Стоит ли слепо доверять метрикам NPS и FCR, чему крупному бизнесу стоит поучиться у малого и почему классный сервис — это не всегда дорого? На эти и другие вопросы ответила Галина Куртыгина — эксперт с более чем 11-летним опытом в области клиентского сервиса, тренер по сервис-дизайну и эмоциональному интеллекту, автор Telegram-канала «Прогулки по клиентскому опыту с Куртыгиной».
— Расскажите немного о своей экспертизе. Как вы оказались в сфере клиентского сервиса и опыта и что вам в ней нравится?
— В 2013 году я искала работу с возможностью переезда и меня неожиданно пригласили в медиахолдинг «Абак-Прeсс», а именно в проект Blizko.ru. У меня уже был руководительский опыт плюс я работала с клиентами: отвечала за их удержание и лояльность. Но именно клиентский сервис был для меня новым направлением. Информации тогда было мало — приходилось собирать ее по крупицам, набивать шишки. Но я быстро поняла главное: хороший сервис строится на здравом смысле и базовой человеческой логике.
Сейчас я работаю в группе компаний Artsofte, в которую входят пять ИТ-компаний, диджитал-агентство плюс недавно мы запустили консалтинговое направление. Сначала меня позвали в одну из компаний группы — Profitbase, чтобы я строила клиентский сервис с нуля. После того, как мы выстроили процессы и вышли на хорошие показатели, меня повысили до операционного директора Profitbase, при этом я продолжала курировать клиентский сервис. Позже мне передали операционное управление всей группой.
Я переживала, что на должности операционного директора мне станет скучно. Я все-таки люблю работать с людьми, получила диплом психолога, веду курсы по коммуникации и эмпатии. Но мы с руководством нашли цель, которая меня вдохновляет. У нас есть управляющая компания и несколько юрлиц, которые под этой компанией работают. И я должна сделать так, чтобы эта управляющая компания была максимально сервисной по отношению к юрлицам. Если раньше я работала с внешними клиентами, то теперь — с внутренними, и для меня это новый вызов.
К слову, по образованию я программист. Сочетание экспертизы в клиентском сервисе и знания ИТ-сферы дает отличные результаты, особенно в B2B-сегменте.
— В 2013 году я искала работу с возможностью переезда и меня неожиданно пригласили в медиахолдинг «Абак-Прeсс», а именно в проект Blizko.ru. У меня уже был руководительский опыт плюс я работала с клиентами: отвечала за их удержание и лояльность. Но именно клиентский сервис был для меня новым направлением. Информации тогда было мало — приходилось собирать ее по крупицам, набивать шишки. Но я быстро поняла главное: хороший сервис строится на здравом смысле и базовой человеческой логике.
Сейчас я работаю в группе компаний Artsofte, в которую входят пять ИТ-компаний, диджитал-агентство плюс недавно мы запустили консалтинговое направление. Сначала меня позвали в одну из компаний группы — Profitbase, чтобы я строила клиентский сервис с нуля. После того, как мы выстроили процессы и вышли на хорошие показатели, меня повысили до операционного директора Profitbase, при этом я продолжала курировать клиентский сервис. Позже мне передали операционное управление всей группой.
Я переживала, что на должности операционного директора мне станет скучно. Я все-таки люблю работать с людьми, получила диплом психолога, веду курсы по коммуникации и эмпатии. Но мы с руководством нашли цель, которая меня вдохновляет. У нас есть управляющая компания и несколько юрлиц, которые под этой компанией работают. И я должна сделать так, чтобы эта управляющая компания была максимально сервисной по отношению к юрлицам. Если раньше я работала с внешними клиентами, то теперь — с внутренними, и для меня это новый вызов.
К слову, по образованию я программист. Сочетание экспертизы в клиентском сервисе и знания ИТ-сферы дает отличные результаты, особенно в B2B-сегменте.
— Чем отличается сервис в B2C-сегменте от сервиса в B2B?
— Главное отличие — как ни странно, в степени персонализации. В B2C служба поддержки работает с конечными потребителями, которых может быть очень много. Их делят на группы, и в этом случае непросто оказывать персонализированный сервис.
В B2B все сложнее: в одной компании может быть несколько контактных лиц. Например, есть ЛПР, который принимает финансовые решения, есть сотрудники, непосредственно использующие продукт, есть их руководители. Ожидания и запросы этих людей могут сильно различаться: можно делать круто для одного и плохо для другого. И здесь важно соблюдать баланс — делать так, чтобы хорошо было всем. Это не простая, но очень интересная задача, и если честно, лично мне B2B ближе, чем B2C.
— Главное отличие — как ни странно, в степени персонализации. В B2C служба поддержки работает с конечными потребителями, которых может быть очень много. Их делят на группы, и в этом случае непросто оказывать персонализированный сервис.
