএসএটি বেশি কাজে লাগে একটি নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতার পর।
সহায়তার অনুরোধ সমাধান হয়েছে। তখন প্রশ্ন হতে পারে:
“আপনি যে সহায়তা পেয়েছেন, তাতে কতটা সন্তুষ্ট?”
অনেক প্রতিষ্ঠান ১–৫ স্কেল ব্যবহার করে। একটি প্রচলিত হিসাবে ৪ ও ৫ দেওয়া উত্তরকে সন্তুষ্ট ধরে শতাংশ বের করা হয়। তবে এটি একমাত্র পদ্ধতি নয়। স্কেল বা হিসাবের ধরন ভিন্ন হতে পারে। এখানে মূল বিষয় হলো একই পদ্ধতি ধরে রাখা।
এই মাসে একভাবে সিএসএটি মেপে পরের মাসে প্রশ্ন, স্কেল ও হিসাব বদলে ফেললে প্রবণতা বোঝা কঠিন হয়ে যায়। সিএসএটি সবচেয়ে অর্থবহ হয় যখন জরিপটি একটি পরিষ্কার ঘটনার সঙ্গে যুক্ত থাকে। যেমন গ্রাহক সহায়তা, প্রাথমিক ব্যবহার শেখানো, তথ্য স্থানান্তর বা প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পর।
তবে গ্রাহকের যাত্রাপথের প্রতিটি ধাপে জরিপ বসানোও সমাধান নয়। ঘন ঘন মতামত চাইলে মানুষ জরিপ এড়িয়ে যেতে পারে অথবা খুব ভেবে উত্তর নাও দিতে পারে। অর্থাৎ মতামত চাইবেন, কিন্তু প্রতিটি ক্লিকের পরে নয়।
আর সিইএস?
গ্রাহক প্রচেষ্টা স্কোর বা সিইএস একটু ভিন্ন সমস্যা ধরে। গ্রাহক কাজটি করতে পেরেছেন কি না—এটি একটি প্রশ্ন। কাজটি করতে তার কতটা ঝামেলা হয়েছে—এটি আরেকটি।
ধরুন, কোনো ব্যবহারকারী শেষ পর্যন্ত এপিআই সংযোগ চালু করেছেন। কাজটি সফল হয়েছে। কিন্তু তার আগে নির্দেশিকা ঘাঁটতে হয়েছে, সহায়তা বিভাগে লিখতে হয়েছে এবং সেটিংসের কয়েকটি জায়গায় ঘুরতে হয়েছে।
ফল সফল। অভিজ্ঞতা সহজ ছিল না। সিইএস এই ধরনের ঝামেলা বা অতিরিক্ত প্রচেষ্টা ধরতে কাজে লাগে।
প্রশ্নটি হতে পারে:
“এই কাজটি সম্পন্ন করা আপনার জন্য কতটা সহজ ছিল?”
সিইএসের একটিমাত্র বাধ্যতামূলক স্কেল বা হিসাব নেই। ১–৫ এবং ১–৭—দুই ধরনের স্কেলই ব্যবহৃত হয়। কোথাও উত্তরগুলোর গড় নেওয়া হয়, কোথাও সহজ ও কঠিন উত্তরদাতার অনুপাত দিয়ে স্কোর তৈরি করা হয়। এ কারণেই অন্য প্রতিষ্ঠানের মানদণ্ডের দিকে তাকানোর আগে নিজের পরিমাপের পদ্ধতি স্থির রাখা বেশি জরুরি।
সংখ্যা কমলেই কারণ জানা যায় না
গ্রাহক সন্তুষ্টির ড্যাশবোর্ডে একটি স্কোর নিচের দিকে যাচ্ছে—এটি গুরুত্বপূর্ণ সংকেত। কিন্তু এটি সমস্যার পূর্ণ ব্যাখ্যা নয়। ধরা যাক, সিএসএটি কয়েক মাস ধরে কমছে।
এখন প্রশ্ন হওয়া উচিত, কোথায় সমস্যা হচ্ছে?
নম্বর দেওয়ার পর একটি ছোট খোলা প্রশ্ন অনেক সময় বেশি মূল্যবান তথ্য দেয়:
“এই স্কোর দেওয়ার প্রধান কারণ কী?”
