Книга: Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS
Назад: Распространенные аналитические подходы
Дальше: Индуктивный анализ факторов лояльности
Описательный анализ факторов лояльности
Прежде чем приступать к рассмотрению этого метода, стоит обратить внимание на следующий важный момент. Один из самых спорных аспектов системы Net Promoter – использование очень коротких анкет (состоящих из двух или трех вопросов) вместо длинных. В главе 5 мы коснулись некоторых сторон этой темы, тем не менее суть разногласий по этому поводу имеет отношение к анализу основных причин. Решение об использовании анкеты из двух вопросов, а не более длинной часто принимается в зависимости от того, какой метод анализа данных предполагается при этом использовать. Выбор подхода к проведению опроса и обработке данных должен быть продиктован вашим доверием (и доверием всех заинтересованных лиц в компании) к тем результатам, которые будут получены с помощью соответствующего метода анализа данных.
Следует отметить, что в случае применения анкет из двух вопросов часто остается без внимания следующий момент: эти короткие опросники сами по себе не позволяют выявить основные причины происходящего. Показатель NPS, рассчитываемый с их помощью, помогает сосредоточить внимание сотрудников на улучшении отношений с клиентами, а обратная связь становится триггером для дальнейшей работы с ними. Однако определение основных причин лояльности (или глубинных аспектов взаимодействия большинства клиентов с компанией) требует дополнительных усилий. После проведения такого опроса необходимо использовать отдельную процедуру диагностики, сравнив затраты (в том числе на привлечение клиентов к участию в опросе) и преимущества этого процесса с затратами и преимуществами других типов опросов и методов анализа основных причин.
Ниже мы рассмотрим эти методы подробнее. В частности, поговорим о том, какие данные и ресурсы необходимы в случае их применения, а также рассмотрим требования к уровню квалификации сотрудников, которые будут их использовать. В конце главы мы кратко охарактеризуем взаимосвязь между этими методами и разработкой плана опроса, чтобы дать вам возможность найти решение, которое не оставит вас с огромным количеством данных, но без четкого понимания сути происходящего.
Причинно-следственный анализ
Причинно-следственный анализ – это метод решения проблем, позволяющий определить исходную причину в цепочке причин и следствий, которые приводят к получению определенного результата. Многие компании используют его в рамках непрерывного совершенствования производства и повышения качества, в том числе при применении методики «шесть сигм» и других систем управления качеством. Суть причинно-следственного анализа сводится к тому, чтобы начать с конечного состояния, например с поведения промоутеров или детракторов, и двигаться в обратном направлении, анализируя причины и следствия до тех пор, пока не будет раскрыта основная, или первоначальная, причина или их совокупность. В основе этого базового аналитического метода лежит убежденность в том, что устранение основной причины приведет к устранению всей цепочки и изменению конечного состояния.
В крупнейшей в мире страховой компании Allianz на основании данных, полученных с помощью метода «шесть сигм», были приняты бизнес-решения, позволившие улучшить клиентский опыт. Эндрю Клейтон рассказывает:
На основании обратной связи, полученной от клиентов-детракторов, была обнаружена одна из основных причин их неудовлетворенности компанией – низкий уровень сочувствия к клиенту в ходе рассмотрения страховых случаев. Этот факт был выявлен с помощью анализа Парето, который показал, что именно эта проблема вызывала негативные отзывы. Затем группе по улучшению клиентского опыта, в обязанности которой входило рассмотрение страховых случаев, было поручено определить основные причины возникновения этой проблемы и возможные варианты решения. Как и следовало ожидать, нашлось много вариантов, но мы хотели сфокусироваться на тех, которые обеспечивали бы самую высокую отдачу в плане получения результатов с учетом затрат времени и средств на реализацию этого решения. В итоге в компании была развернута корпоративная программа развития навыков сопереживания, рассчитанная на специалистов по рассмотрению страховых случаев. Мы уже увидели положительное влияние этой программы на NPS в такой точке контакта, как рассмотрение страховых случаев, а также в комментариях, которые получаем от клиентов.
Пять «почему»
Один из популярных методов причинно-следственного анализа называется «пять почему». В действительности этот метод следовало бы назвать «многократное почему», поскольку для определения основных причин, вызывающих удовлетворение или недовольство клиентов, может понадобиться больше или меньше пяти таких вопросов. Но по нашему мнению, «многократное почему» не очень удачное название.
Если вы не знакомы с этим методом, ниже мы приведем пример его применения. На рис. 6.1 процесс анализа «пяти почему» представлен в виде диаграммы причинно-следственных связей. Такая диаграмма начинается со следствия (или проблемы) и разворачивается в горизонтальном направлении до первоначальной причины, расположенной на противоположном конце. Между этими двумя крайними точками отображаются ответы на все возможные «почему», которые подразделяются на предполагаемые причины до тех пор, пока не будет обнаружена первопричина или их совокупность.
Рис. 6.1. Метод «пять почему»
На рис. 6.1 отражена ситуация, когда покупателю не удается собрать приобретенное изделие. Первое «почему» заставляет предположить такие причины проблем, как нечеткие инструкции, отсутствие деталей или плохо подогнанные детали. Следующее «почему» сфокусировано на причинах отсутствия деталей, и этот процесс продолжается до окончательного обнаружения основных причин на основании таких ответов, как «детали неправильно подобраны», «детали не были упакованы» или «детали потеряны покупателем». Если предположить, что детали не были упакованы, то окончательный список основных причин будет таким: «рабочий-сборщик устал», «у рабочего-сборщика нет перерывов на отдых», «у рабочего-сборщика возникли личные проблемы» и «рабочего-сборщика кто-то отвлек».
Пример применения метода «пять почему»
Одна из компаний, работу которых мы изучали, выпускает розничные продукты и использует причинно-следственный анализ для поиска способов усовершенствования продуктов ради повышения показателя NPS. В основе этого метода лежит анализ основных причин комментариев клиентов относительно результатов взаимодействия с компанией. При этом особое внимание уделяется отзывам детракторов и анализу возможности улучшения их клиентского опыта. В чем состоит реальная проблема? Почему клиенту нужен ответный звонок? Да потому, что ему был отправлен не тот продукт, или он был неправильно установлен, или ценность продукта не соответствует ожиданиям клиента? Дальнейший анализ показал, что в компании есть внутренние проблемы с устранением дефектов. Если продукт сделан некачественно, его должны переделать. Были изучены все случаи, когда клиенты сталкивались с такой проблемой. Какой продукт купил клиент и у какого поставщика? Для обсуждения этих проблем в компании были организованы еженедельные совещания с представителями крупных поставщиков и розничных компаний, которым была предоставлена возможность ознакомиться с отзывами клиентов об их работе. В итоге обнаружилась проблема с одной линейкой продуктов, после чего участники процесса нашли основное неудовлетворительное качество этих товаров и смогли устранить недостаток. Все это позволило компании повысить значение NPS с 10 до более 40 процентов за один квартал.
Как показывает этот пример, причинно-следственный анализ можно применять для выдвижения предположений о клиентском опыте, поиске возможных решений и инноваций. Для выполнения этой работы необходима информация, которую легче всего получить путем обсуждения основных причин возникающих проблем непосредственно с клиентами. Такие беседы позволяют потребителям поделиться опытом и помогают диагностировать основные причины возникающих проблем. Фред Райхельд описал этот подход в качестве ключевого элемента системы Net Promoter в книге «Искренняя лояльность», а также назвал его необходимым аспектом изучения взаимодействия с потребителями в книге The Loyalty Effect.
Для того чтобы обсуждение основных причин с клиентами обеспечило требуемые результаты, необходимо выполнить следующие действия:
• Подготовить интервьюера. Этот процесс пройдет лучше, если интервьюер знаком с методикой.
• Применить командный подход. Для того чтобы провести эффективную беседу с клиентом, члены команды должны хорошо знать бизнес-процессы компании. Отдельные сотрудники могут внести в свою последовательность вопросов элемент предвзятости, поэтому для обеспечения баланса нужно использовать кросс-функциональную команду.
• Обязательно просить разрешения у клиента, прежде чем начинать беседу с ним. Таким образом вы будете знать, что клиент готов выделить на разговор достаточно времени, в котором он может быть ограничен. Это тоже следует учесть.
