1) Začít rozhodnutím, ne metodou

• Co potřebujeme rozhodnout? (např. proč roste zátěž call centra, kde vzniká tření)
• Jaké hypotézy chceme ověřit?

2) Triangulace (proč a jak)

Kombinace zdrojů

• kvalitativně: rozhovory se zákazníky (motivace), pozorování/contextual inquiry, shadowing frontline
• kvantitativně: web/app analytika, funnel, call reason kategorie, SLA/lead time, chybovost, opakované kontakty
• interní evidence: SOP, pravidla, ticketing, CRM data

Co triangulace řeší

• konvergence posiluje důvěryhodnost
• discrepance je signál (segmenty, kanály, měřicí chyba, rozdíl mezi „oficiálním“ a reálným procesem)

3) Validita a reliabilita v service kontextu

• validita: měříme skutečně to, co tvrdíme? (např. „spokojenost“ vs. „úspěšné dokončení“)
• reliabilita: konzistentní postup (protokoly, audit trail, peer debriefing)
• u malých vzorků: transparentně popsat limity generalizace

4) Bias a obrana

• selection bias (jen hlasití zákazníci)
• confirmation bias (hledám potvrzení)
• sociální žádoucnost u interních rozhovorů Obrana: záměrný sampling variability, triangulace, explicitní práce s alternativními vysvětleními

5) Etika a GDPR

• minimalizace dat, účel, informovaný souhlas
• bezpečné uložení záznamů, anonymizace
• u zaměstnanců: řešit mocenskou asymetrii (dobrovolnost, nehodnocení jednotlivců)

6) Výstupy a návaznost

• as-is CJM + blueprint (evidence-based)
• seznam insightů + návrhové hypotézy
• plán validace (prototypy/pilot)
• metriky a baseline pro evaluaci

Příklad struktury plánu

1. desk research + data audit
2. analýza call reason + funnel (kvant)
3. rozhovory se zákazníky (kval) z kritických segmentů
4. shadowing frontline/backoffice
5. syntéza do CJM/blueprint
6. test prototypu (service walkthrough) + pilot

Co se hodnotí u zkoušky

• umět zdůvodnit výběr metod vzhledem k rozhodnutí
• umět pojmenovat validitu/bias/etiku, nejen metody vyjmenovat.