Майкл Уэйд - Цифровой вихрь [Как побеждать диджитал-новаторов их же оружием]

В центре AgileCo уровень удержания клиентов составил 16 %. Это значит, что 84 % клиентов, которые хотели отказаться от услуг компании, в конце концов, отказались от них. AgileCo поняла, как важно улучшить показатель удержания клиентов, и начала новую программу.

Как у любой страховой компании, у AgileCo были огромные объемы данных. Компания знала о своих клиентах многое: демографические данные (из самих полисов), материалы по страховым случаям (страховые требования, выплаты и пр.) и истории звонков (например, уточнения, жалобы). Они имели большую ценность, но AgileCo казалось, что данные могут стать еще ценнее, если объединить их с информацией из внешних источников. Поэтому компания собирала их как можно больше из общедоступных источников, включая базы данных о регистрации автомобилей и из социальных сетей, например Facebook и LinkedIn. Затем AgileCo поместила их в единое хранилище.

Помимо информации о держателях полисов, у AgileCo были миллионы записей звонков и писем электронной почты, адресованных в контактные центры. У компании был доступ к конфликтным ситуациям, которые закончились успешно (удержание клиента) или неуспешно (уход клиента). Используя продвинутые аналитические методы, AgileCo проанализировала эти сведения (изначально данные держателей полисов автострахования), чтобы понять, что могло бы помочь сократить отток клиентов.

Долгое время анализ ни к чему не приводил. Компания сформулировала ряд предположений о причинах текучести клиентов, но многие из них были опровергнуты. AgileCo считала, что жизненные изменения, такие как смена семейного положения или покупка нового дома или машины, оказывают существенное влияние на уровень оттока клиентов. Тем не менее, несмотря на сильную взаимосвязь этих факторов, итоговые числовые показатели оказались незначительными. Компания также прогнозировала, что длительность использования ее услуг клиентом значительно влияет на уровень текучести, но это было не так. Уровень удовлетворенности клиентов, основанный на числе звонков и жалоб, действительно состоял в сильной взаимосвязи с уровнем оттока клиентов, но, опять же, числовые показатели были гораздо меньше, чем ожидалось.

AgileCo не сдалась. Вместо этого она расширила зону поиска, включив еще больше источников, и один из них, наконец, дал нужный ответ. Ответ пришел из другого источника, к которому у компании всегда был доступ, но она его не использовала: из базы данных самого контактного центра. AgileCo заметила, что в определенных комбинациях клиентов и операторов контакт-центра уровень удержания значительно возрастал. Успешные результаты были связаны с чем-то, что объединяло конкретных звонящих клиентов и конкретных отвечающих на звонки операторов. Понятно, что отдельные операторы просто работают лучше и показатель удержания клиентов у них выше, но результаты анализа указывали, что здесь было замешано что-то еще. Когда определенные характеристики держателей полисов совпадали с определенными характеристиками операторов, то итоговый результат получался положительным вне зависимости от остальных факторов.

Дело было в человеческом факторе. Некоторым клиентам было проще общаться с определенными операторами, и когда это случалось, вероятность положительного результата возрастала. И эту связь можно было предугадать со статистической точки зрения. Так, анализ показал, что, когда клиенток старше 30, имеющих маленьких детей, соединяли с сотрудницами старше 30 с маленькими детьми, то вероятность того, что клиентки останутся с компанией, значительно возрастала.

Для AgileCo это оказалось решающим открытием. Как и большинство контактных центров по всему миру, AgileCo следовала правилу «первого освободившегося оператора», согласно которому входящий звонок перенаправляется ближайшему доступному в очереди оператору. Логика правила очевидна: клиенты, звонящие в колл-центры, не хотят долго ждать ответа. Ясно, что чем дольше ждет звонящий, тем больше растет его нетерпение и вероятность, что он повесит трубку. Следовательно, правило первого освободившегося оператора лежит на важном негласном предположении: операторы взаимозаменяемы (т. е. один оператор точно такой же, как и любой другой).

Результаты анализа AgileCo оспаривали это предположение. Они показали, что характеристики оператора чрезвычайно важны, когда они нужным образом совпадают с характеристиками звонящего. Поэтому AgileCo предстоял выбор: оставить действующую систему распределения звонков, основывающуюся на правиле первого освободившегося оператора, или перейти на новую систему, основанную на подборе оператора, подходящего тому, кто звонит. Решение сменить систему может казаться очевидным, но в случае с AgileCo это было не так, и это редко очевидно на практике. Правило первого освободившегося оператора глубоко внедрено в рабочие процессы контактных центров. Оно было многократно протестировано и работает уже многие годы. В AgileCo его применяли десятки лет. Эта система не просто рабочая. Это система, которую знают, понимают и которой доверяют работники колл-центров, менеджеры, руководители, поставщики и прочие заинтересованные лица. Более того, поскольку она интегрирована в средства ПО, используемые большинством контактных центров, переход на новую систему представлялся непростой задачей.