এরপর সহায়তার অনুরোধ, সরাসরি কথোপকথনের নথি, সেবা বাতিলের কারণ বা গ্রাহক সাফল্য দলের নোটের সঙ্গে সেই উত্তর মিলিয়ে দেখা যায়।
এখানেই গুণগত মতামতের মূল্য।
একজন লিখেছেন, “সেটআপ কঠিন।” আরেকজন বলেছেন, “প্রতিবেদন খুঁজে পেতে সময় লাগে।” তৃতীয় ব্যক্তি বিল নিয়ে বিভ্রান্ত। এই তিনটি মন্তব্য শুধু তিনটি অভিযোগ নয়। একই ধরনের কথা বারবার আসছে কি না, সেটি দেখতে হবে।
কিছুদিন পর হয়তো দেখা গেল মতামত মূলত কয়েকটি জায়গায় জমছে:
- প্রাথমিক সেটআপ বুঝতে অসুবিধা
- নির্দিষ্ট সংযোগ সুবিধা নেই
- সহায়তার উত্তর ধীর
- বিলের হিসাব পরিষ্কার নয়
- দরকারি সুবিধা খুঁজে পাওয়া কঠিন
এ ধরনের ধারা একটি গড় স্কোরের চেয়ে পণ্য বা সহায়তা দলকে বেশি কার্যকর দিকনির্দেশ দিতে পারে।
গ্রাহক কী বলেন, তার সঙ্গে তিনি কী করেন সেটিও দেখুন
সাস ব্যবসার একটি সুবিধা হলো গ্রাহকের মতামতের পাশাপাশি পণ্য ব্যবহারের তথ্যও দেখা যায়। তবে এখানেই খুব সহজে ভুল সিদ্ধান্তে যাওয়া সম্ভব। একজন গ্রাহক জরিপে বলেছেন তিনি সন্তুষ্ট। কিন্তু তিনি প্রাথমিক ব্যবহারপর্ব শেষ করেননি। গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা ব্যবহার করছেন না। আগের তুলনায় প্রবেশের সংখ্যা কমেছে। একই সমস্যা নিয়ে সহায়তা বিভাগে আবার ফিরেছেন।
এসব দেখে বলা যাবে না, “এই গ্রাহক আসলে অসন্তুষ্ট।”
বলা যাবে, এখানে আরও খোঁজ নেওয়ার মতো কিছু আছে।
গ্রাহক ধরে রাখা, সক্রিয় ব্যবহার শুরু, প্রাথমিক ব্যবহারপর্ব সম্পন্ন করা বা কোনো সুবিধা গ্রহণের হার—এসব নিজে গ্রাহক সন্তুষ্টির স্কোর নয়। এগুলো আচরণগত সংকেত। কোনো সুবিধা কম ব্যবহার হচ্ছে মানেই সেটি খারাপ—এমনও নয়। হয়তো সেটি ওই নির্দিষ্ট গ্রাহকগোষ্ঠীর জন্য প্রাসঙ্গিক নয়। এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ। জরিপের তথ্য ও পণ্য ব্যবহারের আচরণ পাশাপাশি রাখুন, কিন্তু একটি দিয়ে আরেকটির কারণ প্রমাণ করার চেষ্টা করবেন না।
গড় ভালো দেখালেও সমস্যা লুকিয়ে থাকতে পারে
সামগ্রিক সিএসএটি ভালো। এখানেই অনেক দল বিশ্লেষণ থামিয়ে দেয়। কিন্তু একই গড়ের ভেতরে আলাদা গ্রাহকগোষ্ঠীর অভিজ্ঞতা একেবারেই ভিন্ন হতে পারে।
প্রয়োজনে ফল দেখা যায়:
- নতুন ও পুরোনো গ্রাহক
- বিনামূল্যের পরীক্ষামূলক ব্যবহারকারী ও অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক
- সাবস্ক্রিপশন পরিকল্পনা
- অ্যাকাউন্টের আকার
- দেশ বা ভাষা
- সহায়তার মাধ্যম
