Нам важно, чтобы ваши клиенты были счастливы!

Клиентская поддержка сегодня и завтра

24.04.2017

Мы знаем, насколько важен клиентский сервис и успешно помогаем нашим клиентам улучшить его. Только представьте — 62% респондентов в России хотя бы раз обращались в клиентский сервис бренда за последний год (данные свежего исследования Teleperformance CX Lab отсюда), при этом 69% этих обращений были сделаны по телефону.

Действительно, сегодня именно контактные центры — форпост борьбы за клиента. Телефонный клиентский сервис — легко масштабируемый, контролируемый и сравнительно недорогой канал связи с клиентами. Современные технологии — например, интеграция с CRM-системами, автоматические скрипты разговора и автоматизированный контроль содержания разговора по ключевым словам с успехом дополняют и расширяют его возможности. Тем не менее доля телефонных обращений постепенно снижается. Куда же хотят обращаться и обращаются за помощью и поддержкой клиенты? Куда они, скорее всего, будут обращаться завтра?

Если посмотреть на смартфоны в руках людей, становится очевидно, что этот канал — мессенджеры, а шире — текстовые сообщения. Они предоставляют как необходимую компаниям возможность контроля сроков и содержания ответов, так и желаемую пользователями интерактивность и скорость реакции. Пока с помощью текста в клиентский сервис обращаются только 4% жителей России, однако этот процент будет неуклонно увеличиваться. Как заметил в интервью Олег Бериев (Managing Partner/CEO, Mildberry), “у потребителей нет ни времени, ни желания с вами взаимодействовать”. И именно в этих новых условиях так важно становится быть там, где твой клиент, чтобы своевременно адаптировать стратегии обслуживания, неуклонно улучшая клиентский опыт. Ведь именно клиентский опыт — фундамент выручки, роста аудитории и ее лояльности.

Без названия

Читать дальше

Love is…

20.04.2017

Современные методики оценки брендов обязательно включают в себя диагностику эмоциональных факторов восприятия, которые играют значительную роль при выборе. Т.н. “Здоровье бренда”, интегральный показатель, описывающий восприятие бренда потребителями, его связь с продажами, доле рынка и выручкой частая цель маркетинговых исследований. Вот только соответствие полученных результатов рыночным данным часто хромает — модели могут быть неточными или не учитывать всех возможных факторов в голове потребителей.

Американское агентство Beall  попробовало применить к брендам трехкомпонентную теорию любви психолога Роберта Стернберга.

Она говорит о том, любовь имеет три основных составляющих, доля которых в общем чувстве может различаться — близость, страсть и обязательства. В зависимости от комбинации и доли каждой составляющей меняется тип любви испытываемый конкретным человеком. Следуя этой теории, чем больше составляющих участвует в любви, тем она сильнее, при этом “совершенная”, с его точки зрения, любовь содержит все три составляющих в равной пропорции. В любых отношениях наличие и доли близости, страсти и обязательств могут меняться с течением времени и должны тем или иным образом поддерживаться. Возможные комбинации составляющих отражены в таблице:

 

Близость Страсть Обязательства
Отсутствие любви
Симпатия/Дружба x
Влюбленность x
Пустая любовь x
Романтическая любовь x x
Дружеская любовь x x
Роковая любовь x x
Совершенная любовь x x x

Применяя трехкомпонентную теорию любви к отношениям между потребителем и брендом, агентство Beall отнесло страсть к установкам и чувствам по отношению к бренду, близость — к поведенческим паттернам, а обязательства — к лояльности. Установки и чувства измерялись с помощью оценочных утверждений, поведенческие паттерны — с помощью данных по уровню трат, лояльность — с помощью выяснения доли покупок определенной марки в данной категории. Оценки по каждой из трех составляющих суммировались в итоговый показатель, который оказался очень удачным с точки зрения предсказания объемов выручки (подход валидизировался в количественном исследовании по брендам 12 категорий). В подтверждение теории любви, бренды, получившие высокие оценки по всем трем шкалам оказались наиболее сильными на рынке.

 

Без названия

Читать дальше

Что поведенческая экономика может дать маркетингу?

06.04.2017

Поведенческая экономика — сравнительно новая, пограничная между экономикой и психологией область науки, которая изучает воздействие психологических факторов на процесс принятия решения потребителями (например, о покупке).

Понимание того, что влияет на поведение людей крайне важно как для рекламы, так и для исследований рынка. Ведь если раньше процесс принятия решений считался в большей степени рациональным, сейчас мы понимаем, что это далеко не так. Человек идет по пути экономии усилий — если ситуация знакома, условия повторяются, проще всего сделать то, что уже делал раньше, доверится “автоматическому”, инстинктивному выбору, основанному в меньшей степени на рациональных причинах, и, в большей, на эмоциях.

Информация о “контексте”, в котором существуют потребители получила название “Y-данные” (Почему-данные), в отличие от “О-данных” по продажам (ритейл-аудит) и “Х-данных” о клиентском опыте и удовлетворенности. Подробнее про Y-данные можно прочитать в статье.

Наличие эмоциональных и иррациональных факторов, определяющих потребительское поведение необходимо учитывать при проведении исследований, при составлении вопросов и интерпретации ответов.

На что стоит обратить внимание рисечерам и специалистам по клиентскому маркетингу? Рассмотрим 4 основных фактора.

Привычка

Не стоит недооценивать силу привычки, привязанность потребителя к устоявшимся паттернам поведения. Заставляя респондента рационализировать свое поведение, оценивая, например, новый продукт или услугу, мы можем получить обнадеживающие высокие оценки рыночных перспектив. Однако в реальности, потребители часто оказываются не готовы сменить привычный бренд и попробовать что-то новое. Необходимо больше внимания уделять анализу текущего поведения, как наиболее вероятного в будущем, а не строить прогнозы на основе рациональных оценок.

Прайминг

Прайминг — подсознательный процесс влияния определенных ассоциаций на поведение людей. Впервые был описан Вэнсом Пакардом в книге “Тайные манипуляторыв 1957 г. Покажите респонденту красивую картинку с морским побережьем перед тем, как задать вопрос о выборе туроператора и ответы станут намного более содержательными. И наоборот, необходимо внимательно следить на окружение и формулировку сенситивных вопросов в анкете, чтобы избежать ненужного прайминга, который может повлиять на ответы.

Подсказки

Широко известен пример с посмертным донорством — как только в ряде стран политику “я не донор по умолчанию” сменили на “я согласен на донорство, если не указал обратного”, количество донорских органов резко увеличилось (например, во Франции).  

Контекст выбора

На результат выбора влияет количество предложенных вариантов и наличие отправной точки для сравнения. Представьте, что респондент выбирает из 2 товаров за 100 и за 300 рублей. При прочих равных, он скорее выберет более дешевый товар (оценит второй как более дорогой). Если же предложить ему оценить одновременно три таких товара, третий из которых будет стоить 500 рублей, товар за 300 покажется уже более привлекательным (среднее между очень дешевым и очень дорогим).

 

steamsale

Читать дальше

Из чего складывается идеальный сервис?

31.03.2017

Сегодня все чаще качество клиентского сервиса становится стратегическим преимуществом и эффективным инструментом продаж. Большинство потребителей сравнивают, выбирают, советуются и читают отзывы. Выберут ли они вас впервые, а потом снова и снова?
Репутация бренда по-прежнему остается ключевым фактором выбора, при этом значение word-of-mouth приобретает все большее значение. Причем для той части потребителей, которые являются онлайн -пользователями, а следовательно, и пользователями социальных сетей, которые влияют на их выбор, это еще более значимый фактор.
Среди причин первоначального выбора товара или услуги качество клиентского сервиса может не играть большой роли, но как фактор отказа/ухода клиента качество сервиса гораздо более значимо. Качество сервиса — гарантия удержания и повышения лояльности клиентов. Клиенты воспринимают качество исходя из соответствия своих ожиданий фактически оказанным услугам.
Необходимо удовлетворять и превосходить ожидания клиентов — именно это заставляет субъективно воспринимать сервис или услугу как особенную. Компании, не могут постоянно ориентироваться на экстенсивное развитие — постоянные клиенты, особенно в сфере услуг, дают основную долю прибыли (здесь применимо знаменитое правило Парето — 20% клиентов приносят 80% прибыли).
Внедрение клиент-ориентированной культуры в компании означает необходимость постоянного мониторинга потребностей клиентов и обратной связи от них, централизованное взаимодействие подразделений компании по сбору оценок и мнений клиентов, единое понимание идеального сервиса и идеальной услуги на каждом этапе взаимодействия с клиентами, создание персональных отношений с клиентом (“вы приходите к нам в третий раз и поэтому мы предлагаем…”).
Как можно контролировать качество сервиса? Это и классические способы получения обратной связи: опросы после контакта, NPS (замеры удовлетворенности), работа с обращениями и комментариями клиентов, так и анализ с использованием новых технологий — автоматический анализ тональности упоминаний компании в социальных сетях (social listening), сервисы распознавания голоса.
Обращайтесь к экспертам в области клиентского счастья!

happyclient-275x209

Читать дальше

НЕ Стабильность

09.03.2017

В свежих аналитических отчетах многих компаний в разделе прогнозов все чаще встречается слово “нестабильность”. Действительно, мы вошли в 2017 год на волне новой политической, экономической и технологической реальности.
Глобальный “правый поворот” в политике неизбежно тащит за собой и экономические последствия — протекционизм, разочарование в глобальном рынке, напряженность в мировой торговле. Ситуация неопределенности в экономике заставляет как производителей, так и потребителей реагировать на изменения быстрее и решительнее. Накопленный массив цифровых инноваций последних лет изменил не только отдельные сферы жизни — покупки, общение, участие в общественной жизни, но и стал определять качественно новую реальность. Реальность, в которой президент Турции рассылает призывы о поддержке правительства по sms, половина интернет-пользователей не пользуется компьютером, а экран смартфона включается и выключается более 200 раз в день.
Какова же эта новая, нестабильная реальность с точки зрения потребительского поведения?
Жизнь онлайн — потребители делятся опытом использования ваших товаров и услуг всегда и везде. Предугадать реакцию, виральность или последствия сообщения заранее практически невозможно. Нужно быть в здесь и сейчас рядом с потребителем, “держать руку на его пульсе”, используя мобильный рисеч и этнографию.
Потребители все более требовательны к информации и рекламе. Немногим компаниям удается перестроить коммуникацию с учетом того, что большинство их клиентов не смотрят ТВ. Необходимы более короткие, вовлекающие и необязательные рекламные сообщения. Например, на YouTube более половины (62%) людей более позитивно относятся к тем роликам, которые предлагают возможность их не смотреть.
Лояльность потребителей к компаниям и брендам снижается. Вы можете не только быстро привлечь новых потребителей, но и потерять их. Процесс принятия решений, покупок изменился. Лояльность все еще играет роль в таких сферах как телеком, страхование, финансы, но в большинстве остальных решение принимается в каждом конкретном случае. Все больше и больше потребителей являются свитчерами — т.е. их следующая покупка в категории почти всегда будет покупкой другой марки (согласно исследованию McKinsey, в “нелояльных” областях, таких потребителей 58%). Ключевым становится необходимость войти в тот список, из которого потребитель выбирает, при этом ожидать от потребителей лояльности не приходится.2017-03-09_130328

Читать дальше

Закрытие открытых ответов

06.03.2017

Высказывание респондентов на открытый вопрос в анкете и запись нарратива — вот, по сути, все, что было доступно маркетологам еще в 1990-х. Сегодня массив прямой речи, доступной для исследователя значительно увеличился — к открытым вопросам из анкет и транскриптам интервью добавились комментарии в социальных сетях, форумах. Анализ этих текстовых массивов даже на уровне оценки содержания с точки зрения  позитива/негатива занимает много времени.

Анализ текста человеком предполагает субъективную оценку содержания, которую вряд ли корректно сравнивать с оценкой того же самого текста другим человеком. Один и тот же комментарий чуть сложнее, чем односложное высказывание может вызывать двоякую трактовку. Закодируйте мысленно типичную фразу респондента “В принципе, меня устраивает доставка, но платить за нее я бы не стал”.

Огромные кодификаторы и специально обученные кодировщики в исследовательских компаниях создают у исследователей иллюзию простоты работы с прямой речью, однако, зачастую они выдают желаемое за действительное (у лояльных потребителей все хорошо, у недовольных все плохо).

Здесь нам всем на помощь придет NLP — анализ естественного языка. Активно разрабатываемая в рамках поисковых машин и Big data, эта технология с успехом может применяться для автоматизированного анализа нарратива потребителей.

Технология NLP может работать в двух направлениях — анализ тематики и анализ настроений. В первом случае вы можете быстро оценить, например, о чем в основном говорят люди в связи с вашей компанией в социальных сетях или специализированных форумах. Технически это продвинутый автоматизированный контент-анализ текста. Во втором случае машина чудесным образом распознает, положительным или негативным было то или иное высказывание. Social listening — то, во что стоит вкладывать деньги уже сейчас, ведь роль и значение непредвзятых мнений и отзывов будет только расти.social_media_freak

Читать дальше

Анализ распределений трат — Wallet Allocation

27.02.2017

Мы привыкли считать, что довольный клиент — залог увеличения продаж, клиентской базы и, в конечном итоге, рыночной доли и выручки. Сядьте. Оказывается, это не так. Вернее, не совсем так.

Как оказалось, высокая готовность рекомендовать слабо коррелирует с количеством денег, которое тратит респондент на ваш товар или услугу. Другими словами, удовлетворенность клиента не объясняет его предпочтения в выборе марки. Мне может безумно нравится обслуживание и выбор в “Азбуке Вкуса”, но каждую неделю за продуктами я поеду в “Ашан”, просто потому, что там все дешевле.

Методика анализа распределений трат работает следующим образом — учитывается не только оценка потребителем нашей марки, но и оценка наших конкурентов.

Например, за продуктами Респондент Х ходит в 3 супермаркета: А, Б и В. Свою готовность рекомендовать А он оценивает на 9 баллов из 10, Б — на 7, В — на 8.

Респондент Y ходит также в эти три магазина, но оценивает их так: А на 9 баллов из 10, Б — на 9, В — на 10.

Если бы мы сравнивали только NPS, то оказалось бы, что респонденты оценивают магазин А одинаково — они оба промоутеры. Однако, посмотрев на оценки конкурентов магазина А, мы видим, что для респондента Х  магазин А является основным, занимает первое место в его списке предпочтений, в то время как для респондента Y это номер 2, наряду с магазином Б.

Где респондент X потратит больше денег и насколько?

Недавно разработанная методика WAR (Wallet Allocation Rule) способна с высокой вероятностью предсказать что именно и насколько повлияет на долю трат. Для этого на основе оценок каждой марки одним респондентом рассчитывается ранг, который затем нормируется на количество марок, используемых респондентом в категории.  Полученный процент с высокой долей вероятности (коэффициент корреляции 0.8-0.9) показывает долю расходов на эту марку в общей массе трат респондента (т.н. Share of Wallet).

Посчитаем показатель Share of Wallet для нашего примера.

Исходя из оценок, которые поставили респонденты магазинам, посчитаем ранги этих оценок:

Репондент Супермаркет А Супермаркет Б Супермаркет В
Респондент X 9 7 8
Ранг оценки 1 3 2
Респондент Y 9 9 10
Ранг оценки 2,5 2,5 1

Далее, по формуле (1-(ранг/количество оцениваемых марок +1))*(2/количество оцениваемых марок))посчитаем Share of Wallet:

 

Репондент Супермаркет А Супермаркет Б Супермаркет В
Share of Wallet для Респондента X 50% 17% 33%
Share of Wallet для Респондента Y 25% 25% 50%

В магазине А респондент X потратит в 2 раза больше денег, чем респондент Y, хотя они одинаково удовлетворены этими магазинами (поставили одинаковые оценки).

Подробнее про методику можно почитать здесь.

placeholder-shopping

Читать дальше

Осознанное детское потребление

20.02.2017

Сегодня многие взрослые общаются со своими детьми на равных, подталкивая их к “взрослым” решениям и к «взрослому» типу потребительского поведения. В условиях дефицита времени и метаний между работой и домом мамы и папы все чаще доверяют выбор товаров и услуг своим детям. Более того, многие родители консультируются с детьми по поводу покупок, выбора еды, марки одежды и даже автомобиля.  

Почти 80% родителей в Европе соглашаются с тем, что их дети 3-11 лет определяют, что именно нужно купить, например, в сфере детских товаров. Да, да, если не верите, зайдите в любой молл и понаблюдайте за семьями с детьми.

Производители не могли остаться в стороне от этих новых возможностей сбыта. Исследования и фокус-группы с маленькими детьми — уже не редкость. Дети активно потребляют рекламный контент на специализированных детских ТВ-каналах, Youtube, они не только сами решают, когда и что им нужно купить, но и часто сами это делают (например, покупают себе игры в App Store). Успех Кидзании и появление детских тележек в супермаркетах заставляет поверить в то, что для некоторых компаний этот детский разворот стал очевиден. Дети всегда играли во взрослых, так почему бы на этом не заработать?

Kids-Small-Shopping-Trolley-for-Children-HBE-A-K-

Доступ к гаджетам и интернету ужасающе быстро становится для детей естественной потребностью, а кажущаяся им релевантность и актуальность стрим-контента (наиболее популярный формат среди детей и подростков) — надежным источником информации.

Как оценивать влияние этого контента на детей — открытый вопрос. Попробуйте посмотреть 3-часовой стрим майнкрафта, чтобы отследить в каком моменте блогер пьет напиток определенной марки.

Читать дальше

Big Data и машинное обучение

17.02.2017

Стоимость хранения и обработки данных падает, а их количество растет. Вы любите красивые цифры? Пожалуйста — 90% всех данных в мире было создано за последние пару лет!

Мы часто не отдаем себе отчет, насколько много данных собирается и автоматически обрабатывается с помощью технологий машинного обучения. Для многих обывателей даже персонализированная выдача поисковых машин является чудом («Ой, а откуда яндекс знает, что мне нужны дешевые посудомоечные машины?»). Постоянное наращивание количества данных постепенно переходит в качество. Уже сегодня Google и Яндекс показывают в аналитике настолько подробные профили посетителей, что дополнительные опросы можно просто не проводить.

Например еще несколько лет назад ответом на вопрос “Чем можно заинтересовать моих клиенток из регионов в Instagram?” было бы сегментационное исследование. Сегодня это делается в пару кликов автоматически:

2017-02-01_161947

Facebook регистрирует эмоции пользователей к каждому событию, адаптируя алгоритм эмоциональной оценки того или иного сообщения. Ближайшее будущее — коммуникация, встроенная не только в контекст истории поиска или сети контактов, но и в эмоциональное состояние, общественные настроения, политическую ситуацию.

Анализ пассивно собранной информации (выражение лица, анализ голоса, анализ движений глаз, частота пульса, геолокация и т.д.) в теории дешевле, быстрее и надежнее опросов может выявить настроения, предпочтения и желания людей. Тем не менее, пока данные сами себя не объясняют, а работать с ними становится все сложнее.

В Точках контакта мы умеем работать с онлайн-аналитикой, нейрометодами и социальными сетями. Обращайтесь за советом!

Читать дальше

Ok Google, Hi Siri!

13.02.2017

Голосовые помощники как-то внезапно проникли в нашу повседневную жизнь. Что это означает на практике? Необходимость адаптации сайтов и контента под особенности голосового интерфейса: повышенные требования к релевантности,  корректная разметка страниц, использование актуальной разметки и верхние места в поисковой выдаче. Ведь голосовой запрос сильно отличается от текстового, он конкретен, часто подразумевает интеграцию геолокации, истории запросов, контактов и т.д.

В недавней статье Business Insider сравнили все четыре существующих голосовых помощника, Alexa, Cortana, Siri и Google Assistant. Список возможностей ассистентов поражает.

book-me-a-flight-to-boston (2)

Обратите внимание на голосовой запрос Google Assistant “Забронируй мне билет до Бостона” (сравните с типично текстовым “Билеты Нью-Йорк — Бостон купить”) и ответ помощника, являющийся, фактически рекламной выдачей, релевантной запросу, с учетом планировщика (даты) и геолокации (Нью-Йорк). 

Не вызывает сомнений, что подобный сервис, интегрирующий в себе данные конкретного пользователя, историю его запросов, перемещений, действий, в сочетании с доступом к поисковым машинам, социальным сетям, музыкальным и видеохостингам — привлекательный и перспективный способ коммуникации с потребителями. По данным Gartner, в 2017 году объем рынка онлайн-шопинга с помощью виртуальных мобильных ассистентов превысит 2 млрд долл.

В приведенном примере видно, что вложившись в рекламу на сервисах Google, JetBlue получил дополнительный целевой трафик клиентов, который с высокой вероятностью будет заканчиваться конверсией.

А говорят ли Siri и Google про вашу компанию?

Читать дальше

Яндекс.Метрика