Анализ жалоб как инструмент улучшения бизнеса

Эффективное управление жалобами включает в себя структурирование и анализ большого объёма данных для выявления системных проблем и потребностей клиентов. Использование искусственного интеллекта и автоматизации позволяет компаниям улучшать категоризацию, прогнозировать тенденции и корректировать стратегии. Интеграция демографических данных клиентов и контекста обеспечивает возможность более точного анализа, а регулярное обновление систем классификации помогает учитывать новые тренды. Смещение акцента с поиска виноватых на системное улучшение способствует формированию культуры обучения. Понимая сложную природу жалоб, организации могут непрерывно совершенствовать работу и создавать сервис, ориентированный на клиента.

Анализ жалоб клиентов даёт организациям мощную возможность для обучения, улучшения услуг и проактивного управления рисками. Чем больше объём данных о жалобах – тем выше их потенциальная ценность, особенно при наличии структурированной категоризации, качественной документации и грамотного применения технологий.

Использование большого массива данных о жалобах

Хотя нерешённые или переданные на эскалацию жалобы могут дать определённую информацию, истинная ценность заключается в анализе массовых взаимодействий между клиентами, контакт-центром и сотрудниками фронт-офиса. Это позволит выявить повторяющиеся проблемы в обслуживании, которые в противном случае могли бы остаться без формальной эскалации, и обнаружить системные сбои и пробелы в клиентском опыте.

Выход за рамки поиска причин: понимание мышления клиента

Многие организации сосредоточены исключительно на анализе корневых причин, порождающих жалобы, однако это лишь один из аспектов полезной информации, содержащейся в данных о жалобах. Жалобы также позволяют понять, как меняются ожидания клиентов, их предпочтения в коммуникации и поведенческие тенденции. Сбор и анализ этих данных помогают уточнять стратегии клиентского сервиса, совершенствовать продукты и улучшать операционные процессы.

Структурирование данных о жалобах для достижения максимального эффекта

Данные о жалобах должны иметь единообразную структуру, чтобы их можно было использовать для получения практических выводов. Простые дословные описания, хотя и полезны при разборе отдельных случаев, не обеспечивают стандартизации, необходимой для количественного анализа. Поэтому важно уже на этапе получения жалобы использовать четкую структурированную классификацию.

Использование возможностей ИИ и автоматизации

Технологии искусственного интеллекта и автоматизации способны кардинально изменить подход к классификации и анализу жалоб:

• Технологии обработки естественного языка (NLP) позволяют извлекать структурированные данные из текстовых описаний.

• Модели машинного обучения (Machine Learning) автоматизируют категоризацию, повышая её точность и обеспечивая единообразие в долгосрочной перспективе.

• Распознавание сущностей (Entity Recognition) помогает выявлять упомянутых в жалобах людей, продукты или точки обслуживания.

• Автоматизированные дашборды (Automated dashboards) дают в реальном времени информацию о количестве жалоб, их темах и динамике их решения.

• Прогностическая аналитика (Predictive analytics) предсказывает всплески жалоб и помогает выявлять риски в обслуживании.

Сегментированный анализ: демография клиентов и контекст 

Добавление к данным о жалобах демографических сведений о клиентах – например, возраста, места проживания или значимости для бизнеса – повышает эффективность анализа корневых причин, порождающих жалобы. Так, выявление того, что определённые возрастные группы чаще сталкиваются с проблемами при использовании онлайн-сервисов, может указывать на пробелы в доступности продуктов и услуг компании. Аналогично, географический анализ способен выявить региональные дисбалансы в качестве обслуживания.

Адаптированные подходы в зависимости типа организации

Для компаний, занимающихся производством товаров, важно  классифицировать жалобы по линейкам продукции, типам дефектов или источникам производства.

Сервисным организациям, таким как розничные банки, важно сегментировать жалобы по филиалам, видам услуг, цифровым каналам и даже по работе отдельных сотрудников.

Оптимизация систем классификации

Большинство компаний используют заранее определённые категории жалоб. Однако без регулярного пересмотра такие списки могут стать громоздкими и не отражать актуальные тенденции. ИИ может помочь поддерживать актуальность классификатора, выявляя новые типы жалоб и предлагая обновления категорий.

Пример из финансового регулирования

В Великобритании Управление по финансовому надзору (FCA) требует, чтобы в отчётности по жалобам указывались как продукт, так и причина (или суть жалобы). Например, жалобы на текущие счета должны быть связаны с такими причинами, как «оспариваемые списания» или «плохая коммуникация». Хотя такие категории полезны для анализа на уровне рынка, сами организации часто нуждаются в более детальной информации для внутренних улучшений.

Карта клиентского пути как инструмент поиска корневых причин претензий

Отслеживание пути клиента – от первого запроса до использования услуги – даёт важный контекст для анализа жалоб. Например, жалоба на текущий счёт может быть обусловлена задержками/проблемами на нескольких этапах, таких как:

• подача онлайн-заявки;

• процесс проверки личности;

• выпуск и активация карты;

• использование банкоматов или онлайн-банкинга.

Анализ точек возникновения проблем позволяет целенаправленно оптимизировать процессы.

Повышение качества управленческих решений

Имея хорошо структурированные данные и аналитику на базе ИИ, руководители могут:

• понять, что пошло не так, где, когда, как часто и по какой причине;

• расставить приоритеты улучшений на основе частоты тех или иных жалоб;

• оценить эффективность ранее внедрённых исправлений и изменений.

От поиска виноватых – к обучению

Эффективное управление жалобами должно быть нацелено на системные улучшения, а не на поиск виноватых. Сотрудники могут скрывать проблемы, если опасаются последствий. Акцент на анализе процессов и политики компании помогает формировать культуру обучения, которая поощряет открытость и стремление к улучшениям.

Заключение: как извлечь максимум пользы из жалоб

В основе жалоб нередко лежит целый ряд проблем, касающихся разных продуктов и услуг. Понимание истинной природы жалоб позволяет извлечь из них максимум полезной информации. Компаниям важно:

• фиксировать все причины, упомянутые в жалобе, а не только основную;

• различать число отдельных проблем и количество жалоб;

• использовать структурированные данные для выявления единичных, повторяющихся и системных сбоев.

При правильной организации работы жалобы становятся ценным источником данных для непрерывного совершенствования сервиса, ориентированного на клиента.

Примечание переводчика. В статье не разделяются жалобы и претензии. Методологически это неверно, но в рамках конкретной статьи это не принципиально, поскольку речь идет не о рассмотрении жалоб и претензий, а только об их анализе. Изложенные подходы одинаково применимы к анализу и жалоб, и претензий.

Источник: https://customerthink.com/

(https://tinyurl.com/2nvrf2uh )