Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Скотт Кук был обеспокоен. Его компания Intuit, занимающаяся разработкой финансового программного обеспечения, оказалась на скользком склоне, и он не знал, что делать.
Можно с уверенностью сказать, что стороннему наблюдателю его проблемы могли показаться надуманными. С момента основания в 1983 году Intuit росла как на дрожжах. Три ее основных продукта — Quicken, QuickBooks и TurboTax — занимали доминирующее положение на рынке. В 1993 году компания стала публичной, а к концу десятилетия получала значительную прибыль. Деловая пресса восхваляла Intuit как икону обслуживания клиентов. Сам Кук — очень вежливый мужчина в очках, выпускник Гарварда со степенью МВА, который, прежде чем стать соучредителем компании, работал в Procter & Gamble, — обладал инстинктивным чутьем в вопросе важности превращения своих клиентов в промоутеров.
— У нас есть сотни тысяч специалистов по продажам, — говорил он журналу Inc. в 1991 году. — Это наши клиенты.
— Какова миссия Intuit?
— Сделать так, чтобы клиенту понравился продукт, и он уговорил бы пятерых друзей приобрести его.
И что же теперь? Действительно ли его слова воплотились в жизнь? Кук не был уверен. Пока компания находилась в фазе становления и работала в уютном офисе в Кремниевой долине, он лично знал всех сотрудников и мог объяснить им, как важно производить продукты и оказывать услуги, которые потребители действительно полюбят. Все они могли слышать, как он лично отвечает по телефону службы поддержки клиентов. Они могли наблюдать, как он лично принимал участие в знаменитой программе его компании Follow me home («Побудь со мной дома»), в рамках которой сотрудники просили клиентов дать им возможность понаблюдать за тем, как они устанавливают программы, чтобы понять, какие возникают проблемы. Теперь в компании работали тысячи сотрудников. Как и многие быстрорастущие бизнесы, она наняла множество профессиональных менеджеров, которых учили руководить на основе количественных показателей.
Что же это за показатели? Для роста имелось два необходимых условия, как любил выражаться Кук: прибыльные клиенты и счастливые клиенты. Все знали, как измеряется прибыль, но единственным показателем счастья клиентов была неясная статистика «удовлетворенности», почерпнутая из опросов, которым никто не доверял и за которые никто не нес ответственности.
Естественно, менеджеры сосредоточились на прибыли, и последствия этого можно было предсказать. Руководители, сократившие численность сотрудников колл-центра, чтобы снизить расходы, не несли ответственности за выросшее время ожидания или связанное с этим недовольство клиентов. Сотрудница колл-центра, которая так разозлила клиента, что тот переключился на другой программный продукт для расчета налогов, могла, тем не менее, получить квартальную премию, поскольку показатели обслуживания звонков в час у нее были высокими. Общий уровень ее производительности легко поддавался измерению, однако общий уровень благосклонности клиентов нельзя было подсчитать. Менеджер по маркетингу, с подачи которого в программы внедрялись новые модные функции для привлечения клиентов, получал вознаграждение за рост доходов и прибыли; в действительности же дополнительные опции создавали путаницу, что отталкивало новых пользователей. Кук все чаще слышал жалобы. Некоторые показатели доли рынка стали снижаться. Из-за отсутствия системы точных измерений и, как следствие, ответственности, компания постепенно утрачивала то, что и привело ее к успеху, — хорошие отношения с клиентами.
В определенной степени опыт Кука повторил историю развития любого бизнеса. В былые времена, когда каждый бизнес был малым, его владелец мог понять, о чем думают и что чувствуют его клиенты просто по выражению их лиц. Он знал их всех лично и видел собственными глазами, что им нравилось, а что раздражало. Обратная связь была быстрой и непосредственной — и если владелец хотел сохранить свой бизнес, он обращал на нее внимание.
Затем компания вырастала и становилась слишком крупной для того, чтобы их владельцы или менеджеры знали каждого клиента лично. Клиенты приходили и уходили; поток то шел на спад, то прибывал. Не имея возможности оценить мысли и чувства людей, менеджеры корпораций, естественно, фокусировались на том, сколько клиенты тратят, так как этот показатель было легко измерить. Если наши доходы растут, стало быть, мы зарабатываем, думали менеджеры, а значит, делаем все правильно.