• Убедитесь, что проблема клиента решена. Проверьте это до того, как начнете с ним обсуждение основных причин возникновения проблемы.
• Установите предельную продолжительность беседы. Если какой-то клиент не может окончательно определить исходную причину проблемы, зафиксируйте его предположения и поднимите эту тему во время беседы с другими клиентами по тому же вопросу.
• Организуйте обсуждение основных причин возникающих проблем и способов их решения в коллективе компании. Проанализируйте возможность внесения в работу организации таких изменений, которые позволят не только устранить проблему, но и улучшить клиентский опыт в целом.
• Найдите способ сообщить клиентам о том, какие меры вы приняли на основании предоставленной ими информации. В зависимости от бизнес-модели такое общение с потребителями может носить сугубо индивидуальный характер или принимать форму общего информирования о примерах улучшений и инноваций, выполненных благодаря обратной связи.
Обратите внимание, что беседы, направленные на обнаружение закономерностей в клиентском опыте, могут обходиться достаточно дорого в связи с большим количеством возможных интервью и необходимостью придерживаться системного подхода к их проведению. В самом худшем случае широкое применение такого метода, как обсуждение основных причин возникновения проблем с клиентами, приведет к тому, что компания потонет в море историй, если при этом не будет найден способ определения приоритетности обратной связи. Однако правильное применение этого метода (например, когда полученная информация анализируется в целях обнаружения общих тем, которые беспокоят клиентов) имеет множество преимуществ.
• Такие беседы носят личный характер для клиентов. Обсуждение причин возникающих проблем имеет непосредственное отношение к самому потребителю, и конкретные действия компании демонстрируют, что она высоко ценит отношения с ним.
• Такие беседы носят личный характер для сотрудников. Когда речь заходит об активизации процесса обучения персонала и усилении его мотивации к самосовершенствованию, нет более эффективного способа, чем непосредственное взаимодействие между сотрудником и клиентом.
• Такие беседы представляют собой открытый диалог. А он стимулирует творческое мышление и выработку новых идей, способствующих улучшению работы компании.
• Такие беседы наполнены богатым содержанием. Этот формат прекрасно подходит для осмысления всех аспектов клиентского опыта, в том числе его взаимодействия с внутренними функциональными подразделениями компании. Изучение (и проговаривание) истории отношений отдельного клиента с организацией позволяет раскрыть его потребности и то, как их преобразовать в общий опыт взаимодействия с компанией.
Анализ глубинных причин в GE Real Estate
Вице-президент GE Real Estate по маркетинговым исследованиям Джон Годин говорит:
Мы полностью погружаемся в обсуждение с клиентами основных причин проблем. Сейчас мы экспериментируем с парой разных подходов. Одна группа сотрудников выполнила настоящий причинно-следственный анализ с использованием метода повышения качества «шесть сигм». Эта команда упорядочила качественные данные, связанные с конкретными клиентами, которые приняли участие в опросе Net Promoter, и выполнила анализ основных причин на основании полученной обратной связи.В следующем году мы планируем поручить сотрудникам, работающим на местах, при составлении списка клиентов включать в него не только обычные сведения (имя, номер телефона, адрес проживания, адрес электронной почты), но и другую информацию, такую как объем покупок за период с 2006 по 2007 год, типы транзакций или класс активов. Это позволит группе маркетинговых исследований выполнять анализ основных причин с использованием традиционных инструментов повышения качества в зависимости от объема информации, имеющейся в нашем распоряжении.
В GE Real Estate работают над поиском идей, касающихся того, как использовать сегментацию для более эффективного анализа полученных данных. Идея, сформулированная на основании последних исследований, которую поддерживает CEO компании, заключается в укреплении лояльности нейтральных клиентов. Перед компанией стоит задача сделать нейтралов более активными и со временем повысить лояльность по отношению к компании. План достижения этой цели сводится к тому, чтобы лучше понять таких клиентов благодаря анализу основных причин их поведения, а также с помощью других методов. «Это позволит нам точнее определить их потребности. Что нужно сделать, чтобы превратить их в промоутеров? В связи с этим мы планируем использовать сегментацию клиентов по степени лояльности в рамках нашей работы по изучению основных причин», – так объясняет ситуацию в GE Real Estate старший вице-президент компании по глобальному маркетингу Бернхард Вассинк.
