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

Намеренное искажение данных – естественная реакция на притягательную силу материальных стимулов и возможность манипуляций с программой. Если вы считаете, что в вашей компании этого не может быть, то вы ошибаетесь.

Намеренное искажение данных – это любые манипуляции с информацией, направленные на получение личной выгоды. Обнаружение такого обмана подрывает доверие к данным у заинтересованных в программе лиц. Кроме того, это негативно сказывается на сотрудниках, которые не прибегают к манипуляциям.

Программы, в основе которых лежит соперничество и сравнение результатов, подвержены намеренному искажению данных так же, как и те, в которых оплата труда или мотивация привязаны к NPS или другим показателям лояльности. Система стимулов и компенсаций, ориентированная на повышение лояльности и рост компании, может непроизвольно вызвать у некоторых сотрудников желание создать ложное впечатление о лояльности клиентов. Некоторые попытки намеренного искажения данных предпринимаются до получения обратной связи, а некоторые – после проведения опросов. До настоящего времени мы еще не нашли возможности полностью исключить манипуляции с данными, не навредив при этом программе. Однако мы нашли способ следить за этим процессом и ограничивать шансы для намеренного искажения информации. В сочетании с политикой полной нетерпимости к попыткам намеренного искажения данных со стороны руководства компании этого достаточно, чтобы защититься от манипуляций.

Один из самых популярных приемов, который могут применить сотрудники (особенно в сфере В2В), заключается в намеренном искажении результатов опроса в свою пользу посредством манипуляций с выборкой. Такая тактика используется до проведения опроса. Основная цель все та же – избирательно привлекать к участию в опросе только тех респондентов, которые, скорее всего, дадут положительные ответы на вопросы анкеты. Если респонденты относятся к категории нейтральных клиентов или детракторов, то сотрудники нарочно отправляют уведомления и приглашения по неправильным адресам электронной почты. Хуже всего то, что недобросовестные сотрудники могут использовать для этого фиктивных респондентов, создавая новых клиентов или меняя контактную информацию (например, адреса электронной почты), чтобы можно было перенаправить анкеты на свое имя или на имя другого человека. К числу других методов намеренного искажения данных относится увеличение периода сбора данных (это делается для того, чтобы можно было учесть больше положительных отзывов респондентов) и манипуляции с правилами компании, позволяющие не засчитывать плохие отзывы.

Основной подход к предотвращению попыток намеренного искажения данных – тщательный контроль и проверка списков контактов до проведения опроса. Следующий процесс, состоящий из четырех этапов, позволяет контролировать такие попытки в сфере В2В:

1. Топ-менеджеры определяют целевых корпоративных клиентов, которых необходимо включить в выборку.

2. Руководители группы, занимающейся реализацией программы лояльности, определяют параметры выборки для опроса среди этих корпоративных клиентов.

3. Сотрудники на местах проверяют и дополняют контактную информацию об этих клиентах.

4. Топ-менеджеры утверждают список целевых корпоративных клиентов и контактов.

При таком подходе любой группе или отдельному сотруднику гораздо сложнее существенно повлиять на структуру выборки. Такой процесс проверки требует больше ресурсов, но он оказывает огромное сдерживающее воздействие на попытки намеренного искажения данных. Кроме того, объединение процессов составления списка респондентов и управления работой с корпоративными клиентами позволяет применить процедуру проверки и контроля качества данных, о чем идет речь в главе 7. Бернхард Вассинк из компании GE Real Estate разделяет это мнение:

Мы позаботились о том, чтобы процесс проведения опросов происходил централизованно, поскольку это позволяет обеспечить качество и целостность данных. Мы твердо убеждены, что использование программы лояльности в качестве центрального элемента обеспечивает чистоту данных, поскольку это делает возможным мониторинг получения обратной связи, что, в свою очередь, позволяет предотвратить попытки намеренного искажения информации. Мы тщательно проверяем контактные данные и используем систему сдержек и противовесов для решения этой проблемы.