Системы аналитики качества клиентского сервиса: анализ данных в целях улучшения.

В январе-феврале 2014 года компания Aberdeen проводила исследование в 233 организациях по вопросам реализации в этих компаниях программ по управлению клиентским сервисом. В данном отчете отражены показатели работы компаний, которые используют аналитику в сфере клиентского сервиса, в сравнении с теми компаниями, которые ее не используют. Мы также рассмотрим ключевые возможности эффективного использования аналитики для превращения данных о взаимодействии с клиентами в инструмент принятия практических управленческих решений.

Ценность для бизнеса систем аналитики клиентского сервиса.

Системы аналитики клиентского сервиса – это инструменты анализа (такие как «business intelligence», real-time аналитика, прогнозная аналитика и т.д.), которые используются в процессах предоставления сервисных услуг клиентам компании.

Данные системы позволяют трансформировать разрозненные данные, которые хранятся в различных системах, в действенный инструмент для удовлетворения со стороны компании растущих нужд и потребностей клиентов. К таким системам с набором разрозненных данных могут относиться: корпоративные информационные системы(CRM), системы прямого взаимодействия с клиентами, такие как E-mail management system, системы статистики КЦ, системы речевой аналитики, социальные сети, а также ERP – системы.

Аналитика в области клиентского сервиса используется для различных целей, таких, например, как расчет потребности в персонале Контакт-Центра или проведение анализа всех применяемых способов решения проблем клиентов для выявления самых действенных из них. Организации, которые используют системы аналитики в области клиентского сервиса, в 46% случаев готовы подтвердить свою удовлетворенность наличием функционала, который позволяет принимать эффективные решения, основанные на детальном анализе данных. В то время как организации, которые не используют подобные системы, подтверждают такую удовлетворенность только в 33% случаев, что на 39% реже, чем у тех, кто аналитику использует.

На рисунке 1 представлен рост показателей эффективности организаций, за счет более качественной обработки данных в системах аналитики и последующего принятия управленческих решений на основе анализа.

Рис. 1: Влияние применения систем аналитики на показатели эффективности клиентского сервиса:

Согласно представленному графику организации, которые используют системы аналитики клиентского сервиса получают куда более ощутимый прирост ключевых показателей эффективности. Эти показатели относятся к различным аспектам деятельности: уровень удовлетворенности клиентов, операционная эффективность и финансовые результаты.

Уровень удовлетворенности клиентов: Подразумевает под собой способность организации «генерировать» больше довольных и лояльных клиентов. Согласно результатам проведенного исследования, в организациях, использующих системы аналитики, значение показателя «удержание клиентов» на 72%, выше, чем у тех организаций, которые системы аналитики не используют (6,2% против 3,6%). Более того, организации-пользователи систем аналитики получают 19,7% годового прироста доли вернувшихся к ним клиентов. Это означает, что эффективная работа с данными в системах аналитики позволяет им лучше понимать факторы, влияющие на «уход» клиентов и проводить более эффективные мероприятия по возврату клиентов, о которых мы поговорим дальше.

Операционная эффективность: Основными задачами программ по управлению клиентскими впечатлениями является повышение степени удовлетворенности клиентов и наращивание клиентской базы. Однако, на пути к достижению данных целей, организациям необходимо еще и контролировать издержки, для того, чтобы улучшать свои финансовые показатели. У организаций-пользователей систем аналитики, экономия на издержках по направлению клиентского сервиса куда выше (3,7% против 0,7%) чем у тех организаций, которые данные системы не используют.

Финансовые результаты: Другим достоинством использования систем аналитики, является увеличение прибыли организации. У организаций, использующих данные системы, наблюдается более стремительный рост таких показателей как «выручка от cross-sell и up-sell» и «ценность жизненного цикла клиента».

К каким же техническим приемам прибегают организации-пользователи систем аналитики, чтобы добиться таких результатов? Дело не только в наличии инструмента и умении им пользоваться. Организации должны таким образом откалибровать систему и отстроить процессы, чтобы иметь возможность анализировать большие объемы данных о клиентах, которые поступают из постоянно растущего числа источников.

Как повысить эффективность клиентского сервиса с помощью систем аналитики?