Анализ и классификация комментариев клиентов
Приступая к реализации программы Net Promoter, многие компании задумываются о том, как обеспечить баланс между короткими анкетами и теми ресурсами, которые будут потрачены на анализ большого количества развернутых комментариев клиентов после проведения опроса. При этом неизбежно возникают такие вопросы: как справиться с потоком развернутых комментариев, полученных от клиентов? Как эффективно использовать эти отзывы, особенно если это единственный источник информации о тех факторах, от которых зависит значение NPS?
Когда в анкету включается открытый вопрос, нет никаких ограничений на то, каким может быть ответ респондента. Комментарий клиента может состоять из пары слов или же представлять собой развернутый ответ. Это делает открытые вопросы ценным источником информации, необходимой для обнаружения факторов повышения NPS, особенно если вам удастся найти способ систематизировать неструктурированные ответы. Аарон Моррисон из компании Misys отмечает: «Мы задали вопрос о рекомендациях, после чего спросили, почему клиенты ставят нам такую оценку и что мы можем сделать, чтобы повысить ее. Количество и качество комментариев, которые мы получили в ответ, было просто поразительным! Клиенты очень откровенно говорили, что мы делаем правильно, а что – нет».
Самый распространенный метод, используемый компаниями для систематизации развернутых комментариев, состоит в том, чтобы собрать их воедино и классифицировать по темам, проанализировав относительную частоту встречаемости различных тем и определив, какие из них могут стать решающим фактором повышения лояльности. Такая классификация может быть выполнена вручную или с помощью автоматизированных программных инструментов. В случае коротких анкет (например, состоящих из двух вопросов) анализ факторов лояльности и последующее исследование начинается с комментариев респондентов. Даже в случае более длинных опросников развернутые отклики иногда содержат ключ к решению проблем клиентов и идеи по поводу того, что можно сделать для улучшения их опыта.
Традиционно для изучения таких комментариев группе сотрудников компании поручается прочитать, что написали клиенты. Для того чтобы обнаружить некоторые закономерности, несколько сотрудников анализируют ответы и классифицируют их по нескольким общим темам. Они могут быть выделены в самом начале процесса классификации или определены на основании тех категорий, которые уже существуют в рамках компании (например, конкретное подразделение или группа по разработке продукта) или клиентского опыта (например, установка продукта, его активация или надежность).
Когда темы определяются на основании самих комментариев, читающие их сотрудники начинают с группы случайно выбранных записей, обращая внимание на общие темы и закономерности. На этой основе формируется первая схема классификации, которая впоследствии применяется к более крупному объему данных для подтверждения правильности выбранной схемы. Каким бы ни был подход к классификации комментариев (начинать со списка предполагаемых критериев или определять общие темы с нуля), чтобы обеспечить максимальную эффективность обработки ответов клиентов, этот процесс должен быть открытым для включения новых категорий.
Вице-президент группы Allianz Эндрю Клейтон описывает, как это происходит в их компании:
Процесс классификации охватывает всю собранную информацию, что позволяет нам определить ключевые факторы неудовлетворенности клиентов. Мы с самого начала приняли решение, что не будем заранее определять категории в каждой бизнес-единице. Вместо этого мы хотели, чтобы компании использовали полученную от своих клиентов информацию для определения категорий и факторов, имеющих непосредственное отношение к их клиентской базе. Затем классифицированные данные используются во время внутренних воркшопов для поиска и определения приоритетности решений, направленных на улучшение клиентского опыта. Классификация позволяет местным группам по клиентскому опыту, работающим в каждой компании, приступить к количественному измерению возможного воздействия основных проблем, возникающих у потребителей, на общий уровень их лояльности к компании.
