Получение исчерпывающей информации
Мы научились получать оценку НПС во всех точках контакта, однако сама по себе она нам практически ничего не давала. Поэтому мы решили включить в пакет обратной связи не только ключевой вопрос о готовности рекомендовать компанию, но и другие вопросы, ответы на которые должны были дать больше информации о причине возникновения проблемы, если она существовала, и ее характере.
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).
Цитаты из опроса НПС
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.
9 апреля. Опрос по подключению
Рис. 10.3. Комментарий клиента из опроса НПС
Структурирование записей по результатам обратных звонков
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.
«Перевод» проблем с языка клиента на язык бизнес-процессов
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.
В результате ежеквартальной работы по пересмотру внутренних процессов на основании обратной связи мы смогли исправить процедуру возврата ошибочных платежей. Довольно часто, пополняя счет, клиент ошибался в цифрах своего номера и деньги уходили другому абоненту сети. Стандартная процедура решения этого вопроса требовала визита в офис продаж и написания абонентом заявления с просьбой вернуть ошибочный платеж. Иными словами, клиент выяснял, что деньги на его счет не поступили, понимал свою ошибку, звонил в колл-центр, узнавал о процедуре возврата, и к тому моменту, когда он приходил в офис «Билайн», деньги на счету абонента, которому по ошибке уходил платеж, зачастую были потрачены. В этом случае компания уже ничего не могла сделать, разве что посочувствовать клиенту. Когда мы поняли, как часто происходили подобные истории, и увидели истинные масштабы недовольства клиентов, мы решили изменить процедуру. Теперь, если ошибка в номере была не больше, чем на две цифры, а сумма платежа составляла не больше 500 рублей (а это 85 процентов ошибочных платежей), клиент мог вернуть свои деньги с помощью одного звонка в колл-центр. В результате нам удалось уменьшить количество вынужденных обращений в офисы продаж с этой проблемой на 55 тысяч ежемесячно и значительно снизить уровень негатива со стороны клиентов. Это положительно повлияло не только на НПС офисов продаж, куда перестали приходить раздраженные клиенты, но и привело к росту показателей удовлетворенности в колл-центре.
Другой бизнес-процесс, который мы смогли скорректировать благодаря обратной связи, – это восстановление SIM-карты домашнего региона при поездке в другой регион России. Если в командировке или на отдыхе у клиента пропадал телефон или ломалась SIM-карта, он мог ее восстановить только по возвращении домой – это было вызвано техническими ограничениями сетей. Когда мы поняли, как часто возникает такая проблема и сколько негатива вызывает невозможность ее оперативного разрешения, мы пришли к выводу, что необходимо изменить технологическое решение по привязке SIM-карт. Однако на реализацию этой инициативы требовалось много времени. Тогда мы проанализировали самые популярные направления перемещений клиентов во внутрисетевом роуминге и организовали некоторый запас SIM-карт из самых востребованных филиалов, разместив его в центральных офисах городов, в которых запрос на эту услугу был наиболее ощутим. В итоге недовольство клиентов значительно снизилось.
