Как исследовать NPS в 2,1 раза быстрее
Big data Tele2 рассказала, как позвонить действительно готовому к разговору клиенту для исследовательского интервью, снизить стоимость такого проекта и реализовать его в два раза быстрее .
Ключевая механика исследования аудитории и потребителей – компьютеризированные телефонные интервью (CATI – Computer Assisted Telephone Interviewing). Банки и страховые компании проводят такие исследования регулярно, например, для замера NPS (Net Promoter Score), CSI (Customer Satisfaction Index) и других. Tele2 опрашивает клиентов других операторов, изучает удовлетворенность продуктами и услугами, повышает качество собственной работы, улучшает имеющиеся продукты и на основе полученных знаний, выводит на рынок новые.
Обычно специальное программное обеспечение генерирует номер потенциального респондента на основании случайного набора цифр. Это неизбежно приводит к некоторым неудобствам:
- значимое количество звонков поступает неподходящей аудитории: с точки зрения пола, возраста, географии проживания, уровня доходов и т. д.;
- некоторые номера не существуют либо используются для IoT-устройств/только для интернета.;
- высокие затраты на кол-центр (фонд оплаты труды + расходы на связь);
- долгие сроки реализации.
Tele2 Big Data помогает исследовательским компаниям:
снижать количество и долю «недозвонов» за счет подбора только активной, «говорящей» аудитории, использующей SIM-карту для звонков;
учитывать социально-демографические признаки в выборке – пол, возрастное распределение, географию проживания, наличие детей и их возраст, уровень доходов;
выявлять пользователей, наиболее склонных к прохождению опроса (на основании специально созданной для этой цели модели, использующей обучающие выборки от партнера);
выявлять потенциальных потребителей практически любых сервисов и услуг на основании знаний об используемых приложениях, посещаемых сайтах, звонках и SMS.
Кейс: банк измеряет NPS и уровень доверия и своих клиентов, и конкурентов
Проект ранее проводился исключительно силами исследовательского агентства. Партнер использовал имеющуюся базу панелистов, в дополнении к ней ~95% телефонных номеров респондентов для интервью генерировались случайным образом.
Проанализировав проект, задачи и цели, мы с партнером пришли к следующим требованиям к аудитории, которую подбирали специалисты Tele2 Big Data:
для интервью выбраны пользователи приложений (B2C) восьми банков, включая самого заказчика;
респонденты должны пользоваться приложением банка не менее 3 месяцев и не менее 10 дней в месяц;
география – 24 субъекта РФ;
- использована модель «склонные к прохождению опроса».
Итоги
- Срок реализации проекта уменьшился в 2,1 раза.
- Стоимость проекта уменьшилась в 3,2 раза, в основном за счет радикального снижения нагрузки на кол-центр.
Ребят, перестаньте мне звонить, я тариф не поменяю
Михаил, здравствуйте! Если вы не желаете получать звонки с предложениями от нашей компании - напишите, пожалуйста, об этом нам в ЛС и укажите ваш номер. Мы исключим вас из обзвона.