Конечно, после появления мощных компьютеров, компании попытались оценивать отношение клиентов более откровенно. Они начали нанимать фирмы, занимающиеся исследованиями рынка, для проведения опроса удовлетворенности клиентов. Пытались отслеживать коэффициенты удержания клиентов. Эти попытки были сопряжены с такими трудностями, что менеджеры за пределами отделов маркетинга, как правило, мудро их игнорировали. Коэффициент удержания, например, отслеживает отток клиентов, то есть показывает, насколько быстро компания теряет клиентов, но при этом ни слова не говорит о еще одном столь же важном показателе: насколько быстро компания их приобретает. Эти коэффициенты — очень некачественные индикаторы отношений, особенно когда клиентов удерживают как заложников с помощью высокой стоимости переключения (на конкурента) или других преград. (Вспомните пример с пассажирами US Airways аэропорта Балтимор/Вашингтон до прихода Southwest Airlines).
Стандартные показатели удовлетворенности клиентов еще менее надежны. Связь между уровнем удовлетворенности и фактическим поведением клиентов, а также между уровнем удовлетворенности и ростом компании очень слаба. Вот почему инвесторы обычно игнорируют отчеты об удовлетворенности клиентов. В некоторых случаях связь между удовлетворенностью и эффективностью обратно пропорциональна. Например, весной 2005 года компания General Motors выкупала целые газетные полосы для рекламы, трубящей о многочисленных наградах, полученных ею от J. D. Power and Associates — крупнейшей компании в области рыночных исследований. Тем временем заголовки в деловом разделе извещали, что доля рынка GM уменьшалась, а акции стоили не дороже бумаги, на которой были напечатаны. И через несколько лет GM объявила о банкротстве.
По мере того как продолжались наши исследования лояльности, мы искали более подходящий измеритель — простой и удобный показатель мыслей и чувств клиентов по поводу компании, с которой они имеют дело. Нам было необходимо найти одно число, которое надежно связывало бы эти отношения клиентов с тем, что они реально делали, а также с ростом анализируемой компании.
Как же тяжело это оказалось сделать! Мы начали примерно с двадцати вопросов исследования под названием «Индикатор лояльности», которое Bain разработала несколько лет назад для оценки состояния отношений между компанией и ее клиентами. (Примеры вопросов: насколько вероятно, что вы снова воспользуетесь продуктами или услугами компании Х? Оцените общую удовлетворенность продуктами или услугами компании Х.) Затем мы решили воспользоваться помощью Satmetrix Systems, компании-разработчика программного обеспечения для сбора и анализа обратной связи от клиентов в реальном времени. (Откроем тайну: Фред работает в консультативном совете компании Satmetrix и работал вместе с ней над разработкой сертификационного курса по NPS.)
Процесс начался с приглашения к участию в исследовании тысяч клиентов в шести отраслях: финансовые услуги, кабельное ТВ и телекоммуникации, персональные компьютеры, электронная торговля, автострахование и интернет-услуги. После этого мы получили историю покупок каждого респондента. Мы также попросили этих людей привести примеры, когда они рекомендовали другим анализируемую компанию. Если получить информацию сразу было невозможно, то ждали от шести до двенадцати месяцев, чтобы получить информацию о совершенных в этот период покупках и данных потребителями рекомендациях. В результате мы получили подробную информацию более чем от четырех тысяч клиентов и провели четырнадцать ситуационных исследований с достаточно большим размером выборки, чтобы измерить связь между ответами отдельных участников исследования и их покупками или рекомендациями.
Все это «перемалывание» чисел делалось с одной целью — определить, какие вопросы исследования показывали наиболее сильную статистическую связь с повторными покупками или рекомендациями. Для каждой отрасли мы надеялись найти по меньшей мере один вопрос, эффективно предсказывающий действия клиентов, чтобы прогнозировать таким образом рост компании. Мы делали ставки на то, каким может быть этот вопрос. Нам самим — возможно, отражая годы исследований в области лояльности, — очень нравился вариант: насколько вы согласны с тем, что компания Х заслуживает вашей лояльности?
Однако результаты оказались иными, и они стали сюрпризом для всех нас. Оказалось, один и тот же вопрос — главный вопрос — работал для большинства отраслей. И вопрос этот звучал так: насколько вероятно, что вы порекомендуете компанию Х своему другу или коллеге? В одиннадцати из четырнадцати случаев этот вопрос получил первое или второе место. Еще в двух или трех он был весьма близок к вопросу-победителю, таким образом, первое или второе место в рейтинге можно было поделить между ними.
Обдумав полученные результаты, мы пришли к выводу, что они совершенно логичны. В конце концов, лояльность — это сильная, связанная с ценностью идея, обычно имеющая отношение к семье, друзьям и стране. Люди могут быть лояльными к компании, в которой совершают покупки, но не описывать свои чувства этим словом. Однако если им действительно нравится работать с определенным поставщиком товаров или услуг, что для них будет естественнее всего? Конечно, рекомендовать эту компанию тем, кто им не безразличен.
Мы также поняли: для того чтобы клиенты дали личную рекомендацию, должны выполняться два условия. Во-первых, людям необходимо знать, что компания предлагает исключительную ценность в понятных для экономиста терминах: цена, характеристики, качество, функциональность, простота использования и прочие подобные факторы. Во-вторых, они также должны испытывать приятные эмоции в своих отношениях с компанией, верить, что компания знает, понимает и ценит их, прислушивается к ним и разделяет их принципы. В первом случае компания завоевывает разум клиента. Во втором — сердце. Только при равенстве обеих частей уравнения клиент с энтузиазмом порекомендует компанию другу. Клиент хочет быть уверенным в том, что его друг получит что-то по-настоящему ценное и, кроме того, что компания хорошо обойдется с ним. Вот почему вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..» дает такой эффективный показатель качества отношений. Он анализирует и рациональную, и эмоциональную составляющие.
Однако мы не хотим переоценивать полученный результат. Несмотря на то что вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..», несомненно, лучше остальных предсказывает поведение потребителей в разных отраслях (причем не только в отношении рекомендаций, но и в отношении повторных покупок и увеличения потраченной суммы, а также желания предоставлять обратную связь), его нельзя назвать лучшим абсолютно для всех отраслей. В определенных условиях, при работе с корпоративными клиентами например, вопросы: «Насколько вероятно, что вы продолжите приобретать продукты или услуги компании Х?» или «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нам активнее сотрудничать с компанией Х?» — дают лучший результат. Поэтому компаниям необходимо выполнять домашнее задание — проверять эмпирическую связь между ответами анкеты и последующим поведением клиентов относительно компании. Когда же эта связь устанавливается, как мы увидим в главе 3, возникает убедительный эффект: он дает инструментарий для измерения результативности, определения ответственности и обоснования инвестиций. Он показывает соотношение между клиентоцентричностью и прибыльным ростом.
Конечно, поиск правильного вопроса — только начало. Теперь нам необходимо было найти правильный способ оценки ответов.
Оценка ответов должна быть такой же простой и однозначной, как и сам вопрос, а шкала иметь смысл для отвечающих на вопрос клиентов. Категоризацию ответов нужно сделать понятной для менеджеров и сотрудников, ответственных за результаты. Правильная категоризация даст возможность эффективно разделить клиентов на группы, заслуживающие разного внимания и разной реакции компании в зависимости от их поведения, ценности для компании и потребностей. В идеале шкала и категоризация должны быть настолько легкими для понимания, чтобы даже непосвященные — инвесторы, регуляторы, журналисты — могли понять основные идеи без инструкции по применению и изучения курса статистики.
По этим причинам мы остановились на простой шкале от 0 до 10, где 10 означает «очень вероятно, что порекомендую», а 0 — «маловероятно». При отображении поведения клиентов на этой шкале мы обнаружили (и продолжаем обнаруживать в дальнейшей работе с клиентами) три кластера, соответствующие разным моделям поведения.
Деление клиентов на эти три категории — промоутеров, пассивных и детракторов — обеспечивает простую и понятную схему, точно предсказывающую поведение клиентов. Важно, что мы получаем схему, стимулирующую действия. Менеджерам по работе с клиентами гораздо легче понять идею о необходимости увеличения числа промоутеров и снижения числа детракторов, чем идею о повышении индекса удовлетворенности клиентов на величину одного стандартного отклонения. Главной проверкой любого показателя взаимоотношений с клиентами служит то, помогает ли он организации действовать клиентоцентричным образом, настраивая тем самым генератор роста на работу в режиме полной мощности. Помогает ли он сотрудникам понять и упростить работу по созданию у клиентов чувства восхищения? Позволяет ли он сотрудникам сравнивать результаты своей работы из недели в неделю? Деление клиентов на категории делает все это возможным.
Выяснилось, что показатель, названный нами индексом чистой поддержки, или NPS, — процент промоутеров минус процент детракторов — обеспечивает самое легкое для понимания и эффективное резюме действий компании.
Нам нелегко было прийти к такому языку и такому точному индикатору. Например, мы рассматривали возможность назвать группу, поставившую компании 9 или 10 баллов, «довольными» в соответствии с желанием большинства компаний доставлять своим клиентам удовольствие. Однако цель бизнеса — не просто сделать клиентов довольными, а превратить их в промоутеров, то есть в клиентов, которые покупают больше и активно рекомендуют компанию друзьям и коллегам. Такое поведение способствует росту бизнеса. Мы также боролись с идеей чрезмерного упрощения, то есть желания измерять только процент клиентов-промоутеров. Но, как вы увидите дальше, компании, стремящейся к росту, необходимо повышать процент промоутеров и снижать процент детракторов.
Этими двумя отличными друг от друга процессами лучше управлять раздельно. Компаниям, обслуживающим разных клиентов, наряду с концентрацией на ключевых клиентах — розничных магазинах, банках, авиакомпаниях и др. — нужно уменьшить количество детракторов среди неключевых клиентов, поскольку негативные отзывы из их уст столь же разрушительны, сколь и из любых других. Вместе с тем инвестиции в попытки сделать довольными неключевых клиентов могут принести слишком малую экономическую выгоду. Индекс чистой поддержки предоставляет необходимую информацию для соответствующей точной настройки клиентской политики.
Конечно, для отдельных клиентов нельзя определить NPS; они могут быть только промоутерами, пассивными или детракторами. Но компании способны вычислить индекс чистой поддержки для конкретных клиентских сегментов, отделений или географических регионов, а также для отдельных филиалов или магазинов. NPS для отношений с клиентами — все равно, что чистая прибыль для оценки финансовой эффективности: исходя из этого показателя направляется и стимулируется изучение результатов и ответственность. Мы не хотим сказать, что этот или любой другой итоговый показатель — единственно необходимый для управления бизнесом. Подобно тому, как для анализа самого известного итогового показателя — чистой прибыли — требуются данные по доходам и затратам, необходимы также подробные данные о промоутерах, пассивных и детракторах, чтобы добраться до сути индекса чистой поддержки. При этом при отслеживании единственного показателя лояльности, индекса чистой поддержки, возникают ясность и сфокусированность, что упрощает коммуникации и обращает внимание компании на проблемы, требующие более глубокого анализа.
Компания Intuit, озабоченная ухудшением отношений с клиентами, ухватилась за идею измерения NPS и начала внедрять программу весной 2003 года. («Всего одно число — и так много смысла!» — воскликнул Скотт Кук, познакомившись с нашей идеей). Опыт компании показывает некоторые моменты, связанные с измерением промоутеров и детракторов, а также как такое измерение может изменить повседневные приоритеты компании.
Первым делом Intuit попробовала определить текущее соотношение промоутеров, пассивных и детракторов в каждом направлении бизнеса. Кук предложил сфокусировать первый телефонный опрос всего на двух вопросах. Команда сформулировала их следующим образом: «Какова вероятность, что вы порекомендуете продукт (например, TurboTax) другу или коллеге?», и второй: «Назовите наиболее важную причину вашего решения».
Ответы клиентов выявили, что первоначальный уровень индекса чистой поддержки для разных направлений бизнеса варьировался от 27 до 52%. Неплохой результат с учетом того, что NPS средней американской компании составляет от 10 до 20%. Однако Intuit никогда не хотела быть среди середнячков.
В последующие годы руководство компании пришло к пониманию, что уместнее всего сравнивать NPS конкурирующих компаний на каждом региональном рынке. Тем не менее в то время менеджеры анализировали абсолютные числа — и показатели не соответствовали представлению компании о себе как о фирме, которая ценит справедливое отношение к клиентам. По их мнению, компании нужно было развиваться.
Первичное исследование выявило еще один факт: процесс телефонного опроса, который использовала компания, проводившая маркетинговое исследование, оказался удивительно неадекватным. Во-первых, невозможно было «замкнуть контур» с клиентами, показавшими себя как детракторы, — ни извиниться, ни выявить причину проблемы, ни принять решение для устранения их недовольства. Во-вторых, ответы на открытые вопросы, представленные маркетинговой компанией, были интересными, но менеджеры имели склонность интерпретировать их в соответствии со своими убеждениями. В-третьих, ответы часто вводили в заблуждение и были противоречивыми. Например, промоутеры нередко хвалили простоту продукта, в то время как детракторы жаловались на его чрезмерную сложность. Несомненно, руководству был необходим более глубокий анализ, чтобы понять глубинные причины появления промоутеров и детракторов.
