Интервью Аплаут: Как поддержка Додо обрабатывает 700 000 обращений

Как Додо из 700 000 обращений в месяц растит бизнес: оценки клиентов могут подсчитать в деньгах, работают без KPI, а каждую жалобу считают подарком. Операционный лидер поддержки клиентов Dodo Brands Кристина Костоломова поделилась с «Аплаут», как устроена работа с обратной связью в крупнейшей российской сети пиццерий.

Если брать глобальную стратегию работы «Додо» с обратной связью — какая команда работает над этим? Как это происходит?

Функционально — это единая централизованная команда поддержки, состоящая из почти 500 человек. Она полностью удаленная, ее саппорты находятся даже в разных странах.

Каждый месяц мы принимаем около 700 тысяч обращений и чтобы справляться с таким потоком, мы делимся на команды. Мы принимаем звонки на горячей линии, общаемся в чатах приложения и сайта, а еще ловим упоминания в соцсетях — от ВКонтакте до отзовиков и Telegram-каналов.

Каждым направлением рулит свой лидер, который относится к процессу как к собственному продукту. И это не только ребята на передовой. С нами работают команды клиентского опыта, свой ИТ-блок, разработчики ботов, редакторы базы знаний, отделы обучения, найма, внутренних коммуникаций и даже свой финансовый блок.

Если на первой линии поддержки случается сложный, критичный или репутационный кейс, к делу подключается вторая линия. Мы построили эту систему так, чтобы ни одно обращение не потерялось, а клиент всегда чувствовал, что его слышат.

Как происходит распределение работы с отзывами между франчайзи и головной компанией? Как это устроено?

Как только клиент оставляет у нас оценку в мобильном приложении, она мгновенно появляется на экране пиццерии. Мы в режиме онлайн видим, как здесь и сейчас люди реагируют на заказы и какие именно оценки они ставят.

Дальше включается поддержка. Наша забота — бережно отработать каждый отзыв. Нам важно не просто закрыть тикет, а увидеть, что будет дальше: вернулся ли человек к нам после того, как мы совершили ошибку? По сути, мы управляем доверием клиентов как единым живым потоком.

В то же время задача самой пиццерии в моменте — увидеть эту оценку, получить тикет поддержки, быстро понять, что прямо сейчас идет не так, и тут же это исправить в моменте.

А уже далее, наша команда собирает всю картину целиком. Мы проводим аналитику и смотрим, что глобально нужно менять. Иногда это вытекает в доработку стандартов сети, а иногда мы просто идем к команде меню и переделываем какой-то конкретный продукт.

Главное отличие «Додо» и то, чем интересен наш подход, — клиентским опытом в моменте пронизаны буквально все команды, вся сеть. Это наш прямой фокус здесь и сейчас.

Вы сказали про количество — 700 тысяч обращений идет от разных каналов. А если их декомпозировать, то откуда идет больше всего?

Самые массовые потоки — это наша горячая линия и чат в мобильном приложении. На звонки и текст приходится львиная доля, точно больше 60% всего объема. Это наш основной фронт работы. Еще около трети — это отзывы прямо из приложения. Схема простая: человек съел пиццу, оценил заказ целиком, а потом может поставить звездочки конкретному продукту. И вот эти оценки для нас — главное топливо для роста. Самый прямой и честный фидбэк.

С точки зрения инсайтов о продукте и сервисе отзывы из приложения дают тонну полезной информации. Ведь если человек тратит время на оценку, значит, мы либо сделали его вечер крутым, либо где-то знатно накосячили с заказом.При этом, если посмотреть на общую картину по всей сети, жалобы составляют не больше 1,5% от всех заказов. Цифра крошечная, но именно из этой маленькой доли негатива рождаются самые крутые инсайты, которые помогают нам становиться лучше. Поэтому каждая жалоба — это действительно подарок.

Какой у вас главный геосервис? Яндекс.Карты? Если брать геосервисы в целом, по долям примерно распределить, кто номер один по количеству отзывов и объему, а кто номер два?

На первом месте Яндекс.Карты — 52%, 2ГИС — 45% и Google — 2,5%. Небольшой остаток — это Flamp, Т-Банк и другие площадки.

Давайте представим мобильное приложение и судьбу отзыва. Допустим, пришел отзыв — пять звезд, без текста вообще. Вы на него как-то отвечаете или нет?

В целом общее правило такое: если клиент оставляет отзывы из мобильного приложения — пятерку или четверку без комментария, мы их не отрабатываем.

