Nakon 12 godina koliko se bavim razvojem alata za mjerenje zadovoljstva korisnika, smatram da su postojeći pristupi industrije takvim rješenjima zapali u slijepu ulicu.
Za mene je ključni problem mjerenja zadovoljstva korisnika (bez obzira na odabranu metodologiju - NPS, CSAT, CES) to što iz relativno malih uzoraka utvrđuje određene prosjeke, umjesto da pokuša detektirati kupce, odnosno primjere u kojima je trebalo reagirati drugačije. S obzirom da to nismo napravili, sada je potrebna reakcija kako bi se popravio loš dojam kod razočaranog kupca. Vrijedi i obrnuto – ako prilikom mjerenja zadovoljstva identificiramo entuzijastičnog kupca, gotovo da nema bolje prilike da ga nagovorimo da da izravnu preporuku. Taktike koje se temelje na podjeli "nagrade" s prijateljem gotovo se uvijek pokažu kao dobar magnet. Ali istina je da se moramo obratiti pravom fanu.
Tvrtke tzv. VOC rješenja (voice of customer) uglavnom shvaćaju kao detektore događaja koji zahtijevaju reakciju. Naravno, njihove metrike se ne temelje na uzorkovanju, već nastoje dobiti odgovor kupca pri svakoj interakciji s njim. Kako bi u tome bili što uspješniji, kupca moraju što brže pitati o razini zadovoljstva, optimalno bi bilo izravno tijekom interakcije i putem komunikacijskog kanala koji je najprikladniji za pojedinog kupca. Bez obzira na visoku razinu automatizacije i svekanalno mjerenje zadovoljstva, teško je dobiti odgovor više od 35% ispitanika putem SMS-a, 20-25% putem poruka u aplikacijama Viber i WhatsApp te 2-4% kada je u pitanju prikupljanje mišljenja izravno u aplikaciji ili na uređaju na kojem korisnik dobiva uslugu.
Budući da danas gotovo svaka tvrtka koja se ozbiljno bavi korisničkim iskustvom želi saznati mišljenje svojih kupaca tijekom interakcije, mi korisnici smo neprestano bombardirani zahtjevima za povratnim informacijama. Kao rezultat toga postajemo umorni od svega toga, sve više otupjeli, ne reagiramo.
Najstariji korisnici InstantFeedbacka koriste ga već 12 godina. Statistika kaže da im se odziv praktički prepolovio. Naravno, u apsolutnim brojkama svake godine dobivaju sve veći broj odgovora jer dodaju sve više vrsta interakcija i komunikacijskih kanala, ali ukupni udio odgovora u prosjeku (svi kanali – omnichannel, sve interakcije) nigdje ne doseže više od 8% ispitanika. Iznimka su, naravno, inbound kontakt centri s pretežno telefonskim korisnicima, gdje vlada SMS kao medij za pružanje povratnih informacija.
Sve sofisticiranija i sve skuplja VOC rješenja tako sve manje služe svojoj svrsi. Ne vidim niti jedan razuman razlog da se trendovi pada odgovora počnu preokretati. Mislim da će ponuđači, uz sve veći pritisak na korisnike da daju svoje mišljenje o zadovoljstvu, postići da ćemo u skoroj budućnosti informacije o zadovoljstvu početi tražiti na sasvim drugačiji način.
Ako najbolji uspiju dobiti povratnu informaciju od samo 8% kupaca, to znači da kod 92% svojih kupaca ne mogu ništa izmjeriti – što pak znači da ne prepoznaju događaje kada je potrebno „popraviti“ štetu kod onih najnezadovoljnijih. U ovoj velikoj količini onih koji ne reagiraju na pozive za povratnom informacijom, oni niti ne znaju tko su potencijalni ambasadori robne marke koje treba potaknuti na aktivne preporuke.
U FrodX-u smo se posvetili ovom problemu. Zanimalo nas je što je to što bi moglo biti opipljivo kod onih 92% kupaca koji ne daju povratnu informaciju. Sigurno nisu svi samo pasivni, kako to tumači NPS…
Razmislite o količini tekstualne komunikacije koja se svakodnevno odvija između tvrtki i njihovih kupaca. Ta prepiska sadrži pravu riznicu informacija koju još nismo u potpunosti iskoristili. Koristeći suvremene tehnologije, poput naprednih jezičnih modela, razvili smo sustav koji automatski analizira tu korespondenciju pohranjenu u CRM sustavima tvrtki.
Rezultat? Dodavanjem konteksta događaja naš model može predvidjeti NPS, CSAT ili CES – bez potrebe za tradicionalnim anketama. Ovaj pristup eliminira potrebu za stalnim traženjem povratnih informacija od kupaca jer sada možemo analizirati njihove stvarne interakcije i iz njihovih poruka saznati što misle o uslugama ili proizvodima koje primaju. I ne samo to - razvili smo rješenje koje je sposobno statistički identificirati sistemske probleme pružatelja i tvrtkama dati konkretne preporuke za poboljšanje.
Trenutna verzija rješenja još nije namijenjena široj upotrebi. Planiramo ga učiniti sastavnim dijelom InstantFeedbacka najkasnije do siječnja 2024. Očekujemo da će do tada barem produkcijska verzija biti spremna za prezentaciju.
U vrijeme kada je odaziv na tradicionalne alate za mjerenje zadovoljstva korisnika u padu, na pragu smo revolucije koja će nam dati dublje i točnije uvide u to kako naši korisnici percipiraju naše usluge. Ubuduće više nećemo nagađati niti se oslanjati na nepotpune povratne informacije; uz pomoć tehnologije imat ćemo jasnu sliku o tome što naši kupci stvarno osjećaju. Ako želite utjecati na to, ovo je izvrsna prilika.