Как повысить лояльность клиентов (часть 1: метрики)
Есть мои любимые ребята — Supprt Science, все их вебинары у меня автопосещаемые, потому что я обожаю их подачу и количество полезных советов на единицу времени. Недавно они проводили большой вебинар “Как повысить лояльность клиентов”, у меня все тезисы и информация не влезли в одну статью, она получалась невменяемой длины, в результате я написала две 😄
Эта первая, в ней поговорим, кто такие лояльные клиенты и с помощью каких метрик их посчитать, а причины плохого сервиса и пути решения раскроем во второй статье.
А почему вообще всё это важно?
Потому что исследования по всему миру говорят нам, что:
- 85% пользователей считают, что сервис так же важен, как и продукт.
- 2/3 пользователей готовы платит больше за лучший клиентский сервис.
Лояльные и нелояльные клиенты
Как мы определяем, что этот клиент — лояльный?
- Рекомендует сервис друзьям и знакомым
- Предан конкретному продукту/сервису
- Помнит, как его выручили в сложной ситуации
- Прощает в случае небольших косяков
- Участвует в улучшении продукта/компании, амбассадор
Нелояльный клиент:
- Кричит о своей боли
- Помнит старые косяки
- Критичен к любым недочётам
- В случае лучших условий уходит к конкурентам
- Хочет, чтобы его услышали и помогли
Ключевое отличие: лояльному клиенту сервис однажды помог, а нелояльного — разочаровал.
С определениями разобрались, дальше речь пойдёт про метрики, которые помогут оценить лояльность наших клиентов.
CSAT (Satisfaction Score)
- Одна из самых популярных метрик, оценивает удовлетворённость пользователей — насколько они довольны ответами, которые даёт техподдержка.
- Чтобы узнать наш CSAT, считаем общее количество пользователей, поставивших нам оценку по пятибалльной шкале (любую) 😐
- Отдельно считаем тех, кто поставил высокие оценки: 4 или 5 👍
- CSAT = 👍/ 😐 * 100%
- Принятый высокий показатель: 85%
CES (Effort Score)
- Оценивает пользовательские усилия. Считается, что лояльность тем выше, чем меньше усилий пользователь прикладывает, например, при переключении между каналами поддержки или при необходимости выслать техподдержке дополнительную информацию.
- Задаём всем пользователям вопрос “Насколько легко с нами было пообщаться?” с оценками от 1 до 5. Все оценки складываем и делим на число ответивших.
Например, 6 человек поставили вам 5, 5, 5, 4, 4 и 2 балла, получится (5+5+5+4+4+2)/6 = 4,2 балла. - Принятый высокий показатель: 4
- Важно учесть: CES даёт частное понимание, в каком канале связи проблема и где пользователю тяжело взаимодействовать с поддержкой, поэтому обычно идёт в пару с ещё какой-то метрикой.
Net Promoter Score (NPS, Loyalty Index)
- Показывает, насколько пользователи готовы рекомендовать ваш продукт и насколько они преданы именно вам.
- Вычитаем %критиков из %сторонников
- Принятый высокий показатель: 40%, а стремиться надо к 100% 💪
Internal Quality Score (IQS)
- Это внутренняя оценка диалогов.
- Для подсчёта берём диалоги, придумываем критерии для оценки, всё читаем и всё оцениваем.
Примеры критериев: сотрудники поддержки ответили/не ответили на вопросы, всё/не всё прокомментировали, поняли/не поняли проблему, в результате решили/не решили проблему. - Метрика хорошо подходит для ситуаций, когда оценки вроде как высокие, но читаем отзывы и комментарии — а там клиенты жалуются на сервис 🤔
Отдельно про плюсы IGS относительно CSAT
- Что оцениваем:
CSAT: продукт (не сервис)
IGS: клиентский опыт - Искажение оценки:
CSAT: пользователи могут поставить 👍 из страха, солидарности или уважения, даже когда недовольны, а ещё когда нет проблемы и нечего оценивать. А ещё они могут промолчать, даже если 👎 заслужена.
IGS в этом плане более честная - Вес оценок:
CSAT: 👍 и 👎 имеют одинаковый вес, хотя негативный опыт клиенты запоминают ярче.
IGS: мы можем быть субъективны в оценке, если знаем, что у проблемы нет нормального решения.
Теперь подробнее поговорим про оценку диалогов в рамках IGS — как выбирать и по каким критериям оценивать.
Как выбирать материал для оценки диалогов:
- клиентские истории (то есть берём не отдельные чаты, а все обращения этого клиента в поддержку за последний месяц)
- от 3 сообщений в чате (то есть должно быть минимум 3 реплики: клиент — саппорт — клиент)
- писал ли пользователь в соцсетях
- какую поставил оценку за тикет
- имя общавшегося сотрудника поддержки
Критерии для оценки:
- сотрудник поддержки (не) понял проблему
- сотрудник поддержки (не) решил проблему
- это первое обращение клиента или повторное (например, разово мы решили клиентскую проблему, а глобально — нет).
- сколько прошло времени от обращения до решения
- количество усилий, которое клиенту пришлось затратить
- комментарий в свободной форме
Пример для оценки:
Что нас интересует:
- Взаимосвязь разных критериев (например, в 35% случаев после повторного обращения клиент пишет о нас плохо в соцсетях или клиент гарантированно поставит плохую оценку, когда ему надо затрачивать много усилий).
- Критерии с самыми плохими показателями (например, в 45% случаев мы вообще не понимаем проблему, а в 34% — не решаем).
- Взаимосвязь конкретного сотрудника и отдельных критериев (например, в 56% случаев, когда саппорт не понимает проблему, клиенту отвечает Даша).
Полезный совет из вебинара:
Для ревью диалогов можно использовать сервис Klaus — это приложение, которое подключается к хелпдеску и позволяет читать и оценивать диалоги, строить графики и показывать прогресс команды.
Ссылка: https://www.klausapp.com/
Что дальше?
Не знаю, как у вас, а у меня уже на этой части мозг вскипел от желания всё немедленно проанализировать 🤯
Вообще чтобы сделать любое исследование клиентского сервиса в компании, нам надо самим (и как компании, и как руководителю поддержки) понимать, а что для нас классный сервис.
Во второй статье мы поговорим о том, как это определить, и о топ-причинах плохого сервиса: читать вторую часть…
Бонусная статья в тему:
