Как показано на рис. 1, данные, полученные с использованием разных методов, пересекаются, но мы не знаем, в какой плоскости, под каким углом, и в каком объеме. Таким образом, при смешивании в один анализ данных из разных методик или методов, мы из плоскости математики и статистики уходим в плоскость интуитивных гаданий.
В компании Z провели замеры стандартов обслуживания клиентов и получили следующие интересные данные. Консультантам компании был вменен стандарт «Выявление потребности клиентов». Но клиенты в эту компанию приходят с конкретным запросом и не знают о том, что консультант должен провести с ними определенную работу.
И что мы получаем в результате по данному стандарту обслуживания? «Тайные покупатели» поставили по нему очень низкие оценки, так как им были известны стандарты, принятые в компании. А клиенты компании Z во время опроса поставили высокие оценки, думая, что речь идет об уровне ответа консультанта на заданный ими вопрос.
Если мы эти данные, полученные с помощью разных методик, смешаем в одну кучу, то получим некую непонятную величину, никак не отражающую разницу между восприятием стандартов обслуживания клиентом, и самими стандартами, принятыми в компании. Ведь вполне возможно, что, например, стандарт «Инициативность консультанта» не предусматривает выявления потребностей клиентов, так как клиент приходит с конкретной задачей, и лучше сразу направить силы и время консультантов на процессы, более важные для клиента.
Порой руководство компаний перегружает сотрудников процессами, которые не важны для клиентов, а на значимые процессы у консультантов не остается времени и сил.
Принцип однородности должен соблюдаться, в том числе, и когда вы проводите кабинетные исследования. Когда вы планируете «пройтись» по конкурентам, изучая их работу. В книге принцип однородности исследования будет встречаться часто, и вы увидите примеры, где мы подробно разберем важность соблюдения этого принципа.