除非你在过去的二十年里一直躲在没有Wi-Fi的岩石下，否则你知道社交媒体对消费者行为和企业与消费者互动的方式都产生了重大影响。但这对质量管理意味着什么？
与几十年前相比，今天的短格式内容和微博功能为每个有意见和访问互联网连接的人提供了一个选择，只需点击一个按钮就可以公开交流他们的想法。令人印象深刻的是，在社交媒体渠道中，此类事件的数量呈指数级增长，而且似乎没有放缓的迹象。
虽然许多人把Twitter上的聊天记录和类似的东西归结为一堆压倒性的、杂乱无章的信息，但一些创新者认为它是一个产品质量数据的金矿，而在过去，这些数据甚至没有被考虑到要回到上游。这些商业领袖正在建立其他社会数据监测倡议识别高质量智力，但仍有工作要做。
问题仍然存在:您如何使用这些数据来识别和解决质量问题，并改善整体客户体验?透过…的镜头闭环质量管理模式，我们将对此进行研究。
社交媒体如何开始改变闭环质量流程
许多企业在一定程度上实现了闭环质量管理，即下游的质量过程内容和产品数据反馈到上游，从而改进质量过程，解决质量问题。其思想是，越早识别和解决质量不符合或缺陷，它对底线、盈利能力等的负面影响就越小。
一个经常被引用的例子是客户投诉管理与失效模式及影响分析(FMEA)的联系。在这种情况下，服务部门观察到的投诉被记录在客户投诉模块中，然后路由到设计团队的产品生命周期管理(PLM)软件，工程师和持续改进专业人员可以挖掘数据来启动和帮助现有的fmea。
企业质量管理软件(EQMS)可以促进这种连接，甚至有助于进一步将该数据与其他质量过程(如质量风险管理)集成。
挑战在于，客户提交正式投诉是一个许多人不会遵循的过程。他们可能会把产品拿去维修，但这并不一定意味着他们或提供服务的公司会通知OEM，特别是如果问题不影响公众的福祉。同样，除非消费者的健康受到威胁，否则政府机构或行业协会通常不会介入。这就是挖掘社交媒体监测可能非常有用的地方。
数据究竟从何而来?
应该注意的是，根据来源和个人自己的隐私设置，将有不同程度的公开访问信息。此外，关于人们可以分享什么或如何分享信息，基本上没有指导方针或标准，因此内容和信息的质量将始终是一个问题。
当然，主要的社交媒体网络如LinkedIn、Twitter和Facebook (这里有更完整的列表）.任何社交媒体的用户都知道，在这些平台上，人们通常会分享观点和经验，咨询同龄人和陌生人，并提出问题。
如果你开的是尼桑，我知道你知道每天“检查轮胎压力”的痛苦。单身。的一天。???????？#不# pressuresgood
——PeytonChaney (@PeytonChaney)2013年10月11日
也有一些网站致力于回答人们的问题，如Quora，雅虎!答案，还有更多(这里有更完整的列表）.最后，还有通用的、特定于行业的、甚至特定于产品的论坛，专门为人们提供一个开始和参与对话的平台。这些论坛的范围可能从像Reddit这样的网站到像JeepForum.com这样更集中的网站。
产品质量数据的潜在来源范围是巨大的(而且还在不断增长)。然而，确定哪些媒介是相关的和值得监测的是比较容易的部分。使用这些数据为您的设计和制造团队创建可操作的见解是真正的挑战。
利用社交媒体数据创建可操作的见解
在过去的十年里，我们看到了声誉管理、情感分析和其他形式的社交监控的兴起，但它们与质量的联系却很少。在高层次上，识别质量改进领域所需的数据是存在的，但它被用于其他原因，如响应客户投诉，影响购买过程，识别消费者行为，了解品牌的感知方式，等等。
挖掘社会数据以获取产品质量信息对于在消费者市场开展业务的公司将特别有用。这些行业可能包括消费产品(消费电子产品、家用电器等)和汽车。事实上，我们已经看到一些公司在利用这个数据源。在家用电器领域，惠而浦(Whirlpool)正在投资一种解决方案，以弥合这一差距。在汽车领域，丰田(Toyota)也开始了类似的举措。
丰田首席信息官扎克•希克斯最近在CIO.com上发表了一篇文章讨论了他的团队如何使用社交媒体监控和分析横跨销售、服务、质量、市场和产品开发。他说，就质量而言，“我们可以寻找一些信息，比如新车车主是否听到轻微的嘎嘎声，并将这些信息传递给我们的质量工程师。”
社交媒体是一个不断发展和动态的空间，不会去任何地方。可以理解的是，公司仍在努力寻找利用其丰富信息的方法，不仅在质量上，而且在其他功能领域。随着越来越多的公司开发解决方案，挑战不再是收集数据，而是以一种与上下文相关的方式挖掘数据，然后将这些数据与当前的质量计划联系起来。在这条路上，我们期待以了解EQMS在此连接中发挥的作用。
如果您有兴趣了解更多关于当今新兴趋势如何影响质量管理的信息，您可能有兴趣参加与《质量文摘》主编Dirk Dusharme和LNS Research总裁兼首席分析师Matthew Littlefield一起参加的网络研讨会。118金博宝app两人将讨论闭环质量管理和云、机器对机器、万物互联、移动性、社交和大数据分析的作用。更多信息可以在这里找到或者点击下面的按钮。
