NPS, CSAT/CDSAT и CES
Предыстория. В 2010 году появился новый мощный инструмент для оценки клиентского опыта – индикатор клиентских усилий CES (Customer Effort Score). Он был изобретен консультантами фирмы CEB. Идея сводилась к тому, чтобы на основании ответа клиента на один единственный вопрос оценить вероятность повторных покупок. Красота замысла состояла в том, что вопрос должен быть именно один (известно, что с увеличением числа вопросов меньше клиентов доходит до конца анкеты). CES оказывался не просто индикатором, но и по своей природе позволял опрашивать максимальное число клиентов.
С точки зрения людей из CEB, ни индекс NPS, ни пара CSAT/CDSAT, ни любые модификации CSI не годились на роль предиктора лояльности (то есть готовности покупать или рекомендовать продукты компании). К тому времени, в июле 2010 года в “Harward Business Review” уже вышла статья под названием “Хватит восхищать ваших клиентов”, выводы из которой указывали на то, что корреляция между удовлетворенностью и лояльностью низкая.
Кстати, при внимательном рассмотрении это и логически очевидно, потому что лояльность бывает разная. Например, если нужно долететь на самолете в Норильск, а туда летает единственная авиакомпания, придется заплатить за билет, даже если он стоит как до Нью-Йорка. Ничего не поделаешь: вынужденная лояльность монополисту.
Из приведенных в статье цифр получалось, что 20% удовлетворенных клиентов собираются перестать делать покупки, а 28% неудовлетворенных – все равно продолжать покупать. И это означало правильность гипотезы о том, что показатели удовлетворенности (CSAT/CDSAT и CSI) не дают маркетинговым службам делать правильные выводы о дальнейшем клиентском поведении.
NPS как показатель лояльности оказался немногим лучше, но в силу внутренней дефективности и порочности тоже не сильно помогал. Почему NPS дефективный? В интернете есть довольно серьезная критика этого индикатора, но, чтобы не отклоняться от цели статьи, упомяну два основных дефекта:
- При одинаковых значениях NPS распределение детракторов, нейтралов и промоутеров может быть различным, то есть две разные по лояльности аудитории маркируются одинаковым числом.
- Значение NPS очень сильно зависит от того, сколько времени прошло после контакта клиента с компанией, то есть, от методики измерения.
Что придумали специалисты из CEB? Вопрос для измерения CES изначально формулировался так: “Сколько усилий вам понадобилось, чтобы решить вашу проблему?” и подразумевал один из пяти вариантов ответа, где 5 означало “очень много усилий”, а 1 – “совсем мало”.
Идея была хорошая и мысль правильная, но оказалось, что есть проблемы. Во-первых, с переводом. Например, в оригинале были “How much” и “Request”, где “how much” – семантически правильно и соответствует смыслу задачи. Но при прямом переводе на некоторые языки появились проблемы с понимаем вопроса.
Во-вторых, оказалось, что в разных странах шкала от 1 до 5 воспринимается неоднозначно. Где-то люди привыкли, что 1 означает “отлично” (условно-соответствует первому месту на пьедестале), а в других местах понимали 1 как кол, то есть ниже, чем неудовлетворительно.
Заодно всплыл нехороший момент. Если формулировка менялась на “для решения вашей проблемы” вместо “чтобы решить вашу проблему”, то есть, вместо глагола использовалось отглагольное существительное, это могло приводить к ложноположительным ответам, даже если проблема фактически не была решена.
CES 2.0
Люди из CEB модифицировали вопрос и получили показатель CES (customer effort score) 2.0, лишенный прежних недостатков. Новый вопрос звучал так: “Согласны ли вы c тем, что компания дала вам возможность легко решить проблему?”. Возможных вариантов ответа стало семь вместо пяти. Кстати, семибалльные шкалы лучше пяти- и десятибалльных: пятибалльная, например, не дает поставить “пятерку с минусом”, а в десятибалльной не очень понятно, как оценку “восемь” отличить от “девятки”.
Интересно, что ни CES 2.0, ни его предшественник CES не нашли массового применения в области клиентского сервиса и управления клиентским опытом. Возможно, в пиар индикатора было вложено недостаточно или он оказался сложным для понимания руководством компаний. Есть шансы, что чисто психологически формулировка вопроса CES провоцирует отторжение, например, у директора по клиентскому опыту: “как это, компания не дает возможность решить проблему?” Для него это означает, что он не делает или плохо делает его работу.
Важный факт. Оказалось, что изменение лояльности клиентов – нелинейное. После достижения оценки 5, на каждый следующий балл до 7 лояльность увеличивается только на 2%, в то время, как до оценки 5 рост может быть и 20%. То есть 5 – пороговое значение, после которого должно следовать экономическое обоснование, увеличивать ли вливание средств в решение клиентских проблем или оставить все как есть. Вполне может быть так, что прирост CES 2.0, например, с 5 до 6 поглотит столько ресурсов, что это окажется невыгодным.
Перспективы. С точки зрения автора, измерение CES 2.0 не должно отменять параллельное измерение NPS и показателей удовлетворенности. Если в конкретных условиях между индикаторами будут возникать или, наоборот, исчезать корреляции, это будет хороший повод задать вопросы аналитическим отделам.
CES 3.0
По итогам использования CES (customer effort score) 2.0 в существующем виде недостаточно информативен, чтобы осуществлять управление по нему. Пример: допустим, значение упало (кстати, показатель можно измерять с помощью IVR или ботов в чатах и мессенджерах), у нас 20 операторских групп, две линии поддержки, товарная линейка из 1.000 продуктов. Смотрим на падение и должны очень серьезно поковыряться, чтобы найти причину, которая, кстати, может быть не одна, а накладываться на другую. Поэтому нужен многомерный CES 3.0, который одновременно измерялся бы для:
- Товаров или товарных групп
- Содержания вопросов клиентов
- Операторских групп
- Супервайзеров операторских групп (у разных супервайзеров даже одни и те же люди могут работать по-разному)
- Проходящих маркетинговых активностей
Такая многомерность позволит с помощью нового CES быстро идентифицировать проблемы. Но при этом потребует “умной” сигнализации совершенно нового типа: вместо BI-панелей и множества индикаторов на дашбордах автоматика должна будет выдавать предзаключения текстом: “В ходе акции по товару G 07.01.21 наибольшие затруднения у клиентов по вопросу Q возникли в операторской группе №3 под управлением супервайзера S”.
У нас в Оки-Токи вы можете создать автоматический сценарий для опроса клиентов по любой из методик, а полученный результат сохранить во внутреннюю CRM или при помощи интеграций забрать в AMOCRM, Bitrix24 или свою CRM. В дополнение к описанной метрике вы можете использовать автоматическую речевую аналитику и анкеты оценки разговоров для поиска и устранения ошибок операторов, которые тоже есть в Оки-Токи.
