Как полюбить своего клиента с помощью аналитики — кейс по внедрению аналитики в отдел клиентского сервиса

Ни один бизнес не может утверждать, что знает все о своих клиентах без работающей системы аналитики. И использование Google Analytics для целей маркетинга — это только первый шаг на большом пути улучшения отношений с клиентами.

Опытом внедрения аналитики в отдел клиент-сервиса (Customer Success Manager) поделилась Марго Кашуба, маркетинг-директор компании OWOX.

OWOX-формула любви к клиенту

Если говорить в целом, то аналитика клиентского сервиса может помочь бизнесу решить такие задачи:

  • улучшить планирование и прогнозирование главных показателей прибыли;
  • быстрее определять, в чем трудности пользования продуктом или сервисом;
  • оптимизировать нагрузку клиент-менеджеров.

Основные обязанности CSM:

  • создавать дополнительную ценность продукта;
  • культивировать удовлетворенность клиентов;
  • генерировать прибыль — удержание клиентов, up-sale и cross-sale сделки.

Для выполнения этих обязанностей СSM должны владеть экспертизой в:

  • собственном продукте;
  • проектном менеджменте;
  • клиентской нише и рынке.

Этого достаточно чтобы быть неплохим специалистом, успешно справляться с несколькими клиентами и быть достаточно продуктивным. Но «достаточно» это далеко не предел, поэтому в OWOX клиент-сервис вооружен до зубов собственным набором инструментов:

<p>Набор инструментов типичного CSM в OWOX</p>

Набор инструментов типичного CSM в OWOX

Часть из этих сервисов используется как источник данных, другие помогают в обработке, третьи — в визуализации данных о работе CSM.

Например, все, что касается общения с клиентом из блоков Communication и Support, это инструменты, используемые для ежедневного общения с клиентами, а также — бесценные источники данных: Gmail, Hangouts, Slack, Intercom, Zendesk, Autopilot (для триггерных писем), Dialogflow.

Сервисы Account & Project Management включают в себя сборную солянку из Salesforce, где собираются данные о клиентах, TargetProcess, где ставятся и трекаются задачи, и Google Sheets, где генерируются оперативные отчеты.

А инструменты блока аналитики — это: Google BigQuery (GBQ), где хранятся все данные, Data Studio для визуализации и Google Sheets для автоматизированных детализированных отчетов, где обычно спрятаны самые интересные инсайты.

Все эти инструменты были выбраны для наших специалистов не просто так. Они стали оптимальным решением с учетом всех нюансов по внедрению и ожидаемому полезному действию каждого из продуктов. И чтобы все это работало на благо клиентов, мы начали с правильной настройки Salesforce.

Настройка Salesforce

Сначала мы установили Salesforce для прокачки нашей воронки продаж, но позже решили сосредоточить там все исчерпывающие данные о клиентах — текущих и потенциальных, и прибыли, полученной от них. Вот результат, которого мы добились:

<p>Панель Salesforce в OWOX</p>

Панель Salesforce в OWOX

Каждый ряд — это новый проект, где указана информация о начале платежного периода, когда был закрыта сделка по этому клиенту, какой общий доход был сгенерирован этим клиентом. Тут также можно увидеть те метрики, которые мы считаем важными, — MMR i ARR. Словом, очень много обогащенной информации на синергии нескольких отделов — продаж, маркетинга и CSM.

И если нужна какая-либо информация, вплоть до факта из истории переписки, — все обращаются в Salesforce.

Для того, чтобы получить такие возможности, мы настроили custom entity — настраиваемый объект для нашего проекта, который позволит выйти за рамки обычных для Salesforce набора полей и характеристик. И вот какой набор «кастомных» объектов мы разработали для полноценного отображения реальной активности CSM:

  • «Продукт» — для оценки потенциальных сделок и типов проектов
  • «Подписка» — для планов подписки
  • Учетная запись
  • Контакты
  • «Шаблонные действия» — записанные емейлы, встречи, звонки, задачи
  • «Потенциальная сделка» — для обновлений статуса, продажи дополнительных услуг и перекрестных продаж
  • «Кампании» — для понимания влияния событий и вебинаров.

Все это помогает оценить как усилия CSMов по каждому из клиентов, так и положение всего отдела. Конечно, одними настраиваемыми объектами не обошлось, дополнительно мы провели такие действия:

  • Построили карту всех созданных объектов
  • Описали процессы, связывающие эти объекты
<p>Описание процессов в Salesforce</p>

Описание процессов в Salesforce

  • Настроили периодическую синхронизацию данных в Google BigQuery
  • Установили правила записи событий в переписке и календаре встреч
  • Описали все статусы, присущие проектам
  • Автоматизировали постановку и прием задач, а также систему оповещений.

Следующим нашим большим шагом стало автоматизированное планирование прибыли, где удалось полностью исключить ручной труд и поэтому — минимизировать ошибки в расчетах.