Если клиент ставит четверку, у нас есть возможность еще выбрать тег к оценке. То есть это может быть четверка и тег «невкусно» и так далее, плюс комментарий. Оценка с любым тегом, с любым комментарием летит к нам на отработку, за исключением четверки без комментария. На четверку с тегом «невкусно» мы тоже не отвечаем, потому что это мнение клиента, все мы разные. Со всем остальным мы плотно работаем.

И здесь мы недавно совершили крутой переворот. Раньше, получая плохую оценку, мы по старой привычке сразу звонили клиенту на мобильный. В итоге в 40% случаев мы просто слышали гудки — люди не брали трубки.

Соответственно, в этом году мы меняем этот флоу. Мы уходим из голосовой линии. Перед этим мы решили сделать тест: дали клиенту выбор, хочет ли он, чтобы его вопрос решали, позвонив или написав в чате. В итоге 98% клиентов выбрали текстовое направление.

Используете ли вы ИИ в ответах, в тегировании, в маршрутизации отзывов?

Для ответов клиентов у нас есть боты на языковой модели, скриптовые боты. Сейчас их общая закрываемость обращений около 30%. Боты используются на голосовой линии, в приложении чата, в ответах на картографических сервисах. Но ключевой момент успеха в автоматизации — не только их закрываемость, но и полезность бота для клиента. Сейчас в 75% случаев, клиент ставит ботам оценку «5». Это не 95%, поэтому впереди еще много работы. Еще из этой сферы — наша система тегирования — она работает автоматически. Обращение проходит через речевую аналитику, присваивает после анализа ей тег. Ранее теги ставили операторы вручную, число ошибок доходило до 40%. С автотегированием мы избавили операторов от лишних действий и сократили время постобработки диалога, полностью ушли от ошибок в статистике тегов.

Далее, с помощью всего объема данных после анализа речевой через AI-аналитику мы можем смотреть данные в любом разрезе: сколько раз клиенты спрашивают про ту или иную акцию, что именно создает вопросы и передавать для улучшения продуктовым командам.

Недавно мы начали тестировать ИИ-улучшатель текста в чате приложения. Он призван помочь оператору подобрать лучшие посылы для клиента в решении вопросов. Операторы сами оценивают необходимость его использования, улучшают свой текст и доводят до совершенства. Для более опытных операторов улучшатель больше нужен для развития навыков собственного письма, для саппортов-новичков уже полноценный помощник.

Внутри маршрутизации обращений и призывов нужных ролей в тикет тоже работают боты: они могут подтягивать текст или аудизаписи разговоров в тикет, подтянуть информацию из Dodo IS, призвать нужную роль, проверить ответ по обращению. Все это призвано минимизировать участие саппорта в действиях и снизить человеческий фактор в отработке. Также, для анализа фотографий от клиентских проверок мы используем компьютерное зрение. Оно учитывает, насколько пицца ровно нарезана и насколько в ней равномерно распределены ингредиенты и соус.

Можете привести примеры конкретных кейсов, когда обратная связь от клиентов или аналитика отзывов помогали изменить продукт либо влияли на бизнес-решения?

У нас куча историй, когда голос клиента буквально пересобирал продукт. Мы в «Додо» обожаем такие живые кейсы.

Например, когда мы запускали додстеры в вакуумной упаковке в Питере, команда запуска дико горела этим проектом.

И вдруг всплыл косяк — томаты в начинке сильно кислили. Ребята начали крутить рецептуру, менять упаковку, тестировать новые варианты, а мы снова замеряли реакцию. И команда догадалась до удивительного нюанса: если резать помидоры слайсами, они в вакууме дают больше кислоты, чем если покрошить их кубиками! Теперь режем кубиками, и продукт стал идеальным. Любая новинка у нас проходит через такое сито обратной связи на старте.Отдельная история с нашей птичкой Додо. Недавно мы запустили в продажу мягкую игрушку-маскота. Она получилась просто милейшей. Но из отзывов мы увидели, что для многих цена в 1500 рублей оказалась дороговатой. А мы вообще не ставили задачу зарабатывать на маскоте — нам хотелось, чтобы эта яркая птичка радовала покупателей и поклонников бренда. В итоге мы пересобрали экономику, нашли способ оптимизировать стоимость и снизили цену.

Существует ли у вас ранжирование обращений по критичности, и каковы нормативные сроки ответов на них?

В некоторых компаниях принято делить отзывы на важные и неважные, но в «Додо» стандарты одинаковы и для похвалы, и для жесткого негатива. Любой звонок на горячую линию мы обязаны принять в течение 20 секунд. В чате оператор подхватывает диалог за три минуты. И совсем не важно, пишет человек жалобу или просто хочет что-то спросить. Скорость на входе должна быть идеальной для каждого гостя.