В B2B все сложнее: в одной компании может быть несколько контактных лиц. Например, есть ЛПР, который принимает финансовые решения, есть сотрудники, непосредственно использующие продукт, есть их руководители. Ожидания и запросы этих людей могут сильно различаться: можно делать круто для одного и плохо для другого. И здесь важно соблюдать баланс — делать так, чтобы хорошо было всем. Это не простая, но очень интересная задача, и если честно, лично мне B2B ближе, чем B2C.
— Классный клиентский сервис — он какой?
— Главное правило: клиент должен получать то качество сервиса, на которое он рассчитывает. Компания либо не должна создавать лишних ожиданий, либо должна уметь их вовремя корректировать.
Практически в любой сфере есть бизнес, который предлагает wow-сервис. Клиенты сразу привыкают к этому wow, и ждут того же от других. Например, если где-то в чате отвечают за секунды, то подсознательно люди будут рассчитывать на такую же скорость реакции в других местах. Поэтому важно сразу обозначать время ожидания, а еще важнее — выполнять свои обещания. Многие что-то обещают, а потом этого не делают, и клиенты чувствуют себя обманутыми.
Еще стоит понимать, что сервис — это субъективное понятие. И то, что одним совершенно не нравится, других может приводить в восторг. В Сообществе фанатов сервиса мы часто обсуждаем один небезызвестный банк. У кого-то с ним связан очень негативный опыт, а у меня, например, он исключительно позитивный. И так может быть со всеми компаниями. Но если следовать принципу «Делай, что говоришь и говори, что делаешь», то шансов на успех будет больше.
— Главное правило: клиент должен получать то качество сервиса, на которое он рассчитывает. Компания либо не должна создавать лишних ожиданий, либо должна уметь их вовремя корректировать.
Практически в любой сфере есть бизнес, который предлагает wow-сервис. Клиенты сразу привыкают к этому wow, и ждут того же от других. Например, если где-то в чате отвечают за секунды, то подсознательно люди будут рассчитывать на такую же скорость реакции в других местах. Поэтому важно сразу обозначать время ожидания, а еще важнее — выполнять свои обещания. Многие что-то обещают, а потом этого не делают, и клиенты чувствуют себя обманутыми.
Еще стоит понимать, что сервис — это субъективное понятие. И то, что одним совершенно не нравится, других может приводить в восторг. В Сообществе фанатов сервиса мы часто обсуждаем один небезызвестный банк. У кого-то с ним связан очень негативный опыт, а у меня, например, он исключительно позитивный. И так может быть со всеми компаниями. Но если следовать принципу «Делай, что говоришь и говори, что делаешь», то шансов на успех будет больше.
— Такой сервис может организовать любая компания, или для этого нужны ресурсы, например, много денег, которые есть не у всех?
Избыток ресурсов, наоборот, иногда даже вредит. Например, так было с чат-ботами: когда они только появились, многие пытались их внедрять, но далеко не у всех это получилось хорошо. В итоге клиенты до сих пор их не любят.
И я не согласна с тем, что драйверами развития сервиса могут быть только крупные компании. На самом деле чаще всего классный клиентский сервис встречается у небольших бизнесов. Так, в одной из компаний, где я работала, клиент хотел от нас уйти. Я попросила его дать нам еще один шанс. Через два года во время опроса он назвал наш сервис лучшим, который встречал. При этом мы не делали ничего сверхъестественного, у нас не было больших бюджетов или сложных технологий: важнее всего оказалось человеческое отношение.
Избыток ресурсов, наоборот, иногда даже вредит. Например, так было с чат-ботами: когда они только появились, многие пытались их внедрять, но далеко не у всех это получилось хорошо. В итоге клиенты до сих пор их не любят.
И я не согласна с тем, что драйверами развития сервиса могут быть только крупные компании. На самом деле чаще всего классный клиентский сервис встречается у небольших бизнесов. Так, в одной из компаний, где я работала, клиент хотел от нас уйти. Я попросила его дать нам еще один шанс. Через два года во время опроса он назвал наш сервис лучшим, который встречал. При этом мы не делали ничего сверхъестественного, у нас не было больших бюджетов или сложных технологий: важнее всего оказалось человеческое отношение.
— Есть ли какие-то еще метрики для оценки качества клиентского сервиса помимо традиционных NPS, CSI и т. д.?
— Для меня метрики — это инструмент, который помогает понять, что еще классного можно сделать для клиентов. Любая метрика хороша, если она существует не ради цифр, а ради того, чтобы сделать сервис и продукт лучше.
Я знаю компанию, которая проводила опрос только среди клиентов, не обращавшихся в поддержку последние полгода. Это манипуляция: зачем такие показатели, если они не отражают реальность?
Важно не обманывать самих себя при формировании базы опроса и сборе данных. А вместо того, чтобы постоянно сравнивать себя с другими, лучше ориентироваться на динамику собственных показателей. Если стандартные метрики не дают нужной информации, их можно адаптировать или даже придумать свои.