- প্রাথমিক ব্যবহারপর্ব শেষ করেছেন কি না
- নির্দিষ্ট ব্যবহারের ধরন
এখানে আবার উল্টো ঝুঁকি আছে। গ্রাহকগোষ্ঠী ভাগ করতে করতে নমুনা এত ছোট হয়ে যেতে পারে যে এক-দুইটি উত্তরেই স্কোর অনেক বদলে যায়। দশজনের উত্তর আর কয়েকশ মানুষের উত্তর একইভাবে পড়া যায় না। তাই ছোট সাস ব্যবসায় খুব সূক্ষ্ম ভাগ দিয়ে শুরু করার প্রয়োজন নেই। আগে এমন দুই-তিনটি গ্রাহকগোষ্ঠী দেখুন, যেগুলোর বাস্তব ব্যবসায়িক গুরুত্ব আছে।
ছোট সাস দলের জন্য শুরুটা এত জটিল হওয়ার দরকার নেই
গ্রাহক সন্তুষ্টি মাপতে শুরুতেই বড় প্রতিষ্ঠানের জন্য তৈরি ব্যয়বহুল গ্রাহক-অভিজ্ঞতা প্ল্যাটফর্ম নিতে হবে—এমন ধারণা অপ্রয়োজনীয়। অনেক ছোট দলের জন্য প্রথম পর্যায়ে আগে থেকেই থাকা জরিপের টুল এবং পণ্য বা সহায়তার তথ্যই যথেষ্ট হতে পারে।
একটি সাধারণ ব্যবস্থা এমন হতে পারে:
১. নির্দিষ্ট বিরতিতে এনপিএস নিন, যাতে সামগ্রিক সম্পর্কের পরিবর্তন বোঝা যায়।
২. গুরুত্বপূর্ণ সহায়তা বা প্রাথমিক ব্যবহার শেখানোর পর সিএসএটি নিন।
৩. যে কাজের ধারায় ব্যবহারকারীর আটকে যাওয়ার ঝুঁকি বেশি, সেখানে সিইএস ব্যবহার করুন।
৪. দরকার হলে নম্বরের পরে একটি খোলা প্রশ্ন দিন।
৫. উত্তর যথেষ্ট হলে কয়েকটি অর্থপূর্ণ গ্রাহকগোষ্ঠী আলাদা করে দেখুন।
৬. বারবার ফিরে আসা অভিযোগের তালিকা তৈরি করুন এবং কোন দল সেটি দেখবে, তা ঠিক করুন।
গুগল ফর্মস বা মাইক্রোসফট ফর্মসের মতো সাধারণ জরিপের টুল দিয়েও শুরু করা যায়। গ্রাহক সহায়তা বা গ্রাহক সাফল্য ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যারে আগে থেকেই জরিপের সুবিধা থাকলে সেটিও কাজে লাগতে পারে। কোন টুল ব্যবহার করছেন, সেটি দ্বিতীয় প্রশ্ন। প্রথম প্রশ্ন হলো—আপনি কোন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য মতামত সংগ্রহ করছেন? এই উত্তর পরিষ্কার না হলে আরও একটি ড্যাশবোর্ড যোগ করে খুব বেশি লাভ হবে না।
মতামত জমা হচ্ছে, কিন্তু এরপর কী?
অনেক প্রতিষ্ঠানের সমস্যাটি পরিমাপে নয়। সমস্যা হলো স্কোর পাওয়ার পর সেটি কারও কাজের মধ্যে ঢোকে না। সিইএস বলছে তথ্য আমদানি করা কঠিন। সিএসএটির মন্তব্যেও একই বিষয় এসেছে। সহায়তা দলও একই প্রশ্ন বারবার পাচ্ছে। এখন আর নতুন জরিপ দরকার নেই। দরকার দায়িত্ব নির্ধারণ।
একটি সহজ ধারা যথেষ্ট:
মতামত → সমস্যা চিহ্নিত → দায়িত্ব ঠিক করা → পরিবর্তন → আবার মাপা
