Приоритизация вложений в CХ: практичный подход к улучшению клиентского опыта в условиях ограниченных бюджетов
Авторы: Наталья Горобец, Руководитель направления исследований клиентского опыта, Антон Титов, Руководитель области экспертизы Analytics, Анна Гудкова, Cпециалист по ведению проектов Analytics
Как стать плохими на службе добра, а именно — приоритизировать инвестиции в клиентский опыт в условиях сокращения бюджетов.
Что такое структурный анализ CX и почему он лучше корреляции и регрессии.
Сегодня поиск и выявление KPI клиентского опыта, который позволяет отслеживать связь между вложениями в CX и бизнес-результатами, актуальны как никогда. Все компании активно вкладываются в клиентский опыт, и CX-лидерам необходимо доказывать руководству полезность своей деятельности и окупаемость затрат.
Однако, как мы увидели за последние несколько месяцев, CX-департаменты столкнулись с большими сокращениями бюджетов – теперь вопрос уже не в том, как доказать руководству компании, что деньги потрачены не зря. Главный вызов – это понять, во что конкретно инвестировать эти ограниченные ресурсы, чтобы не потерять своих лояльных клиентов и выполнить цели, поставленные перед компанией. Чего клиенты ждут от компаний? Что действительно повлияет на их предпочтение в текущей ситуации и как не обмануть ожидания?
Сейчас самое время вспомнить цитату из книги “Uncommon services” Anne Morriss и Frances Frei и выбрать то, на чем действительно стоит сфокусироваться при работе с клиентами. Чтобы добиться отличного клиентского сервиса, вам нужно принять стратегическое решение о том, где вы будете недорабатывать. Успех придет к тем, кто вкладывается в действительно важные для клиентов аспекты, экономя на неважных. Другими словами, вам нужно быть плохими на службе добра.
Если вы работаете в области СХ, наверняка, вы тем или иным способом высчитывали влияние разных факторов на общую оценку клиентского опыта (будь то NPS или любой другой KPI).
Сейчас тот момент, когда одних гипотез (в виде корреляции или даже регрессионной модели) больше недостаточно для принятия решения об инвестициях в те или иные изменения и инициативы – риски слишком высоки.
Customer Experience Structure Analysis (CxSA) – аналитический подход, с помощью которого можно выявить взаимосвязи между ключевыми атрибутами опыта. Эту задачу нельзя решить с помощью регрессионного или корреляционного анализа: первый метод не учитывает косвенные влияния, а второму не под силу объяснить причинно-следственные связи между переменными. Именно CxSA показывает, на чем нужно сфокусироваться для предоставления превосходного клиентского опыта, затратив минимально возможные усилия и средства.
Анализ отвечает на ряд вопросов, которые позволяют разобраться в том, как клиенты воспринимают и реагируют на рынок услуг в определенном сегменте, и оценить компанию и ее конкурентное окружение.
С помощью CxSA можно раскрыть связь между атрибутами опыта, а также определить, как понимаются и из чего на самом деле складываются эмоциональные и самые абстрактные из них (как то – «Компания ценит меня как клиента», «Компания, которой можно доверять»).
Благодаря структурному анализу можно понять, насколько тот или иной аспект опыта важен в глазах клиента. Это позволяет расставить приоритеты и направить усилия только на самые важные характеристики.
Также CxSA дает возможность увидеть, насколько, по мнению клиентов, тот или иной атрибут свойственен вашему бренду и конкурентам.
Анализ выступает навигатором при поиске собственного, уникального пути роста и развития.
Модель демонстрирует взаимосвязи между разными аспектами клиентского опыта, отражает их влияние друг на друга и ключевые KPI. На основе этих данных можно выработать несколько стратегий развития, которые позволят наиболее оптимально улучшать опыт клиентов.
Полная оценка структуры клиентского опыта, которая производится в ходе анализа, позволяет не только предоставить рекомендации по выбору атрибутов/факторов для улучшения клиентского опыта, но и спрогнозировать рост при различных стратегиях развития.
Приведем пример.
Как видно, на выбор конкретной авиакомпании влияют и бренд, и, в большей степени, непосредственный клиентский опыт (то есть, уровень удовлетворенности путешественников). Что интересно, особенно критичной для успеха оказалась способность компании эффективно урегулировать проблемы клиентов – путешественники, которые чувствовали заботу и поддержку на всех этапах решения вопросов, в результате становились лояльнее тех, кто без «сучка и задоринки» добрался из пункта А в пункт Б.
Корреляционный анализ не может объяснить причинно-следственную связь между переменными, а регрессионный не учитывает их влияние на зависимые характеристики. Если какой-либо атрибут имеет низкое прямое, но высокое косвенное влияние на СХ, ограничения этих методов не позволят этого увидеть, что приведет к неправильным результатам и, следовательно, к некорректным выводам и рекомендациям. В результате – неверный выбор стратегии развития CX, и, как следствие, существенное снижение эффективности инвестиций.
В свою очередь, Customer Experience Structure Analysis оценивает не только прямое, но и косвенное влияние переменных на ключевые показатели.
Таким образом, анализ позволяет выявить скрытые взаимосвязи с выбранным KPI. Именно нахождение таких взаимосвязей дает возможность выстраивать наиболее эффективный путь развития клиентского опыта, а также приоритизировать направления для инвестиций.
Для изучения полного контекста, структурный анализ можно сочетать с Social Media Listening.
Опросные данные никогда в полной мере не отражают мнения людей: этому способствуют как структура опроса (предзаданные формулировки вопросов и вариантов ответов), так и множество иных факторов (время, место проведения, погода). Спонтанный голос клиента живет в социальных медиа.
С помощью SML можно получить информацию как о существующих здесь-и-сейчас драйверах и барьерах в той или иной категории, так и собрать «исторические» мнения пользователей, на основе которых легко изучить изменение отношения клиента к компании.
SML позволяет выяснить, какие именно аспекты важны (сейчас или в ретроспективе) для клиента той или иной категории. К примеру, SML показал, что одним из важнейших аспектов при выборе приложения для инвестиций является визуализация. Качественный дизайн и приятный интерфейс (расширенный функционал в построении графиков, сортировке используемых инструментов) позволяет банку выделиться на фоне конкурентов.
SML – идеальный предварительный этап исследования, позволяющий собрать данные о самых обсуждаемых аспектах клиентского опыта. С помощью SML можно «услышать» мнения клиентов из первых уст, а CxSA поможет расставить приоритеты.
Задать вопрос или уточнить детали по данной статье можно по адресу RequestCS@oro.moscow