Та же NPS (Net Promoter Score, индекс определения приверженности потребителей товару или компании), которую сейчас где только не используют — не панацея. Еще я не очень доверяю FCR (First Call Resolution, отражает долю клиентских вопросов, решенных во время первого обращения в службу поддержки), потому что процесс сбора этой метрики очень условный. Например, клиент может сказать, что его проблему решили, а через полчаса окажется, что нет. Но компания уже все себе посчитала, и что делать?
Другой спорный показатель — AHT (Average Handling Time, отражает усредненное время, которое требуется оператору на обработку обращения). Если оператору говорят, что звонок не должен длиться больше пяти минут, он подсознательно будет стараться уложиться в лимит, даже если сможет полностью обработать запрос. Но ведь лучше потратить больше времени на первый звонок, чем ждать, что клиент перезвонит.
Полезнее будет измерять частоту обращений от одного и того же клиента. Если клиент пять раз за месяц пишет в поддержку, значит, ему что-то непонятно. Это повод изучить суть вопросов: возможно, сервис или продукт требуют доработки. Есть даже термин «напряженность базы» — количество обращений за определенный период. Если этот показатель растет, значит, что-то идет не так.
— Для меня метрики — это инструмент, который помогает понять, что еще классного можно сделать для клиентов. Любая метрика хороша, если она существует не ради цифр, а ради того, чтобы сделать сервис и продукт лучше.
Я знаю компанию, которая проводила опрос только среди клиентов, не обращавшихся в поддержку последние полгода. Это манипуляция: зачем такие показатели, если они не отражают реальность?
Важно не обманывать самих себя при формировании базы опроса и сборе данных. А вместо того, чтобы постоянно сравнивать себя с другими, лучше ориентироваться на динамику собственных показателей. Если стандартные метрики не дают нужной информации, их можно адаптировать или даже придумать свои.
Та же NPS (Net Promoter Score, индекс определения приверженности потребителей товару или компании), которую сейчас где только не используют — не панацея. Еще я не очень доверяю FCR (First Call Resolution, отражает долю клиентских вопросов, решенных во время первого обращения в службу поддержки), потому что процесс сбора этой метрики очень условный. Например, клиент может сказать, что его проблему решили, а через полчаса окажется, что нет. Но компания уже все себе посчитала, и что делать?
Другой спорный показатель — AHT (Average Handling Time, отражает усредненное время, которое требуется оператору на обработку обращения). Если оператору говорят, что звонок не должен длиться больше пяти минут, он подсознательно будет стараться уложиться в лимит, даже если сможет полностью обработать запрос. Но ведь лучше потратить больше времени на первый звонок, чем ждать, что клиент перезвонит.
Полезнее будет измерять частоту обращений от одного и того же клиента. Если клиент пять раз за месяц пишет в поддержку, значит, ему что-то непонятно. Это повод изучить суть вопросов: возможно, сервис или продукт требуют доработки. Есть даже термин «напряженность базы» — количество обращений за определенный период. Если этот показатель растет, значит, что-то идет не так.
— Как ИИ влияет и будет влиять на клиентский сервис и опыт? Верите ли ты в то, что ИИ сможет полностью заменить сотрудников-людей?
— Полностью заменить людей ИИ не сможет, но стать помощником — да. Сейчас ИИ используется в CRM-системах — он структурирует информацию о клиентах. Его внедряют в helpdesk-системы, где он помогает отвечать на запросы.
Но если это отдельный продукт, о массовом применении речи не идет. По сути ИИ — это ПО, обученное на большом объеме данных, который нужно откуда-то взять. Если у компании меньше пяти тысяч обращений в месяц, смысла в его использовании нет — просто не хватит данных для качественного обучения модели, да и срок окупаемости внедрения будет запредельный.
Скорее всего, ИИ активно будут использовать крупные компании, у которых большие объемы информации. Но для остального бизнеса все зависит от того, насколько просто и нативно технологии встроятся в привычные системы. Если для их внедрения потребуется отдельный проект и сложное обучение, процесс затянется.
— Полностью заменить людей ИИ не сможет, но стать помощником — да. Сейчас ИИ используется в CRM-системах — он структурирует информацию о клиентах. Его внедряют в helpdesk-системы, где он помогает отвечать на запросы.
Но если это отдельный продукт, о массовом применении речи не идет. По сути ИИ — это ПО, обученное на большом объеме данных, который нужно откуда-то взять. Если у компании меньше пяти тысяч обращений в месяц, смысла в его использовании нет — просто не хватит данных для качественного обучения модели, да и срок окупаемости внедрения будет запредельный.
Скорее всего, ИИ активно будут использовать крупные компании, у которых большие объемы информации. Но для остального бизнеса все зависит от того, насколько просто и нативно технологии встроятся в привычные системы. Если для их внедрения потребуется отдельный проект и сложное обучение, процесс затянется.