В дополнение к этим оценкам отношений с клиентами некоторые бизнес-подразделения начали добавлять вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..» в короткие опросы, которые они уже использовали для управления качеством различных взаимодействий с клиентами. Эти ответы обеспечивали стабильный приток связанной с NPS уникальной информации, освещающей «горячие точки» и «проблемные точки», которые связаны с впечатлениями, получаемыми клиентами от взаимодействия с компанией.
Например, Intuit решила сделать платными звонки в службу техподдержки для клиентов QuickBooks — даже для новых клиентов, у которых возникали сложности при установке и запуске программы. Индекс чистой поддержки клиентов, обращавшихся в техническую службу, был значительно ниже средних показателей, и сразу же стало ясно, что избранная политика неверна. Специалисты протестировали ряд альтернатив, чтобы проверить, как они повлияют на показатели. В итоге выяснилось, что экономически наиболее целесообразным решением будет предложить бесплатную техническую поддержку в течение первых тридцати дней после покупки. В результате индекс чистой поддержки клиентов, пользовавшихся услугами службы, вырос на 30 пунктов.
Группа налогообложения физических лиц — место рождения лидера отрасли, продуктовой линейки TurboTax, — столкнулась с особенно сложной проблемой. Доля рынка TurboTax в интернет-сегменте, приобретающем все большую важность, уменьшилась более чем на 30 пунктов с 2001 по 2003 год. Менеджеры подразделения понимали, что необходимо лучше решать проблемы клиентов. Одной из успешных инициатив было создание шеститысячного «внутреннего круга» клиентов, обратная связь с которыми должна была оказывать непосредственное влияние на управленческие решения. Клиентов, зарегистрировавшихся по электронной почте в качестве членов этого сообщества, просили сообщить основные демографические сведения, им тоже задавали вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..», чтобы компания могла определить, относятся они к промоутерам, пассивным или детракторам. Потом их просили предложить улучшения для TurboTax, которым они присвоили бы наибольший приоритет, а также проголосовать за предложения других пользователей «внутреннего круга». Специальная программа фильтровала предложения и отслеживала их приоритетность так, чтобы с течением времени самые ценные идеи поднимались на верхние строки списка.
Результаты удивили всех. Для детракторов основным приоритетом было повышение качества технической поддержки. Для устранения проблемы руководство отменило решение, принятое двумя годами раньше, и вернуло функции технической поддержки из Индии в США и Канаду. Кроме того, существенно увеличилась численность сотрудников техподдержки. Вторым по важности приоритетом для детракторов было усовершенствование процесса установки. Он превратился в важнейшую задачу для инженеров-программистов TurboTax, которые в версии программы от 2004 года добились снижения обращений за техподдержкой по поводу установки.
Приоритеты промоутеров были другими. Верхнюю строку списка занимала простота получения компенсационной скидки с цены: некоторые клиенты жаловались, что заполнение всех бланков отнимало у них больше времени, чем установка TurboTax и расчет налогов с ее помощью! Получив такую обратную связь, директор подразделения назначил одного из сотрудников ответственным за процесс компенсационных скидок. Вскоре количество требующихся документов уменьшилось, процесс приобретения значительно упростился, а время на получение скидки сократилось на несколько недель. Чуть позже стало ясно, что даже этих улучшений недостаточно, и руководство подразделения посчитало оптимальным решением для клиентов отказ от компенсационных скидок. И компания совершила этот смелый шаг в рамках стратегии полного изменения системы ценообразования.
Группа налогообложения физических лиц продолжила изучать индексы чистой поддержки применительно к разным клиентским сегментам. Как выяснилось, новые клиенты имели самые низкие показатели во всех кластерах. Руководители позвонили некоторым из них, чтобы выяснить причины, и то, что они узнали, удивило и выбило их из колеи. Все те функции, которые год за годом добавлялись, чтобы привлечь разные группы клиентов со сложными налоговыми потребностями, породили продукт, который больше не упрощал жизнь обычных декларантов. Оказалось, более 30% новых клиентов использовали программу всего один раз. В ответ руководство определило новый приоритет для инженеров-проектировщиков — упрощение программы. Вскоре экраны с вопросами были изменены в соответствии с новыми принципами дизайна. Сложные налоговые термины устранили, а перед новым редактором, приглашенным из журнала People, поставили задачу сделать язык простым и понятным. В 2004 налоговом году, впервые за все время, NPS клиентов, в первый раз использовавших ПО, оказался даже выше, чем у существующих пользователей.
