Mystery shopping bertujuan memastikan eksekusi strategi pelayanan pelanggan sebuah perusahaan dilakukan sebaik mungkin, sesuai rencana dan cita-cita perusahaan. Sebab, konsep strategi yang bagus akan menjadi sia-sia apabila eksekusinya buruk.
Hal penting yang juga perlu kita ingat adalah efektivitas riset maupun sebuah penilaian turut ditentukan oleh kualitas datanya. Data mengandung informasi yang memberikan wawasan kepada penggunanya. Sebagus apa pun skenario riset yang kita bangun, apabila data yang terkumpul dalam sebuah riset ternyata berkualitas buruk, maka hal ini jauh lebih sia-sia lagi. Sudah menggelontorkan dana untuk melakukan riset, masa harus kecewa karena hasil risetnya tidak bermanfaat?
Mystery shopping memiliki proses panjang dan kompleks. Dalam menerapkan metode ini, tentunya ada kondisi di lapangan yang mungkin terjadi di luar prediksi. Untuk memastikan kualitas data terjaga, Evaluate melakukan validasi data secara menyeluruh. Validasi data dilakukan oleh tenaga yang telah 8 tahun lebih berkecimpung di bidangnya, dengan dibantu oleh peralatan berteknologi canggih.
Proses mengolah data dalam mekanisme bisnis Evaluate terdiri atas beberapa tahap. Tahap diawali dengan mengumpulkan data hasil pengamatan mystery shopper, termasuk data bukti kunjungan. Selanjutnya, data yang terkumpul akan melalui proses validasi, yakni seluruh data yang telah dibuat oleh shopper akan dicek dan dibandingkan satu sama lain untuk dinilai akurasi, konsistensi, objektivitas, dan kebenarannya.
Apabila data sudah terbukti valid, maka tim akan menganalisisnya untuk menemukan inti informasi. Sebaliknya, apabila data ternyata tidak valid, maka pengumpulan data akan diulang kembali.
Selanjutnya, inti informasi yang didapat kemudian dikemas menjadi sebuah laporan bernilai – sesuai kebutuhan klien. Adapun laporan harus memenuhi nilai mudah dipahami, lengkap, terperinci, dan tepat sasaran. Laporan inilah yang nantinya menjadi bahan evaluasi klien untuk mereka memformulasikan solusi yang tepat demi mencapai tujuan strategi pelayanan pelanggannya.
Credit Image : http://bigdata.black/training/tutorials/what-is-data-quality/