Одним из отличительных признаков наступившей эры клиентского сервиса является повсеместное распространение «голоса клиента». Решение клиента о приобретении того или иного продукта/услуги основывается уже не только на устном мнении его семьи, друзей или коллег. У современных клиентов в наличии целый арсенал различных инструментов и технологий, таких как смартфоны и планшеты, для того, чтобы получить доступ к информации и делиться ею с огромным контингентом пользователей социальных сетей. На рис. 2 показано как организации, использующие аналитику, проводят мониторинг «голоса клиента» на различных каналах, чтобы выяснить отношение своих клиентов к бренду, продуктам и услугам.

Рис. 2: Ключевые возможности для достижения максимального эффекта от использования систем аналитики клиентского сервиса:

Данные, получаемые от обратной связи можно разделить на 2 типа: информация в виде структурированных данных и информация в виде неструктурированных данных.

Структурированные данные – набор данных, который упорядочен в соответствии с заранее заданной моделью. Например, данные об истории посещения веб-сайта клиентами можно упорядочить с помощью той или иной заданной модели и получить набор структурированных данных, с которыми потом будет проще работать.

Неструктурированные данные - набор данных, который никак не упорядочен. К таким данным относятся текстовые сообщения в социальных сетях, сообщения по электронной почте, запись телефонных разговоров, заметки, которые оператор сделал в том или ином приложении, во время приема звонка, скриншоты и т.д.

Данные, полученные по таким каналам, как социальные сети, телефон, чат и т.д. являются неструктурированными и поэтому требуют применения к ним инструментов анализа. Это позволит вычленить данные об эмоциональном настрое клиентов, особенностях и специфике индустрии, продуктов, услуг из всего общего потока информации, которую оставляют клиенты. Использование инструментов аналитики также позволяет интерпретировать полученные данные, выявить скрытые тенденции и взаимосвязи. Подобные исследования необходимо проводить в различных аспектах деятельности организации, включая оценку эффективности работы операторов Контакт-Центра с точки зрения клиента, а также включая разработку улучшенных продуктов и услуг, сконцентрированных на потребностях клиентов. Согласно рисунку 2, мероприятия по разработке новых продуктов/услуг проводятся на 72% чаще в организациях-пользователях систем аналитики, по сравнению с организациями, которые данные системы не используют (79% против 46%).

Конечной целью проведения мероприятий по мониторингу «голоса клиента» является повышение лояльности покупателей путем удовлетворения их нужд и потребностей в полном объеме и по различным каналам доступа. Большинство организаций-пользователей систем аналитики проводят сегментацию клиентской базы, оценивают степень лояльности клиентов, и разрабатывают детализированные клиентские профили (60% организаций против 16% организаций, которые системы аналитики не используют). Все это помогает выявить набор типичных характеристик лояльного клиента и то, как услуги, оказываемые клиентам, влияют на их общую лояльность. Далее, организации начинают фокусироваться только на тех мероприятиях, которые влияют на удержание клиентов и исключают из своей деятельности мероприятия, которые приводят к оттоку клиентов.

Также, такие организации, применяют подобные подходы для оценки эффективности и актуальности контента своих баз знаний. В основном контент используется в 2-х направлениях: обеспечение операторов инструментами решения проблем клиентов и обеспечение самих клиентов подобными инструментами в системах самообслуживания. Использование систем аналитики для оценки эффективности контента баз знаний помогает организациям определить какой именно контент лучше всего подходит для решения проблем клиентов. Более того, такой подход позволяет выявить прежде скрытые взаимосвязи между полезностью контента, эффективностью работы операторов и степенью удовлетворенности клиентов. Полученную информацию можно использовать для проведения актуализации баз знаний на регулярной основе, а также для разработки только самого нужного контента и удаления лишней информации, которая мешает достижению поставленных целей.

Данные о клиентах и о взаимодействиях с ними позволяют улучшить качество предоставляемых услуг и сконцентрировать усилия на проблемных зонах. Каждое осуществленное взаимодействие с клиентом влияет на его эмоциональное отношение к Вашей организации. Поэтому организациям так важно выявить те аспекты, которые положительно влияют на клиентские впечатления и исключить все негативные аспекты. Эти данные можно получить путем использования систем аналитики в рамках выявления взаимосвязей и причинно-следственных связей между точками взаимодействия с клиентами и степенью их удовлетворенности.

Все выявленные негативные аспекты деятельности необходимо перерабатывать или заменять на положительные. На рисунке 3 показано, что большая часть организаций - пользователей систем аналитики проводят детализированный анализ факторов, оказывающих влияние на качество клиентского сервиса: 80% против 32% организаций, которые данные системы не используют. Организации, которые испытывают недостаток в мощности систем аналитики, сталкиваются со сложностями при попытках анализа данных клиентского сервиса. Это связано с тем, что им приходится проводить анализ вручную, вследствие чего возникают ошибки в виду человеческого фактора, да и сам процесс в ручном режиме требует значительных трудозатрат.

Рис. 3: Важность использования анализа данных для улучшения процессов:

Основополагающим принципом работы организаций, использующих системы аналитики, является понимание прямых взаимосвязей между качеством клиентского сервиса и дальнейшим его обсуждением на различных коммуникационных площадках. При помощи таких инструментов как Twitter, Facebook, Yelp!, и других онлайн сообществ, клиенты легко могут делиться своими впечатлениями с огромной аудиторией, что оказывает влияние на узнаваемость бренда Вашей организации, ее репутацию и отношение к ней. Организации-пользователи систем аналитики производят мониторинг и анализ пользовательского контента на регулярной основе, чтобы понять какое влияние оказывает качество предоставляемого сервиса на отзывы клиентов. Это достигается с помощью анализа истории взаимоотношений с клиентами, которые оставляют отзывы, далее, на основе анализа делается акцент на тех сервисах, о которых отзывался клиент для того, чтобы поспособствовать поступлению подобных отзывов от других клиентов.

Данные мероприятия требуют упреждающих, проактивных действий в области сервиса. Как правило, предоставление сервисных услуг является реакцией на проблему клиента. Предоставление качественного сервиса в таких ситуациях безусловно является важным фактором, но при этом не нужно забывать и про упреждающие действия. Примером, таких действий может послужить заблаговременное оповещение сделанное организацией коммунально-бытового обслуживания о планируемом отключении электроэнергии. Такой шаг позволит уведомить клиентов о самой проблеме, о сроках ее решения и поможет избежать лишних звонков в службу поддержки. Организации-пользователи систем аналитики гораздо более проактивны в своей деятельности, чем те организации, которые тратят все усилия на обработку данных вручную.

Рис. 4: Проактивный сервис:

Еще одной отличительной чертой организаций-пользователей систем аналитики является возможность превращать сервисную деятельность в источники дохода. Этим занимаются 60% опрошенных организаций. При использовании таких инструментов анализа как business intelligence, прогнозная аналитика, текстовая и речевая аналитика, у организаций появляется возможность проанализировать профили клиентов и предоставить сотрудникам сервисных служб информацию относительно того, какие индивидуальные продукты и услуги они могут им предлагать. Это позволяет организациям прицельно делать каждому клиенту персональные предложения, и повысить вероятность совершения покупки. Однако, при этом, крайне важно, чтобы все процессы были отработаны, а операторы хорошо подготовлены, чтоб избежать ситуаций с навязыванием раздраженным клиентам продуктов  или услуг до того, как помочь им с решением их проблем. Если грамотно не отстроить все процессы, то Ваша организация может сильно упасть в глазах клиентов, т.к. они будут думать, что продать продукт Вам важнее, чем забота о клиенте.

Технологии облегчают реализацию стратегии

Технологии являются критической частью процесса превращения больших объемов клиентских данных в структурированную информацию, необходимую для реализации указанных выше мероприятий. Без соответствующих технологий, организациям приходится вручную выполнять все действия и проводить анализ огромных объемов клиентских данных, что требует значительных затрат времени и ресурсов. На рисунке 5 показаны технологии, с помощью которых проще достичь успеха, и их использование организациями.

Рис. 5: Технологии – как ключевой ингредиент анализа:

CRM-системы являются важным инструментом, позволяющим накапливать и хранить информацию о клиентах, собранную с различных каналов доступа. Если организация предоставит доступ к CRM-системе подразделениям по продажам, маркетингу и поддержке, то на выходе она получит единое видение клиента. Данное «единое видение» послужит ключевым элементом для создания единых стандартов клиентского обслуживания на всех каналах доступа. Из CRM-системы можно также выгрузить любые данные о клиентах для последующего их анализа и повышения качества сервиса. Подобный анализ можно производить с помощью такой технологии, как business intelligence, которая применяется в 79% организациях-пользователях систем аналитики, что на 80% чаще, чем в организациях, которые системы аналитики не используют всего 44% таких организаций пользуется системой business intelligence. К другим инструментам анализа можно отнести: прогнозную аналитику, real-time аналитику и речевую аналитику.