За два года, с весны 2003 года до лета 2005 года, показатели индекса чистой поддержки TurboTax взлетели вверх. Например, показатели версии для настольных ПК выросли с 46 до 61%. NPS новых пользователей увеличился с 48 до 58%. Самое важное, показатели розничного рынка, стабильные в течение многих лет, выросли с 70 до 79% — а это настоящий подвиг на зрелом рынке. Показатели улучшились по всем основным направлениям бизнеса Intuit. Благодаря своему успеху индекс чистой поддержки стал частью повседневной деятельности компании. «Индекс чистой поддержки дал нам в руки инструмент для концентрации энергии организации на создании лучших клиентских впечатлений, — заявил Стив Беннетт, в то время СЕО компании. — Благодаря этому индексу мы обрели понимание, на основе которого можно что-либо предпринимать. Каждое направление бизнеса [в настоящее время] включает его в свой стратегический план; он является компонентом всех операционных бюджетов, учитывается при расчете премиальных выплат каждому руководителю. Динамика этого показателя отслеживается на всех ежемесячных оперативных собраниях».
В 2004 году на встрече с инвесторами, когда руководство информировало аналитиков по ценным бумагам и крупных инвесторов о прогрессе и проблемах компании и давало прогноз, Кук и Беннетт сообщили, что возродили приверженность компании созданию лояльности клиентов. Они рассказали, каким образом индекс чистой поддержки позволил команде трансформировать исторически неопределенную цель построения хороших взаимоотношений с клиентами в четкий, количественно оцениваемый процесс. Подобно тому, как модель «Шесть сигм» помогла Intuit снизить затраты и повысить качество, индекс чистой поддержки дал ей возможность установить приоритеты и оценить прогресс на пути к фундаментальной цели завоевания лояльности клиентов.
Хотя впереди был еще долгий путь, Кук и Беннетт отметили, что новая инициатива стала, по большому счету, возвратом к истокам успеха Intuit. По мере роста компании выросла потребность в общем показателе, который мог бы помочь каждому достичь баланса между сиюминутными прибылями и улучшением взаимоотношений с клиентами, которые стимулируют будущий рост. «У нас есть все клиентские показатели, которые только существуют в мире, — отметил Кук. — Тем не менее мы не смогли добиться того, чтобы, основываясь на этих показателях, компания сконцентрировалась на ключевой ценности — правильном обращении с клиентами. Чем больше показателей мы отслеживаем, тем меньше пользы они приносят. Каждому менеджеру важно было сосредоточиться именно на том показателе, который не позволит сомневаться в правильности его решений. Концепция использования всего одного универсального показателя обеспечила огромное преимущество всем нам в равной степени: клиентам, сотрудникам и компании».
Представляя индекс чистой поддержки как основной показатель для оживления роста ключевых направлений, Кук и Беннетт хотели убедить своих коллег, что эта инициатива не из серии «сегодня есть — завтра нет». Напротив, она представляет собой критически важный для бизнеса приоритет, настолько значимый для будущего Intuit, что заслуживает внимания акционеров. Таким образом, лидеры Intuit еще и подавали акционерам сигнал о том, что на следующей встрече инвесторов они смогут больше узнать об индексе чистой поддержки компании. Возможно, это событие даже предзнаменовало день, когда все инвесторы станут настаивать на получении надежных измерений эффективности в области качества взаимоотношений с клиентами — поскольку только в таком случае они смогут понимать экономические перспективы устойчивого и прибыльного роста.
Тем временем Intuit продолжает искать пути удовлетворения клиентов и превращения как можно большего их числа в промоутеров. Недавно компания представила инновационный продукт для расчета налогов, позволяющий подготовить и подать декларацию на ряд налоговых вычетов с помощью смартфонов. Клиенты с простой налоговой декларацией могли просто сфотографировать бланк W-2 с помощью смартфона, и информация автоматически вносилась в соответствующие поля налоговой декларации. После того как ответишь на несколько простых вопросов, можно просмотреть, распечатать и подать налоговую декларацию с помощью смартфона. И стоит это всего 14,99 доллара. Новый продукт, SnapTax, был выпущен в продажу во всей стране в 2010 налоговом году и получил NPS в размере 72% — самый высокий показатель для нового продукта в истории компании.
Войти с помощью соц. сетей: