Po 12 letih razvoja orodij za merjenje zadovoljstva strank ugotavljam, da so se obstoječi prijemi industrije tovrstnih rešitev znašli v slepi ulici.
Zbirate statistiko ali iščete dogodke, na katere je pametno reagirati?
Zame je ključni problem merjenja zadovoljstva strank (ne glede na izbrano metodologijo – NPS, CSAT, CES) ta, da ugotavljamo neka povprečja iz relativno malih vzorcev, namesto da bi se trudili detektirati stranke oz. primere, pri katerih bi morali odreagirati drugače. Ker nismo, zdaj potrebujejo reakcijo, da saniramo slab vtis pri razočarani stranki. Velja tudi obratno – če ob merjenju zadovoljstva prepoznamo navdušeno stranko, skoraj ni boljše priložnosti, da jo nagovorimo k neposrednemu priporočilu. Taktike, ki temeljijo na razdelitvi “nagrade” s prijateljem, se skoraj vedno izkazujejo kot dober magnet. Je pa res, da moramo nagovoriti resničnega fana.
Podjetja t. i. VOC-rešitve (voice of customer) večinoma razumejo kot detektorje dogodkov, ki potrebujejo reakcijo. Njihove meritve seveda ne slonijo na vzorčenju, temveč si prizadevajo, da ob vsaki interakciji z vsako od strank poskušajo pridobiti odziv stranke. Da bi bili pri tem čim bolj uspešni, morajo stranko po stopnji zadovoljstva vprašati čim hitreje, najbolj optimalno kar neposredno ob interakciji, in preko komunikacijskega kanala, ki je za posamezno stranko najprimernejši. Ne glede na visoko stopnjo avtomatizacije in vsekanalno merjenje zadovoljstva pa težko dobijo odziv od več kot 35 % vprašanih preko SMS-ov, 20–25 % preko sporočil v aplikacijah Viber in WhatsApp ter 2–4 %, ko gre za zbiranje mnenj neposredno v aplikaciji ali na napravi, kjer je stranka deležna storitve.
V 12 letih se je odzivnost na merjenje zadovoljstva prepolovila
Ker danes praktično vsako podjetje, ki se resno ukvarja z izkušnjo svojih strank, želi ob čim večjem deležu interakcij z njimi pridobiti tudi njihovo mnenje, smo uporabniki ves čas bombardirani s pozivi za povratno informacijo. Posledično postajamo utrujeni od tega in vedno bolj otopeli, neodzivni.
Najstarejši uporabniki InstantFeedbacka beležijo že 12. leto uporabe. Statistika pravi, da se jim je odzivnost praktično prepolovila. Seveda v smislu absolutne številke vsako leto pridobijo večje število odzivov, ker dodajajo vedno več tipov interakcij in komunikacijskih kanalov, a skupni delež odzivnih v povprečju (vsi kanali – omnichannel, vse interakcije) ne dosega nikjer več kot 8 % vprašanih. Izjema so seveda inbound kontaktni centri s pretežno telefonskimi strankami, kjer kot medij za pozive k podajanju povratnih informacijah kraljuje SMS.
Vedno bolj sofisticirane in drage VOC-rešitve tako vedno manj služijo svojemu namenu. Ne vidim enega samega smiselnega razloga, da bi se trendi slabšanja odzivnosti začeli obračati. Menim, da bodo ponudniki z vedno večjim pritiskom na uporabnike, da podajo svoje mnenje o zadovoljstvu, dosegli to, da bomo informacije o zadovoljstvu pričeli že v bližnji prihodnosti iskati na precej drugačen način.
Če najboljši uspejo dobiti povratne informacije od vsega 8 % strank, pomeni, da pri 92 % svojih strank niso zmožni izmeriti ničesar – to pa pomeni, da ne zaznavajo dogodkov, ko je treba “sanirati“ škodo pri najbolj nezadovoljnih. Znotraj te velike množice neodzivnih na pozive k podajanju feedbacka niti ne vedo, kdo so potencialni ambasadorji znamke, ki jih je treba spodbuditi k aktivnemu priporočanju.
Temu problemu smo se v FrodXu kar posvetili. Zanimalo nas je, kaj bi lahko bilo oprijemljivega pri tistih 92 % strank, ki ne dajejo feedbackov. Zagotovo niso vsi samo pasivneži, kot to interpretira NPS …
Nove generacije VOC-orodij bodo temeljile na jezikovni analizi korespondenc – dobili bomo “predicted NPS”
Pomislite na količino besedilne komunikacije, ki vsakodnevno poteka med podjetji in njihovimi strankami. Te korespondence vsebujejo pravo zakladnico informacij, ki jih do zdaj nismo izkoristili v polni meri. Z uporabo sodobnih tehnologij, kot so napredni jezikovni modeli, smo razvili sistem, ki avtomatsko analizira to korespondenco, shranjeno v CRM-sistemih podjetij.
Rezultat? Naš model z dodajanjem konteksta dogodka lahko predvidi NPS, CSAT ali CES – brez potrebe po tradicionalnih anketah. Ta pristop odpravlja potrebo po nenehnem spraševanju strank po povratnih informacijah, saj lahko zdaj analiziramo njihove stvarne interakcije in iz njihovih sporočil ugotovimo, kako se počutijo glede storitev ali izdelkov, ki jih prejemajo. Pa ne samo to – razvili smo rešitev, ki je sposobna statistično prepoznati sistemske probleme ponudnika in podjetjem zagotoviti konkretna priporočila za izboljšanje.
Trenutna verzija rešitve še ni namenjena širši uporabi. Načrtujemo, da postane sestavni del InstantFeedbacka najkasneje v januarju 2024. Pričakujemo, da bo takrat za predstavitev pripravljena vsaj produkcijska različica.
Merjenje bo ostalo še nekaj časa – za preverjanja skladnosti modela
V času, ko se odzivnost na tradicionalna orodja za merjenje zadovoljstva strank zmanjšuje, smo na pragu revolucije, ki nam bo omogočila globlje in bolj natančne vpoglede v to, kako naše stranke dojemajo naše storitve. V prihodnosti ne bomo več ugibali ali se zanašali na nepopolne povratne informacije; s pomočjo tehnologije bomo imeli jasno sliko o tem, kaj naše stranke resnično čutijo. Če boste želeli vplivati na to, boljše priložnosti doslej še niste imeli.