নির্দেশিকা অস্পষ্ট হলে বিষয়বস্তু বা পণ্য শেখানোর দল কাজ করতে পারে। সহায়তার উত্তর ধীর হলে সহায়তা পরিচালনা দল দেখতে হবে। কাজের ধাপই বিভ্রান্তিকর হলে পণ্য উন্নয়ন দলের কাছে বিষয়টি যাওয়া উচিত। এখানে ব্যক্তিগত অভিযোগ এবং বারবার দেখা সমস্যা আলাদা করে দেখা দরকার।
একজন গ্রাহকের সমস্যা সমাধান করা এক ধরনের কাজ। বিশজন একই জায়গায় আটকে গেলে প্রক্রিয়া বা পণ্য বদলানোর প্রশ্ন আসে। দুটিকে একসঙ্গে না দেখলে মতামত সংগ্রহের ব্যবস্থা খুব সহজেই শুধু অভিযোগ জমার জায়গায় পরিণত হয়।
যে চারটি ভুল স্কোরকে কম কাজে লাগায়
এনপিএস, সিএসএটি ও সিইএসকে একই মেট্রিক মনে করা।
তিনটি আলাদা বিষয় মাপে। একটি দিয়ে সব সিদ্ধান্ত নেওয়া স্বাভাবিকভাবেই সীমিত হবে।
অন্য প্রতিষ্ঠানের মানদণ্ডের পেছনে বেশি ছোটা।
অন্য প্রতিষ্ঠানের স্কোর আকর্ষণীয় লাগতে পারে। কিন্তু তাদের প্রশ্ন, গ্রাহকের ধরন, জরিপের সময় বা হিসাব আপনারটার মতো নাও হতে পারে। নিজের প্রাথমিক মান এবং দীর্ঘমেয়াদি প্রবণতা অনেক সময় বেশি কার্যকর।
স্কেল বা হিসাবের পদ্ধতি বদলাতে থাকা।
এক সময় ১ যদি “খুব সহজ” এবং পরে ১ যদি “খুব কঠিন” বোঝায়, তাহলে আগের ও পরের স্কোর সরাসরি তুলনা করা যাবে না।
শুধু যারা উত্তর দিয়েছেন তাদের দিয়েই পুরো গ্রাহকভিত্তি বিচার করা।
জরিপে যারা উত্তর দেননি, তাদের অভিজ্ঞতা আলাদা হতে পারে। উত্তর কম হলে ফল আরও সতর্কভাবে পড়তে হবে।
এর সঙ্গে আরেকটি সমস্যা প্রায়ই দেখা যায়: স্কোর নিয়মিত মাপা হচ্ছে, কিন্তু কোনো সিদ্ধান্তের সঙ্গে সেটির সম্পর্ক নেই। সেক্ষেত্রে পরিমাপ চলছে, শেখা হচ্ছে না।
ড্যাশবোর্ডে আসলে কী রাখা দরকার?
গ্রাহক সন্তুষ্টির ড্যাশবোর্ড খুব বড় না হলেও চলে। প্রশ্ন হলো, এক নজরেই দল বুঝতে পারছে কি না কোথায় আরও খোঁজ নেওয়া দরকার।
একটি ছোট ড্যাশবোর্ডে থাকতে পারে:
সম্পর্ক: এনপিএসের প্রবণতা
সহায়তা: যোগাযোগের পর সিএসএটি
সহজতা: গুরুত্বপূর্ণ কাজের ধারার সিইএস
ব্যবহার: সক্রিয় ব্যবহার বা গ্রাহক ধরে রাখার প্রাসঙ্গিক সূচক
ঝুঁকি: সেবা বাতিল বা কম দামের পরিকল্পনায় চলে যাওয়ার প্রবণতা
গ্রাহকের কণ্ঠ: বারবার ফিরে আসা মতামতের বিষয়
এরপর মেট্রিকগুলো আলাদা আলাদা না দেখে পাশাপাশি পড়ুন। সিইএস খারাপ হচ্ছে। একই সময়ে প্রাথমিক ব্যবহারপর্ব সম্পন্ন করার হার কমেছে। মন্তব্যে আবার সেটআপ নিয়ে অভিযোগ বাড়ছে। এগুলো দেখে বলা যাবে না যে একটি ঘটনা অন্যটির কারণ।
কিন্তু পণ্য দলের জন্য এটি যথেষ্ট শক্তিশালী একটি প্রশ্ন তৈরি করে:
প্রাথমিক ব্যবহারপর্বের কোন অংশে মানুষ আটকে যাচ্ছে?
