Следите за нами:
Про технологии Про бизнес Про опыт Про книги Прокачай!

Обслуживание клиентов: верите ли вы в предсказания?

И ваши покупатели, и вообще все покупатели ожидают от служб клиентской поддержки по-настоящему качественной работы. Времена такие.

Компании, специализирующиеся на обслуживании клиентов, пока что в процессе смены реактивного подхода к работе с покупателями на проактивный. А вот на высококонкурентных рынках, где в силу объективных причин победили клиентоцентрированные бизнес-модели, проактивное обслуживание уже стало повседневной нормой.

Вполне очевидно, что будущее за бизнесом, который способен прогнозировать потребности потребителей. “Предусмотрительные” компании стремятся предугадывать как, когда и где нужно выходить на контакт с покупателями. А с помощью нужных технологий и данных сотрудники клиентской службы в состоянии предупредить возможные проблемы еще до того, как клиент о них узнает.

Главный вопрос: как именно компании могут использовать массивы клиентских данных, чтобы гарантировать клиентам незабываемые и исключительно позитивные впечатления?

Информация о клиентах: больше, чем данные аккаунта

Уже сейчас количество доступной информации о клиентах выходит за рамки стандартных данных пользовательского аккаунта. В распоряжении компаний далеко не только имя, адрес и дата рождения покупателя. Каждое взаимодействие — покупка, звонок, личный визит, факт оплаты счетов — может нести информацию о привычках, склонностях и давних проблемах.

В профиль клиента можно вносить практически любые открытые данные: записи о взаимодействии в соцсетях (Твиттер, Фейсбук), на форумах, в сообществах или на сторонних сервисах агрегации отзывов. Дополнительная информация помогает лучше понимать контекст клиентских запросов.

Большая часть компаний пока еще и не пыталась вникнуть в эти данные, не говоря уже прогнозировании потребностей. Такие организации рискуют попасть в категорию отстающих по мере того как Интернет Вещей начнет поставлять все новые и новые сведения, которые можно будет использовать или просто игнорировать.

Представьте: покупатель звонит и жалуется на свежеприобретенный девайс, а вы уже в курсе, где находится устройство, каково его состояние и где произошел сбой! Обычные впечатления от хорошего обслуживания превращаются в совершенно фантастический и запоминающийся опыт.

Все было бы хорошо, если бы не очевидный парадокс: чем больше собирается данных о клиентах, тем сложнее бизнесу с ними работать.

Заметная часть информации оседает в структурах “организационного силоса”. Попадая внутрь конкретной службы, остается там и не используется другими отделами. Без этих данных сотрудники вынуждены раз за разом отрабатывать устаревшие скрипты и следовать избыточным процедурам, не учитывающим сведения, известные кому-то другому внутри организации. Подходящие аналитические продукты способны просеять входящую информацию, отобрать нужные сведения и направить процессы принятия решений в нужную сторону. В итоге клиентская служба будет по-настоящему полезна для покупателей, а помощь будет приходить вовремя.

Как превратить сухие данные в полезные сведения

Нет смысла гоняться за какими-то уникальными результатами в аналитике. Пусть они сами находят вас, естественным путем.

Поставьте себя на место покупателя. Чего бы вы хотели? Чтобы компании использовали собранную информацию для прогнозирования ваших потребностей и решения ваших проблем с максимальной эффективностью. А вот как компания, обслуживающая клиентов, вы хотите знать, как поддерживать удовлетворенность и лояльность потребителей, увеличивать доходность их жизненного цикла и привлекать в качестве сторонников бренда или продукта .

Если вы будете использовать клиентские данные для получения важных сведений и предвосхищать проблемы покупателей, то, скорее всего, вы:

Увеличите свои шансы на получение хороших результатов. Прогностическая аналитика помогает добиться успеха по разным направлениям, будь то рост уровня конверсии, удержание клиентов или возврат задолженностей. Моделирование на основе данных о поведении клиентов помогает понять, что нужно предпринимать в той или иной ситуации: делать определенное предложение, находить обходное решение или выдвигать альтернативный вариант, приемлемый для обеих сторон.

Сможете быстрее принимать обоснованные решения. Часто компании отдают на откуп сотрудникам важные решения: об одобрении кредитов, урегулировании долгов и формировании предложений. Полностью полагаются на их опыт и интуицию. Подробные инструкции, построенные на аналитике клиентских данных и учитывающие бизнес-цели, устранят интуитивные моменты из процесса принятия решений. Сократят сроки согласований с руководством.

Сможете проверять свои действия и обучать сотрудников в режиме реального времени. Инструменты адаптивной аналитики помогут оптимизировать будущие решения с учетом данных по прошлым взаимодействиям с клиентами. Другими словами, с течением времени ваши сотрудники будут получать все больше новых знаний, а не повторять чужие ошибки снова и снова.

Получите возможность моделировать реальные ситуации. Зная, как работать с клиентскими данными, вы сможете прогнозировать последствия от изменения цен или правил, управлять реакцией на те или иные проблемы. Для вас больше не будут загадкой ответы на такие вопросы: “А что если возвращать средства всем платиновым клиентам, обратившимся с жалобой?” или “Кому из клиентов стоит разослать наше новое предложение? Какой процент получателей его примет?”.

Выгода от правильных прогнозов

Контакт-центры чаще всего фокусируются на сокращении базовых расходов: уменьшают время обработки обращений, сокращают сроки обучения сотрудников и автоматизируют ручные процедуры. Прогнозированию потребностей покупателей уделяют намного меньше внимания. При этом отдача от аналитики и прогнозирования может многократно превысить выгоду от урезания расходов.

Три простых примера:

Устранение неверной маршрутизации. Прогнозируя причину звонка и направляя его в нужный отдел или к высококвалифицированному специалисту, вы снизите количество недовольных клиентов, увеличите эффективность удержания и сократите количество дорогостоящих ошибочных перенаправлений.

Переход от обращений к самообслуживанию. Предоставив клиенту персонализированную страницу с возможностью внесения самостоятельных изменений, вы снизите востребованность дорогостоящих телефонных консультаций.

Общее снижение потребности в звонках. Предупреждая возникающие проблемы, вы предоставляете клиентам лучшие потребительские впечатления. Заодно вы уменьшаете объем входящих звонков и перенаправляете покупателей по маршрутам, оптимальным для решения их вопросов.

Для начала выявляйте точки, где с помощью клиентских данных можно быстро устранить самые серьезные проблемы. Затем выясните, когда и как вы можете улучшить существующие системы и процессы для более эффективной работы с клиентскими данными. Наконец, пусть переход к прогностическому обслуживанию клиентов станет центральным элементом вашей стратегии изменений на ближайшие 3-5 лет.

Источник: CMSWire

Изображение: Greg YoungerFlickr.comCC BY-SA 2.0