Как и в случае анализа основных причин, классификация комментариев вручную носит интерпретативный характер и зависит от точки зрения того, кто читает отклики. Для того чтобы обеспечить правильность такой классификации, важно выделить дополнительные ресурсы для проверки качества выборки комментариев или использовать анализ вручную в сочетании с автоматизированными методами. Главное – сделать так, чтобы схема классификации полностью соответствовала темам, которые поднимают клиенты в своих комментариях. Кроме того, нужно добиться достаточно высокого совпадения результатов классификации отзывов разными сотрудниками, читающими их, или разными автоматизированными инструментами.
Основное преимущество классификации комментариев состоит в том, что этот процесс позволяет выделить повторяющиеся темы и разделить их на категории по продуктам, регионам и типам клиентов. Это дает возможность компании выйти за рамки взаимодействия с отдельными потребителями и оценить потребности, свойственные отдельным сегментам клиентов. Как бы ни выполнялась классификация комментариев – лично сотрудниками, которые обсуждали с потребителями основные причины возникающих проблем, или с помощью применения строго структурированной схемы, в любом случае цель одинакова – определить, какие действия компании могут повысить индекс искренней лояльности.
Относительно развернутых комментариев существует ряд предостережений. Первое касается смещения внимания на активно проявляющиеся особенности клиентского опыта. Когда респонденты отвечают на вопросы анкеты, они не всегда говорят о ключевых, глубинных причинах своей удовлетворенности или лояльности. Другими словами, люди необязательно абстрагируются от существующих проблем, чтобы проанализировать, какие аспекты работы компании действительно ключевые, вместо этого они могут подробно описывать свой недавний опыт взаимодействия с компанией или рассказывать о новой проблеме. Порой они вообще не осознают, в чем причина их недовольства компанией. Для того чтобы сформировать исчерпывающую картину того, что на самом деле определяет поведение и лояльность клиентов, нужно подтвердить истинность полученной информации на основании количественного анализа других данных или интервью.
Еще одно предостережение касается того, что такой анализ может потребовать больших затрат, в частности на ручную обработку и классификацию комментариев. Некоторые компании привлекают для выполнения этой работы сторонних исполнителей, однако при этом могут быть упущены преимущества организационного обучения, которое обеспечивается за счет анализа полученных ответов клиентов сотрудниками самой компании.
И последнее, на что следует обратить внимание, частота встречаемости определенной категории комментариев (например, качество питания во время полета) не всегда подразумевает наличие значительной корреляции между этой категорией и лояльностью клиентов. Авиакомпаниям хорошо известно, что пассажиры часто предъявляют претензии к еде на борту, но по своему опыту они также знают, что этот критерий не следует серьезно принимать во внимание при анализе лояльности. Если полагаться исключительно на отзывы клиентов, может сложиться ложное впечатление, что вы закладываете прочный фундамент для дальнейших действий. Необходимо понимать границы возможностей используемых методов и сокращать возможные риски с помощью подтверждения правильности сделанных выводов разными аналитическими методами.
GE Real Estate высоко ценит отклики клиентов
Бернхард Вассинк и Джон Годин утверждают, что компании GE Real Estate удалось многому научиться благодаря комментариям клиентов. Вот что говорит об этом Годин:
Мы обнаружили интересную особенность. При анализе имеющихся в нашем распоряжении комментариев бросается в глаза явное различие между тем, что говорит промоутер, и степенью позитивности его отзыва и тем, что говорит нейтрал. Детракторы могут говорить нечто в таком роде: «Нам нравятся ваши сотрудники, но процесс заключения сделки действительно нужно усовершенствовать». На следующем этапе необходимо разделить все ответы по таким категориям, как промоутеры, нейтральные клиенты и детракторы, и сравнить полученную классификацию с глубинными причинами этих комментариев. По большому счету, мы хотели бы перевести нейтралов в категорию промоутеров, чтобы они стали источником рекомендаций в противовес антирекламе и негативным отзывам.
Чтобы быть уверенными в своих выводах, в GE использовали сегментацию клиентов по уровню лояльности в соответствии с NPS, проанализировали другие характеристики потребителей, а также выполнили подтверждающий статистический анализ для определения и установления приоритетности ключевых факторов повышения лояльности.