ভালো ড্যাশবোর্ডের কাজ সম্ভবত এটিই—উত্তর দেওয়ার আগে সঠিক প্রশ্নটি সামনে আনা।
একটি স্কোর নয়, ব্যবহারযোগ্য মতামত ব্যবস্থা দরকার
এনপিএস রাখুন। তবে এটিকে এমন দায়িত্ব দেবেন না, যা একটি মেট্রিকের পক্ষে পালন করা সম্ভব নয়। সাস গ্রাহক সন্তুষ্টি বোঝার সহজ শুরু হতে পারে তিন জায়গা থেকে: সামগ্রিক সম্পর্কের জন্য এনপিএস, নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতার জন্য সিএসএটি এবং বেশি প্রচেষ্টা লাগতে পারে এমন কাজের ধারার জন্য সিইএস।
এরপর একটি ছোট “কেন?” প্রশ্ন যোগ করুন।
পণ্য ব্যবহারের তথ্যের সঙ্গে জরিপের উত্তর মিলিয়ে দেখুন, কিন্তু দুটি বিষয় একসঙ্গে ঘটলেই একটি অন্যটির কারণ—এমন ধরে নেবেন না। গ্রাহকগোষ্ঠী অনুযায়ী ফল দেখুন, তবে নমুনা ছোট হলে স্কোরকে অতিরিক্ত গুরুত্ব দেবেন না।
সবচেয়ে বেশি মূল্য তৈরি হয় পরের ধাপে। মতামত থেকে একটি বাস্তব সমস্যা চিহ্নিত হলো কি না, সেই সমস্যার দায়িত্ব কার এবং পরিবর্তনের পর ফল আবার মাপা হলো কি না। এই তিনটি প্রশ্নের উত্তর যদি না থাকে, তাহলে আরও একটি গ্রাহক সন্তুষ্টি স্কোর যোগ করেও খুব বেশি কিছু বদলাবে না।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
এনপিএস কি গ্রাহক সন্তুষ্টির স্কোর?
পুরোপুরি নয়। এনপিএস মূলত একজন গ্রাহক কোনো পণ্য বা প্রতিষ্ঠান অন্য কাউকে সুপারিশ করার কতটা সম্ভাবনা দেখছেন, সেটি মাপে। নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতায় তিনি কতটা সন্তুষ্ট, সেটি জানতে সিএসএটি বেশি সরাসরি কাজে আসে।
সিএসএটি ও সিইএসের মধ্যে পার্থক্য কী?
সিএসএটি দেখে গ্রাহক কোনো নির্দিষ্ট পণ্য, সেবা বা অভিজ্ঞতায় কতটা সন্তুষ্ট। সিইএস দেখে সেই কাজটি করতে তার কতটা সহজ বা কঠিন লেগেছে। একজন গ্রাহক ফলাফলে সন্তুষ্ট হলেও কাজটি সম্পন্ন করতে অনেক ঝামেলা পোহাতে পারেন।
একটি SaaS ব্যবসার জন্য কোন মেট্রিক দিয়ে শুরু করা ভালো?
একটি মেট্রিক বেছে নেওয়ার চেয়ে কোন প্রশ্নের উত্তর দরকার, সেটি আগে ঠিক করা ভালো। সামগ্রিক সম্পর্কের জন্য এনপিএস, নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতার জন্য সিএসএটি এবং জটিল কাজ বা প্রক্রিয়ায় কোথায় ঝামেলা হচ্ছে তা বুঝতে সিইএস ব্যবহার করা যায়।
গ্রাহক সন্তুষ্টি মাপতে শুধু জরিপ কি যথেষ্ট?
না। জরিপের ফলের সঙ্গে পণ্য ব্যবহারের তথ্য, সহায়তার অনুরোধ, নবায়ন বা বাতিলের প্রবণতা এবং গ্রাহকের সরাসরি মন্তব্য মিলিয়ে দেখলে বেশি পরিষ্কার ধারণা পাওয়া যায়। তবে একটি তথ্যকে অন্যটির সরাসরি কারণ ধরে নেওয়া উচিত নয়।
ছোট SaaS ব্যবসা কি আলাদা গ্রাহক-অভিজ্ঞতা প্ল্যাটফর্ম ছাড়াই শুরু করতে পারে?
হ্যাঁ। ছোট দল সাধারণ জরিপের টুল এবং আগে থেকেই থাকা পণ্য ও গ্রাহক সহায়তার তথ্য দিয়ে শুরু করতে পারে। প্রথমে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ গ্রাহক-অভিজ্ঞতার মুহূর্ত বেছে নিয়ে নিয়মিতভাবে ফল মাপা এবং সেই মতামতের ভিত্তিতে ব্যবস্থা নেওয়াই বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
