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

Шаг 3. Формирование достоверных данных

Шаг 3. Формирование достоверных данных

Мы определились с моментами сбора обратной связи в ходе жизненного цикла клиента, то есть ответили на вопрос «где делать замеры?». Теперь настало время ответить на вопрос «как?», а именно – разработать качественный и достоверный метод получения обратной связи. Для этого нам требовалось найти ответы на следующие вопросы, каждый из которых оказывал влияние на количество и качество получаемой информации:

• Каким способом получать ответы?

• О чем стоит спрашивать?

• Кого следует спрашивать?

• В какой момент времени нужно спрашивать?

• Сколько вопросов следует задавать?

Очевидно, речь шла еще и о том, чтобы предложить клиентам наиболее мотивирующий и максимально удобный способ ответов на вопросы.

Будучи телекоммуникационной компанией, «Билайн» оказалась в выигрышной ситуации, поскольку возможностей у оператора сотовой связи несколько больше, чем у компаний, предоставляющих услуги в других областях. Во-первых, у нас изначально были контактные данные клиентов – номера их мобильных телефонов и первичная информация о них. Во-вторых, мы могли выбирать из нескольких каналов коммуникации.

В результате мы остановились на SMS. Этот канал сбора информации позволяет рассчитывать на высокий отклик, не дает смещения в выборках, он менее затратен, чем другие каналы, и легко автоматизируется. Для нас это решение оказалось не самым трудным.

Значительно сложнее было определиться с вопросами, которые мы планировали задавать клиентам. Канал SMS очень чувствителен к длине текстов, поэтому мы должны были ограничиться конкретными и лаконичными вопросами, на которые можно было бы дать такие же короткие и четкие ответы. При этом на основе полученной информации мы планировали эффективно сегментировать клиентов на промоутеров и детракторов и построить гипотезы о причинах степени удовлетворения клиентов нашими услугами.

При составлении SMS-опросника мы исходили из следующих критериев:

1. Анкета должна состоять не более чем из пяти вопросов, а в идеале – из трех.

2. Первые вопросы должны быть простыми, вызывать у клиента интерес и желание ответить. При этом вопросы должны касаться ключевого результата взаимодействия клиента с компанией.

3. Последовательность вопросов должна быть логичной для клиента.

4. Смысл каждого вопроса должен быть предельно конкретным, не допускающим двоякого толкования.

5. Вопрос о готовности дать рекомендации должен идти после 1–2 вопросов о точке контакта. Так при ответе клиент будет максимально сфокусирован на последнем клиентском опыте.

Благодаря этим принципам после многократных командных обсуждений мы получили список вопросов для точки «Получение помощи в колл-центре» (рис. 10.2), которые мы задавали клиентам непосредственно по итогам их обращения в колл-центр.


Рис. 10.2. Опрос об обслуживании в центре поддержки клиентов

Еще до того, как мы перешли к массовому запуску системы НПС, мы провели около 200 единичных замеров и получили обратную связь от более чем 800 тысяч клиентов. Это позволило нам выработать последовательность и отточить формулировки вопросов, выверить момент сбора обратной связи и потренироваться в ее обработке. К моменту запуска системы мы были уверены, что наши формулировки позволяют получить наиболее качественную информацию.

Опыт показал, что любое изменение формулировок или последовательности вопросов неизбежно влияет на получаемые результаты, а это, в свою очередь, влечет за собой слом трендов показателя НПС и, как следствие, – бьет по мотивации сотрудников. Поэтому мы приступили к запуску системы только тогда, когда были уверены: в нее заложено лучшее решение из возможных.

Сначала мы рассылали опрос на следующий день после обращения клиента в колл-центр, но коэффициент отклика составил не более трех процентов, оказавшись значительно ниже ожиданий и не позволяя нам получить репрезентативную выборку. Придя к выводу, что опрос «по горячим следам» может дать больший эффект, мы стали рассылать SMS в течение 15 минут после окончания звонка в колл-центр. Это позволило повысить отклик в 10 раз.

Отклик на опрос – крайне важная характеристика программы сбора обратной связи, поскольку желание клиента отвечать невозможно контролировать, на него можно только влиять. И в то же время, если компания не получает качественной обратной связи от клиентов, у нее нет необходимой пищи для преобразований. Поэтому мы уделили массу внимания вопросам повышения отклика и перепробовали множество способов, чтобы добиться его роста.

В результате можно с уверенностью назвать факторы, качественно влияющие на величину отклика:

• Рассылку опроса необходимо производить в правильный момент: когда у клиента свежи воспоминания и он готов дать обратную связь. В нашем примере это повысило отклик в 10 раз.