Автоматизированные инструменты
Некоторые компании используют автоматизированные программные инструменты для классификации и анализа многочисленных развернутых ответов, которые они получают. Это позволяет выявлять определенные темы или закономерности в большом объеме текста и других информационных материалов. Как и в случае классификации комментариев вручную, в результате применения таких автоматизированных инструментов получается диаграмма, отображающая относительную частоту встречаемости определенных вопросов или тем в ответах клиентов (рис. 6.2).
Рис. 6.2. Частота самых распространенных тем, встречающихся в комментариях клиентов
Такие инструменты позволяют сократить трудовые затраты на анализ комментариев благодаря использованию методов автоматической обработки текстов на естественных языках для обнаружения эмоционального тона и тематической классификации мнений клиентов о компании, а также объединения этих ответов в группы согласно частоте встречаемости. Кроме того, использование автоматизированных инструментов позволяет проанализировать комментарии клиентов не только в анкетах, но и в других источниках, таких как электронная почта и записи службы техподдержки.
Тем не менее чудеса, совершаемые машиной, не способны превзойти мастерство человека, который ею управляет. В этом случае все равно нужно задействовать специалистов, которые проанализируют и классифицируют комментарии клиентов по соответствующим темам до применения автоматизированных программных инструментов. Как и в случае обработки вручную, автоматизированный анализ обеспечивает самые лучшие результаты только при условии четкого определения категорий. Он позволяет получить оптимальное решение, если в самом начале процесса определены правильные ключевые слова и исходные категории. Кроме того, автоматизированный подход может потребовать большого количества комментариев для выполнения полноценных вычислений. Хотя автоматизация обработки большого объема ответов действительно может облегчить этот трудоемкий процесс, у такого подхода есть один серьезный недостаток: он основан исключительно на частоте встречаемости тех или иных комментариев и не учитывает степень их важности.
Адаптивный диалог
В процессе обсуждения основных причин с клиентами и классификации их комментариев в контексте программы Net Promoter стоит цель обнаружить и упорядочить исходные факторы лояльности. В обоих случаях на проведение интервью с клиентами, чтение и классификацию комментариев, а также на анализ обратной связи требуются большие трудозатраты. В адаптивном диалоге, напротив, клиенты сами выполняют за вас часть вашей работы.
Адаптивный диалог – методика получения ответов от группы клиентов, которые формулируют свои идеи и анализируют идеи других потребителей по определенному вопросу. Этот интерактивный процесс позволяет клиентам определить, исследовать и составить рейтинг идей без внешнего вмешательства или анализа.
Компании нередко прибегают к автоматизированным методам из-за числа комментариев: процесс обработки развернутых ответов, предоставленных большим количеством клиентов, требует значительных затрат времени. За сравнительно короткий период могут быть сформулированы сотни и даже тысячи оригинальных идей. Адаптивный диалог позволяет оптимизировать этот процесс, определив самые распространенные ответы с высоким приоритетом благодаря привлечению клиента в качестве арбитра. Каждый потребитель имеет возможность поделиться своими мыслями и оценить идеи, предложенные другими. В адаптивном диалоге каждый клиент делает следующее:
• формулирует идеи своими словами;
• поддерживает отдельные идеи, предложенные другими;
• ранжирует идеи в итоговом списке в порядке их важности.
Этот процесс обеспечивает упорядочивание и определение приоритетности идей клиентов, основанные не только на частоте их встречаемости, но и на степени важности.
Основная особенность данного подхода заключается в получении такого рейтинга идей с помощью метода «адаптивной выборки», в соответствии с которым каждому клиенту предлагается оценить небольшое количество идей, предложенных другими клиентами. Такой процесс выборочного анализа носит, по сути, дарвиновский характер: популярные идеи с высокой степенью важности занимают высокие места в рейтинге, тогда как остальными пренебрегают. Хотя анализируются все предложения, основное внимание уделяется тем, которые привлекли внимание клиентов на ранних этапах процесса, поэтому в итоге они тратят меньше времени на оценку самых неэффективных.