Автоматизированное планирование прибыли

Для чего вообще проводят этот тип автоматизации? В первую очередь, чтобы не тратить время каждый раз на построение отчета о прибыли и убытках (P&L report), не собирать с нуля отчет о движении денежных средства (cashflow report) и пр. Далее — это исключить возможность вручную отредактировать финансовые отчеты или ошибиться в расчетах. И наконец, третья причина — это иметь data-driven модель, основанную на собственных реальных данных, которую можно использовать для основательного планирования.

Наш поток данных для этого очень прост — данные из Salesforce с помощью API передаются в хранилище GBQ, а дальше с помощью нашего бесплатного аддона OWOX BI BigQuery Reports мы создаем любую сводную таблицу в Google Sheets для последующей визуализации и обработки.

На примере таблицы на следующем скрине, мы можем увидеть полностью описанный проект — тип проекта, проданный продукт, описание клиента, старт и длительность контракта, цена контракта и прочее.

<p>Пример структуры сводной таблицы в Google Sheets</p>

Пример структуры сводной таблицы в Google Sheets

И так как мы имеем эти данные с указанными диапазонами действия контрактов и суммами по платежным периодам — мы с легкостью визуализируем нашу прибыль на весь период по контрактам. Для всех клиентов нужно продолжать подписку или обновлять контракт, поэтому есть категория прибыли в которой мы не на все 100% уверены. И это дает нам некоторый стимул просчитать риски, уделить время клиенту и подготовить его к следующему этапу сотрудничества.

Прогнозирование оттока клиентов

Существуют две базовые категории причин оттока клиентов:

  • тип клиента и уровень его вовлеченности;
  • усилия CSM-а по удержанию клиента.

Соотношение причин из этих категорий для каждого из клиентов обычно свое, но все же большинство из них — возникают из-за компании и ее сотрудников, а значит — могут быть изменены.

Поэтому мы изобрели наш показатель «здоровья» клиента — от 0 до 100%, где 0% — это де-факто уже отток, а 100% — готов сотрудничать, очень любит и активно использует наш продукт. Для того, чтобы вам создать похожую систему нужно:

  • Собрать и систематизировать сигналы, указывающие на сближение и отдаление от компании;
  • Разработать алгоритм, рассчитывающий коэффициенты важности сигналов — он нужен, чтобы определить то, как сильно тот или иной сигнал увеличивает/уменьшает шансы на отток;
  • Настроить вес сигналов по значениям алгоритма;
  • Установить риски и целевые значения — что такое норма, катастрофа, достижения;
  • Настроить оповещения о целевых значениях и достижениях для дашбордов, например, в Slack.

У нас вышло три категории сигналов, ниже они представлены в таблице:

Как полюбить своего клиента с помощью аналитики — кейс по внедрению аналитики в отдел клиентского сервиса

У вас может быть свой набор сигналов, но убедитесь в том, что вы действительно можете отслеживать и фиксировать их все

Пример показателя здоровья клиента по ведущему CSMу, по показателям общения и текущей стадии сделки
Пример показателя здоровья клиента по ведущему CSMу, по показателям общения и текущей стадии сделки

Также мы используем все эти показатели, чтобы вознаграждать наших СSM, которым удается все делать правильно — держать всех своих клиентов в добром здравии и активном пользовании продуктом.

Мониторинг этого показателя не входит в нашу ежедневную рутину, так как о самых важных изменениях нам сообщат автоматические оповещения в Slack. Но приятно раз в месяц рассмотреть общую динамику — главное, чтобы она всегда росла.

Именно благодаря показателю здоровья наших клиентов нам удается правильно распределить усилия CSM — увидев, что показатель здоровья на определенном проекте падает или давно не растет, мы включаемся в активную работу с этим клиентом.

Резюме

С аналитическим подходом к клиентскому сервису в компании, ваш сервис становится:

  • Более контролируемым — формализованные явления лучше поддаются учету и управлению.
  • Более точным — автоматизация не даст провалить требования по SLA и всегда напомнит о письме без вашего ответа.
  • Экономнее и прибыльнее — вам не нужно будет платить за ошибки человеческого фактора, ваши специалисты смогут действительно сосредоточиться на клиентах, а не на ручном организационном труде.

Быть дата-дривен в своей компании — это значит преодолеть трудности изменений и свой привычный уклад дел, чтобы стать частью того нового рынка, где клиент готов платить только за самый крутой сервис и продукт, который предугадывает его мысли.

1111
6 комментариев

Полюбить, отлюбить, налюбить

Ответить

Похоже, что в вашем случае под Отделом клиентского сервиса имеется ввиду отдел продаж. Я правильно понял, что анализом воронки продаж у вас занимается именно Отдел клиентского опыта?

Ответить

не так)
Отдел продаж продает, а отдел клиентского опыта работает с действующими клиентами. 
Анализом воронки продаж занимается отдел аналитики, а используют эти данные маркетинг, продажи и CSM. 

Ответить

Ненавижу слово КЕЙС.

Ответить
Ответить

Согласны с коллегами, аналитика всегда имеет пространство для роста. К сожалению, даже в 2020 году в пандемийный период существует часть рекламодателей, которые не используют даже Google Analytics и CRM. Только интеграция этих двух систем помогает существенно прозреть как нам — подрядчикам по поставке трафика —, так и нашим клиентам.

Ответить