Показатель, который позволит немного заглянуть в мысли клиента, – вероятно, так стоит начать рассказ о Contact Rate. Популяризатором этой метрики можно назвать Анну Губанову, эксперта по CX и CS, экс-директора по клиентскому сервису и клиентскому опыту «Иви», Дом.ру, директора по сервису Группы «Самолет». Мы попросили Анну рассказать об основных функциях Contact Rate (CR) и о том, как выстроить работу с ней в компании.

− Анна, в «Иви» вы несколько лет управляли клиентским сервисом, чего удалось добиться, какое место исследования сейчас занимают в компании?

− Мое подразделение собирало и анализировало всю обратную связь, полученную от клиента оффлайн и по разным каналам – от изменений в продукте до партнерских акций, от комментариев в соцсетях до звонка в колл-центр. При этом мы не просто выясняли, что клиента беспокоит, но и узнавали его путь, насколько он был удобным, что ему понравилось, а что – нет. Раз в квартал у нас обязательно проводились замеры удовлетворенности, NPS тоже отслеживали. Вместе с UX-подразделением у нас образовался хороший исследовательский тандем: они занимались тем, чтобы продукт был максимально понятен клиенту, мы собирали весь фидбэк. И многие исследования проводили с помощью Oprosso, например, коллеги из UX использовали ваш продукт для пользовательских опросов, а я как раз с его помощью замеряла CSI.

− Наравне с этим вы внедряли Contact Rate. Расскажите, пожалуйста, что это за метрика и почему она так важна для понимания клиента?

− Contact Rate – это метрика, которая показывает напряженность клиентской базы. Она рассчитывается через отношение количества обращений в поддержку к общей численности пользователей сервиса или услуги. То есть, в числитель мы ставим некоторое событие, например, звонки в колл-центр, а в знаменатель – показатель, который будет отражать нашу основную базу. Это может быть общее количество клиентов, платных подписчиков, в ритейле, например, количество чеков. Метрика помогает оценить тревожность, понять, что и где идет не так и быстро это исправить. А еще в динамике он помогает отслеживать, как те или иные изменения в продукте, сервисе влияют на количество обращений от клиентов и какую тональность эти обращения принимают. Поэтому Contact Rate хорошо тегировать по разным классам. Например, в «Иви» один из классов с высоким CR – «Авторизация и регистрация». Повод для обращения – клиенты забывают свой старый аккаунт, делают новый, а потом не могут понять, почему система не дает войти. Еще пример обращения – клиенты не могли авторизоваться через телевизор, было непонятно, что нужно нажать на значок профиля. Продуктологи решили эти обращения так: добавили шаг подтверждения почты для перового случая и изменили слово «Профиль» на «Войти» для второго. CR стал снижаться, так как клиенты получили возможность решать проблему самостоятельно, без лишних действий – в данном случае, без обращения в поддержку. И в этом-то и заключается одно из основных предназначений CR – обратить внимание на проблемы, которые мешают клиенту легко и просто пользоваться продуктом, в связи с чем ему приходится обращаться в поддержку.

− Кто внутри компании должен отслеживать эту метрику?

− Обычно ее отслеживают либо в колл-центре, в поддержке, либо в подразделениях, которые занимаются клиентским опытом. Но на самом деле эта метрика релевантна для всех сотрудников компании, потому что по ней можно мониторить любые инциденты. Если что-то отвалилось, случилась техническая проблема, вылез баг, то по растущей метрике и по классификации обращений можно отслеживать и понимать, что происходит, куда бежать и где исправлять.

− Ее можно использовать как KPI?

− Я считаю, что так как CR в том числе демонстрирует влияние определенных событий на клиента, по нему опосредованно можно смотреть и влияние на деньги компании. Поэтому метрику совершенно точно можно ставить в KPI и отслеживать. И я знаю компании, в которых метрика CR входила в KPI. Но здесь важно соблюдать баланс – не делать метрику самоцелью, а использовать ее как инструмент для развития продукта и процесса. Поскольку благодаря ее движению можно достаточно быстро выявить баг или какой-то инцидент, вовремя предотвратить отток клиентов.

− То есть, CR еще и позволяет отслеживать какие-то операционные изменения в компании?

− Я бы сказала, что CR, он вообще чисто операционный. Если произошла авария, эта метрика сразу показывает рост, если произошли какие-то изменения в сервисе, это будет заметно ровно в тот момент, когда произошли эти изменения, показатель будет изменяться либо в меньшую сторону, либо в большую.

