Книга: Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS

Предотвращение намеренного искажения данных до и после опроса

Предотвращение намеренного искажения данных до и после опроса

Намеренное искажение данных – естественная реакция на притягательную силу материальных стимулов и возможность манипуляций с программой. Если вы считаете, что в вашей компании этого не может быть, то вы ошибаетесь.

Намеренное искажение данных – это любые манипуляции с информацией, направленные на получение личной выгоды. Обнаружение такого обмана подрывает доверие к данным у заинтересованных в программе лиц. Кроме того, это негативно сказывается на сотрудниках, которые не прибегают к манипуляциям.

Программы, в основе которых лежит соперничество и сравнение результатов, подвержены намеренному искажению данных так же, как и те, в которых оплата труда или мотивация привязаны к NPS или другим показателям лояльности. Система стимулов и компенсаций, ориентированная на повышение лояльности и рост компании, может непроизвольно вызвать у некоторых сотрудников желание создать ложное впечатление о лояльности клиентов. Некоторые попытки намеренного искажения данных предпринимаются до получения обратной связи, а некоторые – после проведения опросов. До настоящего времени мы еще не нашли возможности полностью исключить манипуляции с данными, не навредив при этом программе. Однако мы нашли способ следить за этим процессом и ограничивать шансы для намеренного искажения информации. В сочетании с политикой полной нетерпимости к попыткам намеренного искажения данных со стороны руководства компании этого достаточно, чтобы защититься от манипуляций.

Один из самых популярных приемов, который могут применить сотрудники (особенно в сфере В2В), заключается в намеренном искажении результатов опроса в свою пользу посредством манипуляций с выборкой. Такая тактика используется до проведения опроса. Основная цель все та же – избирательно привлекать к участию в опросе только тех респондентов, которые, скорее всего, дадут положительные ответы на вопросы анкеты. Если респонденты относятся к категории нейтральных клиентов или детракторов, то сотрудники нарочно отправляют уведомления и приглашения по неправильным адресам электронной почты. Хуже всего то, что недобросовестные сотрудники могут использовать для этого фиктивных респондентов, создавая новых клиентов или меняя контактную информацию (например, адреса электронной почты), чтобы можно было перенаправить анкеты на свое имя или на имя другого человека. К числу других методов намеренного искажения данных относится увеличение периода сбора данных (это делается для того, чтобы можно было учесть больше положительных отзывов респондентов) и манипуляции с правилами компании, позволяющие не засчитывать плохие отзывы.

Основной подход к предотвращению попыток намеренного искажения данных – тщательный контроль и проверка списков контактов до проведения опроса. Следующий процесс, состоящий из четырех этапов, позволяет контролировать такие попытки в сфере В2В:

1. Топ-менеджеры определяют целевых корпоративных клиентов, которых необходимо включить в выборку.

2. Руководители группы, занимающейся реализацией программы лояльности, определяют параметры выборки для опроса среди этих корпоративных клиентов.

3. Сотрудники на местах проверяют и дополняют контактную информацию об этих клиентах.

4. Топ-менеджеры утверждают список целевых корпоративных клиентов и контактов.

При таком подходе любой группе или отдельному сотруднику гораздо сложнее существенно повлиять на структуру выборки. Такой процесс проверки требует больше ресурсов, но он оказывает огромное сдерживающее воздействие на попытки намеренного искажения данных. Кроме того, объединение процессов составления списка респондентов и управления работой с корпоративными клиентами позволяет применить процедуру проверки и контроля качества данных, о чем идет речь в главе 7. Бернхард Вассинк из компании GE Real Estate разделяет это мнение:

Еще одна мера предосторожности заключается в том, чтобы проверить произвольно выбранную совокупность респондентов из последнего списка рассылки, чтобы уточнить их должности и осведомленность о продуктах компании. При использовании такого подхода в анкету включаются специальные вопросы для проверки основной информации о клиентах, такой как должность, влияние на принятие решения о покупке или знание продуктов компании. Расхождения между ответами и информацией из базы данных позволяют определить потенциальные случаи намеренного искажения.

Возможности для манипуляций с данными есть даже после проведения опросов. Например, сотрудники, непосредственно взаимодействующие с клиентами, могут выборочно связываться с респондентами, не заполнившими анкету, отправляя напоминания только тем, кто может дать положительные ответы на поставленные вопросы. Некоторые недобросовестные сотрудники даже пытаются оказать влияние на респондента с помощью вознаграждения или угроз, а при наличии доступа к механизму проведения опроса они вообще могут заполнять анкеты вместо клиентов. В случае В2С-компаний целесообразно проверять материалы опросов на наличие резко выделяющихся результатов или закономерностей, которые кажутся слишком хорошими, чтобы оказаться правдой. Например, если один продавец получает только оценки 9 и 10, проверьте, действительно ли он так хорошо работает или использует другие приемы для получения таких высоких результатов.

Вы можете защитить себя от манипуляций с данными, установив цели и стимулы в отношении количества контактов и ответов, что сведет к минимуму возможность выборочного подхода к работе с респондентами после анкетирования. Вы обязаны использовать закрытую схему проведения опросов, чтобы предотвратить манипуляции сотрудников с результатами. Кроме того, участие менеджеров (в том числе руководителей высшего звена) в последующих контактах с клиентами существенно повысит вероятность обнаружения недобросовестных сотрудников, занимающихся такими сомнительными делами, как попытки повлиять на ответы или самостоятельное заполнение анкет. В последнем случае нет более эффективного решения проблемы, чем политика полной нетерпимости к намеренному искажению данных со стороны СЕО или куратора программы. Чем труднее будет обойти установленные программой правила и чем строже будет наказание за попытки сделать это, тем менее вероятно, что махинации повлияют на достоверность данных.

В случае систематических попыток намеренного искажения информации, как правило, ни для кого не секрет, что происходит. Такая ситуация негативно сказывается на достоверности и практической ценности данных и сводит на нет ценность всей программы. К сожалению, изощренные попытки намеренного искажения информации, по всей вероятности, не самая большая проблема. Гораздо более серьезная опасность заключается в другом: сама структура и реализация процесса получения обратной связи свидетельствуют о том, что руководство компании терпимо относится к недостоверным данным.

Оглавление книги