Основное преимущество такого подхода, как адаптивный диалог, состоит в возможности получить информацию о приоритетности задач непосредственно от клиентов. Сотрудникам компании или сторонним специалистам остается меньше работы по определению ключевых или общих тем. Кроме того, этот подход можно использовать для получения максимального объема информации от определенных сегментов клиентов. При обычных обстоятельствах развернутые ответы чаще всего отображают проблемы, возникающие у детракторов: как правило, клиенты этого сегмента дают более развернутые и подробные отзывы. В ответ на открытый вопрос промоутеры дают короткие положительные ответы, которые в меньшей степени позволяют диагностировать существующие проблемы. Благодаря методу адаптивного диалога промоутеры имеют возможность участвовать в общем анализе обратной связи, полученной от разных клиентов, что дает возможность собирать информацию и о сильных сторонах компании.
У метода адаптивного диалога есть несколько уникальных преимуществ, но все же необходимо учесть и возможные проблемы, связанные с применением такого подхода. Во-первых, такой процесс рассчитан на онлайн-среду, а для получения эффективных результатов требуется более трехсот участников, что может не соответствовать составу клиентской базы компании. Во-вторых, как и в случае анализа и классификации комментариев, результаты могут быть смещены в сторону поверхностных аспектов. И последнее: комментарии одних клиентов анализируют другие участники обсуждения. Публичный характер такого взаимодействия привлекателен для самих участников процесса, но в некоторых компаниях это может вызвать негативную реакцию, особенно в случае анализа и распространения информации о проблемах, возникающих у детракторов.
Использование метода адаптивного диалога в компании LEGO
Рассмотрим процесс применения метода адаптивного диалога в LEGO. Там считают, что основным фактором лояльности клиентов может быть ценность чего-либо, поэтому в компании задумались над тем, как увеличить ценность отношений компании с родителями. По одной из идей предлагалось организовать форумы, на которых родители могли бы обсуждать вопросы воспитания детей со специалистами по детскому развитию. В связи с этим в LEGO задали клиентам компании следующий вопрос:
Предположим, вы сможете обсудить потребности ваших детей в разном возрасте с ведущими специалистами по детскому развитию, творчеству и обучению. Такое обсуждение может проходить в интерактивном диалоге, с помощью сообщений на форумах и получения ответов на них, загрузки подкастов по разным темам, а также ежемесячной информационной рассылки и других способов. Если бы у вас была возможность предложить повестку дня для таких бесед со специалистами, какие темы вы больше всего хотели бы обсудить?
По мнению Тимоти Кирхмана из группы по изучению мнения потребителей, благодаря этому процессу компании LEGO удалось получить хорошие инсайты.
В ходе адаптивного диалога родители предложили много интересных идей. Это позволило нам понять их установки, убеждения и потребности. Кроме того, LEGO удалось найти дополнительные способы взаимодействия с родителями, повышающие их лояльность к компании, например, путем связывания сборки конструкторов LEGO Play и развития полезных навыков у детей разного возраста. Компания LEGO может более активно общаться с родителями. Такой расширенный диалог дает большие преимущества. Родители, которые понимают, что конструкторы LEGO Play приносят пользу их детям, поощряют их занятия с этими наборами. Например, они могут вовлекать других детей (старших или младших) в игры с конструкторами LEGO Play. В них принимают участие и другие члены семьи, что улучшает общее впечатление о LEGO и повышает NPS. И последнее: вовлечение родителей может привести к увеличению объема продаж в краткосрочном и долгосрочном периоде, что обеспечит компании рост.
Специалисты LEGO также изучили, чего ждут дети (их клиентское ядро) от онлайн-среды. Рис. 6.3 иллюстрирует результаты адаптивного диалога с оценкой популярности и степени важности идей, предложенных детьми в ответ на поставленные вопросы. Благодаря этому процессу в LEGO узнали любопытный факт: маленьким клиентам интересно создавать различные конструкции как из физических, так и из виртуальных деталей. Компания сможет использовать эту ценную информацию при разработке новых интернет-продуктов, чтобы привлечь еще больше детей к игре с конструкторами LEGO в интернете.
Рис. 6.3. Идеи детей для интернет-сообщества LEGO
Примечание: представленные на рисунке идеи входят в список лучших шестидесяти четырех. Всего в опросе приняли участие 307 респондентов.