Еще хочу сказать, что рост метрики помогает приоритизировать задачи по исправлению и улучшению клиентского опыта. Допустим, случилось увеличение обращений, мы посмотрели, выяснили причину и решаем, мешает нам это прямо сейчас или пока не очень. А дальше можно принести эту информацию, например, продуктовому отделу и вместе посмотреть, что и в какой очередности у нас может быть взято на доработку.

− А откуда брать данные для расчета? Кто-то подсчитывает каждое обращение или есть отдельные инструменты, которые всё это фиксируют и сводят?

− Идеальный вариант – сделать так, чтобы вся информация автоматически попадала сразу в дашборды. Например, поступает обращение в службу поддержки, в тикет-системе это обращение фиксируется, за ним закрепляется определенный тег. Должен существовать мастер-справочник, в котором обозначено описание каждой причины обращения и сопоставлено с тем, как нужно корректно классифицировать тот или иной тип обращения. Сотрудник его классифицирует, хотя это может и не сотрудник делать, а машинная модель, например, которая обучена на прошлых обращениях, на прошлом датасете. Не так важно, кто это делает, суть в регистрации обращения и его классификации. Дальше эти данные передаются в хранилище, из которого формируются дашборды и отчеты. И в идеале все сотрудники компании, в том числе те, кто отвечает за клиентский опыт, могут открыть этот дашборд и посмотреть, что происходит с метрикой относительно платформы, относительно каждого класса.

− По каким параметрам лучше размечать обращения и зачем?

− Причина, по которой обращается клиент, всегда должна быть четко видна. Поэтому классификацию лучше делать многоуровневой – делить классы на подклассы, спускаться на уровни ниже, если потребуется. Например, верхний уровень: технический вопрос, регистрация и авторизация, а потом и регистрация, и авторизация еще могут делиться на классы. Задача тегирования состоит именно в том, чтобы максимально точно классифицировать обращение. Чтобы причина, по которой клиент с нами связался, была понятна и тем, кто занимается клиентским опытом, и остальным – бизнесу, продукту, техническому отделу. Дело именно в этом – зайти в отчет, посмотреть, что происходит, понять, почему клиент обратился и какая на то была причина, не прибегая к помощи клиентского сервиса. И в целом, правильно создавать такие классификации вместе с бизнесом: собираться с департаментами и с ними согласовывать, как это должно называться, как это должно выглядеть. Чтобы на выходе были абсолютно понятные всем теги.

− Стоит ли вводить дополнительные критерии для классификации?

− Все зависит от бизнеса. Можно, например, классифицировать по платформам или продуктам, если их несколько, чтобы понимать, где именно идет рост обращений. Но в целом, если есть база – клиент, его индивидуальный идентификатор, причина, по которой он обратился, – дальше уже можно это крутить как угодно, в разных разрезах. Можно смотреть, например, кто обратился, новый клиент или он уже давно с нами. По моему мнению, это тоже важная информация, она помогает понимать срок жизни и доходность клиента. И учитывать, как это обращение повлияет в будущем на доходность по бизнес-метрикам. На ARPU, на LTV, на Retention Rate. И статус клиента тоже можно использовать для сравнения, например, он обратился в колл-центр в момент серьезной аварии, а дальше перестал пользоваться продуктом. Сравниваем этот случай со средним оттоком по обратившимся. А может, он не ушел, остался. И вот уже можно строить зависимости на бизнес-метриках, которые будут непосредственно анализировать его состояние, ARPU, LTV и все прочее. И это, наверное, даже интереснее, потому что это непосредственное влияние на показатели компании, на доходность.

− Всегда ли увеличение количества обратившихся, это плохо, а падение, наоборот, хорошо?

− По своему опыту скажу, что, все-таки, когда Contact Rate растет, это плохо. Значит, что-то случилось. Но для начала стоит определить, какой рост обращений будет критичным именно для вас. Если количество обращений перманентно небольшое, то, конечно, плюс два звонка в поддержку будут выглядеть как событие, но могут не оказаться поводом бить тревогу. Однако, если мы вдруг фиксируем действительно большой прирост обращений, то тут уже можно говорить о серьезном происшествии. Но и в этом случае сначала надо смотреть на критичность причины обращения, на предпосылки ее появления. Например, количество обращений резко возросло, потому что в продукте изменилось управление подпиской. И мы заранее знаем об этом, это решение бизнеса. Так что, когда мы увидим увеличение CR, паниковать не будем. А если он растет, и причина в каком-то техническом вопросе, значит, скорее всего, случился какой-то инцидент, и все быстро бегут разбираться, что случилось и как исправить. При этом невысокое количество обращений – не повод думать, что все хорошо. Возможно, клиентам просто не хватает каналов коммуникации, и они не знают, как связаться с компанией, чтобы оставить свое мнение.

− Существует ли эталонный уровень CR?

− Вопрос про стандарты CR я слышу очень часто и на конференциях, и в частном консультировании. Но это так не работает, если очень хочется понять свой уровень – сравните свои показатели с конкурентами в вашей отрасли. Искать эталон и пытаться его достичь – это неправильно, потому что все везде разное. В «Иви», например, CR небольшой – пользователю в идеале не о чем спрашивать. Он зашел, увидел рекомендации, которые предложила система, нажал кнопку Play, и понеслось. Когда я работала в телекоме, там было больше точек касания, а следовательно, больше возможностей в какой-то из них накосячить, так, чтобы клиент дошел до обращения в компанию. И это совершенно разные реальности. Поэтому, если и заниматься сравнением, то с прямым конкурентом. Хотя это тоже не панацея, гораздо правильнее сравнивать с самим собой и заниматься не только CR, а работать над увеличением LTV, времени просмотра и другими параметрами.

− Как можно повлиять на метрику Contact Rate, чтобы она снизилась?

− У истории с понижением Contact Rate есть два пути. Первый, это реагировать на пики повышений и быстро исправлять причины, которые их вызвали, а второй – можно стратегически работать над изменениями в продукте, чтобы предвосхитить какие-то пиковые ситуации или просто понизить стабильно высокий показатель. Проработать проблему на будущее, как в случае с авторизацией и регистрацией. То есть, посмотреть, где много обращений, покопаться в их причине и дальше уже вместе с продуктом думать, что можно сделать, чтобы помочь пользователю и снизить таким образом количество обращений в поддержку.

− С какими метриками лучше всего сочетать Contact Rate, чтобы максимально глубоко понимать и охватывать опыт клиентов?

− CR сама по себе очень глубокая метрика для того, чтобы понимать клиентский опыт. Когда разбираешь клиентские обращения, глубоко погружаешься в причину, чтобы дальше уже понимать, как ее решить. И в принципе, метрика хорошо сочетается с базовыми метриками клиентского опыта – CSI, NPS. Получается комплексный подход: NPS отмечает, за что клиент в целом готов или не готов порекомендовать сервис, дальше через CSI эти аспекты можно проработать детальнее, а CR очень четко покажет саму проблему. Например, часть клиентов не рекомендует наш продукт из-за удобства работы с каталогом. На этом основании сложно сделать вывод о том, чего именно им не хватает. С помощью исследования удовлетворенности выяснится, например, что не хватает новинок или не хватает в каталоге какого-то сериала – уже понятнее, в чем причина. А при помощи CR можно в моменте отследить, что происходит, когда сериал убирается из каталога. То есть, отследить реакцию по конкретной единице в каталоге.

При этом не надо забывать, что обратная связь от клиентов, это про то, как не надо делать и про исправление ошибок, чтобы клиенту было удобно пользоваться продуктом. И если говорить про дальнейшее развитие, одни только обращения от клиентов тут не помогут. Как говорил Генри Форд, «если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы попросили более быструю лошадь».

− И в завершение, расскажите, с чего стоит начать тем, кто планирует вводить у себя эту метрику?

− Сначала – сесть, посмотреть, по каким причинам обращаются клиенты. Протегировать эти причины, самые повторяющиеся разбить на классы. Эти классы согласовать с другими подразделениями компании, чтобы теги были понятны всем, кто с ними будет работать. Проговорить с ними, что это за метрика, что дальше на выходе получится, как с этим работать. И дальше в ticket-системе технически реализовать эту классификацию, научить сотрудников с ней работать, правильно классифицировать. Потом, когда сотрудники уже приступят к классификации, проверять и дообучать, если где-то классификация некорректно проставлена. Дальше можно формировать графики в Excel, презентовать их другим подразделениям, показывать, рассказывать, что все это значит, как с этим работать, почему клиенты обращаются. И уже потихоньку отдавать отслеживание CR на откуп самим подразделениям, без привлечения специалистов, занимающихся непосредственно клиентским опытом. Например, технический департамент видит, что у него CR увеличился, сам за этой метрикой смотрит, сам свои инциденты исправляет и никто за ними не бегает, не пушит, чтобы это сделать. Вот так в идеале должен быть выстроен процесс работы с этой метрикой.

Эта метрика релевантна для бизнеса любого размера. Даже небольшая кофейня, чтобы понимать, какой у них клиентский опыт, что клиенты о них думают, может просто собрать для начала текущие причины обращения, классифицировать их, и уже будет понятно, что происходит на той стороне, у клиента. Если у вас уже есть клиентские обращения, и они куда-то сыплются, уже можно начать с ней работать. А дальше дело за изменениями в тех местах, на которые указал клиент – и клиентский опыт начнет улучшаться.