• Обращение к клиенту по имени повышает вовлеченность и отклик примерно вдвое. Разницу почувствовать легко: «Уважаемый клиент! Спасибо за обращение в центр поддержки “Билайн”. Мы хотим стать лучше и просим Вас ответить на несколько вопросов» или: «Дорогой Андрей! Спасибо за обращение в центр поддержки “Билайн”. Мы хотим стать лучше и просим Вас ответить на несколько вопросов». Неплохо работают и другие варианты персонализации, например упоминание специфической информации, касающейся конкретного клиента. Так, приглашая к опросу по качеству услуг в роуминге, мы писали: «Спасибо, что Вы использовали связь от “Билайн” в поездке по Италии. Мы хотим улучшить нашу работу и просим ответить Вас на несколько вопросов». Клиент ценит, когда компания выделяет его из множества других людей. А это, в свою очередь, повышает и вероятность отклика, и его качество.

• Отклик в значительной степени зависит от построения фраз и логики задаваемых вопросов. Чем проще и конкретнее вопрос, тем легче на него ответить. Компания должна в двух словах объяснить, зачем она собирает обратную связь, а затем задать такие же емкие и лаконичные вопросы. Мы стремимся к тому, чтобы клиент отвечал на вопросы, а не спрашивал, зачем ему это. Однажды мы привлекли профессионального лингвиста к работе над нашим SMS-опросником. Он изменил формулировку приглашения к опросу: вместо фразы «Ответьте на несколько вопросов для улучшения “Билайн” он предложил использовать слова «Мы хотим улучшить нашу работу. Просим Вас ответить на 5 вопросов». Такое упрощение заметно повысило отклик на опрос.

Подготовка опросов по ценам и прозрачности списаний также таила в себе немало подводных камней: получить качественную информацию можно было только при условии правильного сегментирования клиентов. «Билайн» сформировала пять ключевых сегментов клиентов в зависимости от типа мобильного устройства (смартфон или обычный телефон), объема потребления связи, характера и интенсивности потребляемых услуг и географии.

Мы настроили систему получения обратной связи, чтобы принимать 500 ответов в месяц от каждого из этих сегментов в каждом регионе России и с помощью анализа этих данных изучать потребности разных сегментов в динамике.

Наш показатель сервиса – статистический показатель, на основе которого можно оценить срез ситуации в отдельных областях в каждый конкретный момент времени. Однако реальным двигателем и индикатором преобразований является изменение показателя во времени. От достоверности изменения показателя зависит дальнейшее движение компании по пути трансформации в сторону клиентоориентированности. Вот почему так важно получить достаточное для анализа количество ответов на каждом этапе взаимодействия клиентов с компанией и на каждом уровне принятия решения в организации.

При этом необходимо учитывать, с какой именно точки зрения следует подходить к составлению вопросов и последующей оценке показателя. Например, в центре поддержки клиентов мы смотрим на показатель в контексте иерархии: операторы, группы операторов, отделы и отдельные колл-центры. При оценке качества связи НПС собирается по территориям, обслуживаемым сетью, то есть по филиалам и регионам. Качество данных в значительной степени зависит от выборки на низшей ступени иерархии: если в колл-центре необходимо иметь фиксированное количество ответов клиентов на каждого сотрудника, то в маркетинге – соответствующий отклик от интересующего нас сегмента клиентов, а в работе сети – достаточное количество ответов на филиал.

Первые месяцы работы с показателем были богаты на курьезные ситуации, поскольку функциональные подразделения и филиалы не всегда понимали, как интерпретировать те или иные данные. В частности, на вопрос «Почему у вас вырос НПС?» неизменно следовал ответ: «Потому что мы провели улучшение, внедрили инициативу и прочее». В то же время на вопрос о снижении НПС звучал ответ: «Не знаю. Это у вас что-то с выборкой». В тот момент нам только предстояло научить сотрудников брать на себя ответственность за НПС и его изменения.

По этим причинам качество и объем выборки являются ключевыми характеристиками применимости показателя. Если выборка достаточна для анализа в том разрезе, в котором ее используют функциональные подразделения, отвечающие за НПС в точках контакта, ни у кого не возникает предположений об искажении информации. К тому же выводами на основе НПС легче оперировать.

Урок от «Билайн»

Главная задача в рамках внедрения системы Net Promoter – грамотный сбор обратной связи, количественная и качественная характеристики выборки. Решить эту задачу поможет комплексный подход:

1. Систему сбора информации необходимо разрабатывать совместно с лидерами функциональных подразделений – будущих ее пользователей.

2. Тщательный выбор каналов получения обратной связи, формулировок и времени рассылки опросов, а также персонализация коммуникации позволяют значительно повысить отклик и его качество.

3. Тестирование вариантов и времени проведения опросов, параметров выборок и замеров обратной связи до массового запуска системы NPS позволит определить наилучшие способы получения обратной связи и избавит от необходимости вносить коррективы в уже работающую систему.

4. Качество и репрезентативность выборок – основное условие для получения достоверных данных. Именно отклик клиентов и богатство обратной связи являются подтверждением грамотного дизайна системы.

Оглавление книги


Генерация: 1.072. Запросов К БД/Cache: 3 / 1
поделиться
Вверх Вниз