Но если мы понимаем, что кейс критический, и первая линия бессильна, в игру вступает вторая линия. Обычно это истории с зависшими платежами, возвратом денег, вопросом личных данных, репутационными рисками или, не дай бог, ущербом здоровью или имуществу.Вот тут уже включается четкое ранжирование по времени. Если ситуация экстренная и критическая, менеджер второй линии обязан связаться с клиентом в течение 30 минут. Если угрозы здоровью нет, но вопрос касается денег или оплаты — у нас есть ровно час, чтобы подключиться и дать решение. Бывают случаи, когда нам нужно подключить саму пиццерию: отсмотреть записи с камер, опросить смену и восстановить хронологию событий. На такое расследование уходит чуть больше времени, поэтому в среднем мы возвращаемся к клиенту с финальным ответом в течение 24 часов. Нам важно разобраться честно, а не просто отмахнуться шаблоном.

Больше 85% обращений закрываются уже на первой линии, и оставшаяся часть может закрываться с подключением второй.

Как вы оцениваете влияние качества работы с клиентами на бизнес-результаты всей сети, и какие внутренние метрики для вас ключевые?

Мы не пытаемся доказать взаимосвязь клиентского опыта с финансовыми результатами бизнеса, и в этом, наверное, наше принципиальное отличие от рынка. Клиентские рейтинги и стандарты качества — это и есть суть нашей модели, это зашито в ДНК бренда. Конечно, внутри поддержки мы крутим очень интересную аналитику. Допустим, случился факап: мы привезли не ту пиццу или вообще ее забыли. Мы бережно разруливаем ситуацию и дарим клиенту промокод на следующую пиццу в качестве извинения. А дальше — внимательно следим за его поведением. Обычно в «Додо» возвращаются часто, поэтому мы замеряли возвращаемость в окнах 7, 14, 28 и 90 дней. Нам важно понять: воспользовался ли человек промокодом, вернулся ли сам без него или потерял доверие к бренду и ушел насовсем?

И вот тут есть тонкий момент, который мало кто отслеживает. Человек ведь может прийти, забрать бесплатную пиццу по промокоду и больше никогда не вернуться. Была ли это реальная победа поддержки? Нет. Поэтому наша главная метрика — это доля клиентов, которые сделали два и более заказа («2+») после обращения к нам. Нам важно увидеть, что человек остался с нами и после того, как потратил наше извинение.

Сейчас у нас потрясающие цифры: около 60% клиентов, столкнувшихся с проблемой, возвращаются к нам и делают два и более заказа уже в течение первых 28 дней.

Для нас это лучший показатель того, что мы умеем признавать ошибки и возвращать доверие людей.

Возвращаемость для нас — суперважная история. Но мы, конечно, не только про эмоции, мы еще и считаем деньги и смотрим, как вся эта забота окупается с точки зрения бизнес-модели.

У нас есть четкие внутренние цифры: на один рубль, выданный клиенту в качестве компенсации, мы в среднем получаем 3,7 рубля чистой выручки. То есть инвестировать в лояльность экономически обосновано.

Мы не просто разбрасываемся промокодами в надежде на чудо — это реальный, работающий инструмент. Наша задача — вовремя обнять человека, у которого подгорела пицца, и вернуть его доверие.

Какие метрики вы смотрите в первую очередь? Из чего состоит ваш день?

Каждые пять минут моих первых рабочих часов — это, конечно же, SLA. Это скорость подхвата клиентов в таргеты времени.

Дальше это AHT (Average Handling Time) — показывает как долго мы разговариваем с клиентом.

Далее смотрю укомплектованность — насколько сейчас линии хорошо недоукомплектованы или, наоборот, переукомплектованы (когда слишком много саппортов на линии и мало обращений).

Еще это CSAT и СDSAT — качественные метрики оценки, которые клиенты ставят операторам после диалога.

Это оценка WAPE — процент отклонения обращений от прогноза. У нас есть своя система прогнозирования, отдел прогнозов и управления нагрузкой. Ребята строят графики, под них выводят число саппортов.

Дальше это обязательно Occupancy (занятость) и Utilization (утилизация) — все это говорит о загрузке линии прямо сейчас.

Это то, что держит нас в тонусе каждый день. Но есть и второй уровень — ежемесячные метрики, по которым мы оцениваем верхнеуровнево наше качество продукта:

Какие главные советы вы могли бы дать другим компаниям по работе с клиентским опытом?

Если раскладывать наш опыт на главные советы для других компаний, то я бы выделила две фундаментальные вещи.