Ричард Оуэн - Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS

Как правило, если клиент готов поставить нам оценку, он охотно поделится тем, что ему не нравится. Поэтому для каждой точки контакта мы намеренно включили вопросы, способные качественно описать клиентский опыт, например: «Была ли решена ваша проблема при обращении в колл-центр или офис продаж?» или «Есть ли у вас регулярные проблемы с голосовой связью?» Получая ответы на эти вопросы вместе с оценкой НПС, мы сузили поле вариантов, чем именно могло быть вызвано недовольство клиента. Помимо этого в каждом опросе мы предоставили клиенту возможность оставить открытый отзыв и стали получать открытые комментарии примерно от 15–20 процентов респондентов. В большинстве случаев такие комментарии хорошо проясняли причины низких оценок (рис. 10.3).

При покупке этого номера я попросил девушку в салоне «Билайн» подобрать мне тариф для максимально комфортного мобильного интернета и для звонков, чтобы я мог оставаться на связи. Так вот, девушка продала мне номер для модема. Звонить сам и принимать звонки я не могу. Свинство, на мой взгляд.

Рис. 10.3. Комментарий клиента из опроса НПС

Поскольку источником информации о причинах низких оценок является запись в системе по результатам обратного звонка, мы решили настроить систему записей таким образом, чтобы она помогала всем сотрудникам, участвующим в отработке обратной связи.

Во-первых, мы разработали «дерево» стандартных проблем, в которое включили около семидесяти типовых причин недовольства, относящихся ко всем ключевым функциям «Билайн». Например, в том, что касается маркетинга, это были жалобы на условия тарифного плана или непонимание списаний; в приложении к качеству связи это был слабый прием или проблемы с мобильным интернетом по конкретному адресу; в колл-центре – претензии к профессионализму или приветливости сотрудника и так далее. С одной стороны, «дерево» могло подсказать сотруднику, совершавшему обратный звонок, как точнее сформулировать проблему при обсуждении с клиентом, с другой стороны, при записи проблемы она оказывалась в одном ряду с другими проблемами, касавшимися той же функции компании.

Во-вторых, мы структурировали все данные в системе таким образом, что они сразу становились доступны именно тем сотрудникам, в зону ответственности которых входило устранение выявленных причин недовольства клиента. Если после ответа клиента возникал тревожный сигнал (алерт) и в процессе диалога выяснялось, что клиент не был доволен работой обслужившего его сотрудника в офисе продаж, то детальная запись об этом оказывалась доступна для просмотра и конкретному сотруднику офиса продаж, и его руководителю.

Точно так же маркетологи регионов видели проблемы с недовольством тарифными планами или услугами, выявленным в ходе обратных звонков в подотчетных им регионах, а технические специалисты филиалов читали жалобы на слабый прием по адресам, нанесенным на карту их филиалов.

В-третьих, мы решили наладить регулярный процесс выявления структурных проблем на основе информации, полученной в результате обратных звонков.

Многие причины проблем, возникавших у клиентов, были не очевидны ни нам, ни самим клиентам. Дело в том, что вопрос касался устройства бизнес-процессов и слабые места можно было обнаружить только в ходе анализа большого количества откликов. В связи с этим мы решили организовать ежеквартальные сессии по выявлению структурных проблем и разработке инициатив, направленных на их решение. Этот процесс мы назвали Kaizen. В японской культуре это слово означает практику постоянных небольших изменений, и такой подход очень точно отражает развитие и преобразование компании при внедрении системы NPS.

Для каждой функции мы запускали процесс Kaizen по-разному, в соответствии с реалиями бизнес-процессов компании. По сути, мы переводили проблемы с языка клиентов на язык процессов в каждом подразделении компании. Оказалось, что обратная связь может качественно менять бизнес-процессы, в том числе и ключевые.

Например, в сфере обслуживания клиентов мы поставили работу следующим образом: в ходе знакомства с комментариями, оставленными в системе по итогам обратных звонков, сотрудники компании сортировали отзывы по категориям причин, которые вызвали недовольство, и предлагали инициативы по улучшению, пользуясь принципом «одна причина – одна инициатива». Вникая в конкретные ситуации внутри модели «обслуживание в офисах продаж – сотрудник – невыполнение процедур» и обобщая информацию от многих клиентов, специалисты понимали, в каких случаях необходимо дополнительное обучение сотрудников, а в каких с обучением было все в порядке и следовало улучшать дисциплину путем усиления контроля.