Системы отчетности и оповещений в режиме реального времени позволяют организациям вовремя заметить изменения в поведении клиентов. Например, если клиент отказался от абонентского обслуживания в Вашей организации, то соответствующему представителю организации тут же поступит об этом уведомление, и он сможет тут же связаться с клиентом и попытаться убедить его остаться. Данная технология используется гораздо чаще организациями-пользователями систем аналитики - 50% случаев против 15%.

Если в основу прогнозной аналитики заложить статистику реального времени вместе с историческими данными, то это даст возможность точнее прогнозировать потребности клиентов, разрабатывать технологии для максимально оперативного решения их проблем в проактивном режиме, и улучшить показатели cross-sell и up-sell. Данная технология применяется в 39% организациях-пользователях систем аналитики, и только в 4% организациях, которые системы аналитики не используют.

Рекомендации

В настоящее время, т.е. «в эру клиентского сервиса», ключом к успеху является предоставление услуг наивысшего качества. Организации, которые могут предоставлять качественные и своевременные сервисные услуги на всех каналах доступа, повышают степень удовлетворенности клиентов, увеличивают выручку от cross-sell и up-sell, а также оптимизируют издержки. Они этого добились с помощью грамотного использования данных о взаимодействиях с клиентами, собранных на различных каналах доступа. Инструменты аналитики представляют собой некий стратегический рычаг, с помощью которого организации превращают разрозненные данные единое видение своих дальнейших шагов по улучшению процессов. Для тех организаций, которые внедряют системы аналитики в качестве основы сервиса, а также или для тех, кто хочет просто развить свои текущие возможности, мы рекомендуем выполнить следующие шаги. Данные шаги помогут улучшить качество клиентского сервиса, повысить операционную эффективность и максимизировать финансовый результат:

• Заложить основу для измерения и бенчмаркинга Вашей эффективности с помощью правильно подобранных метрик. Не все метрики эффективности являются универсальными. Организациям необходимо выявить те метрики, которые действительно оказывают влияние на качество сервиса. Хотя и другие метрики также будет полезно измерять, крайне важно сформировать правильный перечень KPI, который максимально точно будет измерять качество предоставляемых Вашей организацией услуг. Выявите те метрики, которые совпадают с Вашими целями и задачами и начните оценивать влияние каждого вида сервисной деятельности на данные метрики с помощью систем аналитики.  Это поможет Вам постоянно повышать свою эффективность.
  
• Используйте полученные данные в действии. Организации собирают огромные объемы данных о клиентах на различных каналах доступа. Однако, эти данные будут приносить пользу лишь в том случае, если их использовать для развития и сопровождения бизнеса. Используйте эти данные для выявления причин низкого качества клиентского сервиса, для определения факторов, влияющих на лояльность клиентов, для создания продуктов и услуг, полностью удовлетворяющих растущие потребности клиентов, а также для измерения эффективности операторов при решении проблем клиентов. Это поможет Вам выявить те аспекты, которые эффективнее всего улучшают качество клиентского сервиса, заняться их развитием и отказаться от негативных аспектов.
  
• Начните предоставлять сервисные услуги в проактивном режиме. В настоящее время клиенты ждут, что организации, в которых они являются клиентами, всегда могут решить все их вопросы. Модель предоставления услуг в режиме реакции на происшествие уже не вписывается в данную картину. Вам необходимо осуществлять мониторинг социальных сетей, проводить анализ статистики в реальном времени, а также анализ системы оповещений. Это необходимо для того, чтобы выявить те тенденции, которые оказывают наибольшее влияние на клиентские впечатления и использовать полученные данные для проактивного информирования клиентов, до того, как они сами решили с Вами связаться. Это поможет не только укрепить репутацию Вашей организации, как надежного советника, но и оптимизировать расходы на сервисную поддержку с помощью снижения потока входящих звонков от клиентов с теми или иными проблемами.
  

Автор: Омер Минкара, Старший исследователь-аналитик компании Aberdeen Group

Оригинал статьи доступен на сайте: http://www.aberdeen.com/research/9145/rr-customer-service-analytics/content.aspx после прохождения процедуры регистрации

Перевод: Михаил Тришкин, Апекс Берг Контакт-Центр Консалтинг.