Привет! Я Алексей, управляющий отделением коммерческого банка в Днепре. Как и любое финансовое учреждение, мы всегда стремимся к идеальному обслуживанию клиентов. Однако реальность такова, что наш рейтинг в Google оставался на уровне 3,7 звезд. Для банковских услуг это критично: доверие клиентов — ключ к успеху.
Первая проблема: клиенты молчали
Среди десятков клиентов, которые благодарно пожимали руку после успешного оформления депозита или кредита, оставлять отзыв соглашались единицы. В то время как негативный опыт часто появлялся в интернете без нашей возможности исправить ситуацию.
Мы начали регулярно проводить опросы клиентов, чтобы понять, что их беспокоит, и решить их проблемы, что помогло удерживать их и предотвращать уход к конкурентам. Это стало одним из ключевых шагов в нашей стратегии улучшения сервиса.
Что мы решили сделать:
Внедрить инструмент, который сделает сбор отзывов простым и удобным. Но главное — позволит работать с негативом до того, как он появится публично, обеспечивая максимальное охват и возможность собирать отзывы через различные каналы.
Что изменилось после внедрения Reviews.InteractionFQM ?
Через две недели после запуска мы значительно расширили количество каналов для сбора отзывов и обеспечили удобство для каждого клиента. Вместо того, чтобы ограничиваться только классическими электронными письмами или SMS-сообщениями, мы решили интегрировать сбор отзывов в повседневное общение с клиентами. Один из ключевых элементов нашей стратегии — это флаеры, которые мы разместили в каждом уголке нашего отделения. Эти флаеры имеют QR-код, который позволяет клиентам за считанные секунды перейти к форме для сбора отзыва прямо на мобильном телефоне. Такой подход позволяет нам непосредственно влиять на момент взаимодействия с клиентом, когда он еще находится в нашем отделении.
Кроме того, мы начали активно использовать мессенджеры, такие как Viber, WhatsApp и Telegram, чтобы каждый клиент мог оставить свой отзыв после визита в отделение. Все наши клиенты, согласившиеся на такую коммуникацию, получают сообщения, которые позволяют им без труда оставить свое мнение о качестве обслуживания, даже когда они уже дома или в пути. Это упрощает и ускоряет процесс сбора отзывов, давая нам возможность оперативно реагировать на пожелания клиентов.
Благодаря веб-сервису
Как мы работаем с негативными, позитивными и нейтральными отзывами?
Негативные отзывы
Нейтральные отзывы
Позитивные отзывы: После каждого позитивного отзыва клиента система автоматически перенаправляется их на популярные платформы, такие как Google,Trustpilot, Facebook и другие, чтоб они могли поделится свом впечетлением о нашем банке публично. Этот процесс помогает нам не только увеличить количество положительных отзывов, но и повысить рейтинг, что, в свою очередь, привлекает новых клиентов. За шесть месяцев мы получили более 50 новых положительных отзывов, что значительно улучшило наш имидж.
Как мы работаем с автоматическим перенаправлением отзывов?
Каждый позитивный отзыв автоматически перенаправляется на ключевые платформы, такие как Google, Trustpilot, Facebook и Instagram. Это позволяет нам увеличить количество положительных отзывов, улучшить рейтинг и привлечь больше клиентов благодаря высоким оценкам.
Что мы получили за несколько месяцев?
Видимые результаты: Благодаря положительным отзывам в Google, Trustpilot и Facebook мы стали более привлекательными для новых клиентов.
Сохранение доверия: Клиенты видят, что их замечания не игнорируются, а становятся основой для улучшений.
Прозрачность работы: Мы открыто демонстрируем готовность к обратной связи и изменениям, что укрепляет доверие к нам.
Почему мы рекомендуем Reviews.InteractionFQM ?
Это не просто инструмент для сбора отзывов, это платформа, которая помогает развиваться, совершенствоваться и строить доверие.
Что мы ценим больше всего:
-
Конфиденциальность негативных отзывов. Это шанс решить проблему до того, как она станет публичной.
-
Автоматизацию процессов. Больше не нужно напоминать сотрудникам о сборе отзывов — система работает за вас.
-
Понятный интерфейс. Даже те, кто не «дружит» с технологиями, легко адаптируются.
Использование метрик и ИИ для улучшения бизнес-процессов
-
CSAT (Customer Satisfaction) — Оценка удовлетворенности клиентов
Пример использования: Мы проводили регулярные опросы среди клиентов после завершения обслуживания. Один из клиентов оставил отзыв, что в процессе общения с сотрудником он чувствовал, что его вопросы были проигнорированы, что снизило общий CSAT. Мы проанализировали этот отзыв и провели дополнительные тренинги для сотрудников по улучшению коммуникативных навыков. Через месяц мы снова измерили CSAT, и показатель улучшился на 10%. В результате мы увеличили уровень удовлетворенности клиентов и снизили количество негативных отзывов. -
NPS (Net Promoter Score) — Оценка лояльности клиентов
Пример использования: С помощью Reviews.InteractionFQM мы начали активно собирать отзывы по показателю NPS. После нескольких месяцев использования системы мы заметили, что многие клиенты, оценившие нас высоко, не оставляли отзывы на популярных платформах, таких как Google. Мы внедрили автоматическое перенаправление положительных отзывов на платформы, что позволило нам увеличить NPS на 15%. Это также помогло нам повысить рейтинг на Google и привлечь новых клиентов, что привело к увеличению числа депозитов на 20% в течение квартала. -
PMF (Product Market Fit) — Соответствие продуктов потребностям клиентов
Пример использования: Анализируя отзывы через Reviews.InteractionFQM , мы заметили, что клиенты часто выражают недовольство сложностью оформления некоторых банковских продуктов. С помощью анализа метрики PMF мы выяснили, что наши кредитные продукты не полностью соответствуют ожиданиям целевой аудитории, что привело к падению их популярности. В результате мы переработали процесс подачи заявки, добавив более простые и понятные шаги. Этот шаг позволил увеличить число успешных заявок на кредиты на 30% в следующем месяце. -
CES (Customer Effort Score) — Оценка усилий клиента
Пример использования: Одним из важных аспектов работы является удобство взаимодействия с клиентом. Мы заметили, что клиентам было сложно найти информацию по продуктам и услугам на сайте. С помощью метрики CES мы провели анализ и уменьшили количество шагов, которые клиент должен был пройти для получения нужной информации, а также упростили процесс онлайн-заявки. В результате показатель CES снизился на 20%, и клиенты начали оставлять более положительные отзывы, что повлияло на увеличение числа новых клиентов на 10%. -
Employee CSAT — Оценка удовлетворенности клиентов взаимодействием с сотрудниками
Пример использования: Мы начали регулярно собирать отзывы от клиентов по поводу качества обслуживания сотрудниками. С помощью анализа Employee CSAT мы выявили, что у некоторых сотрудников был низкий показатель удовлетворенности клиентов из-за недостаточного опыта в решении специфичных запросов. Мы организовали дополнительные тренинги и улучшили мотивацию сотрудников. В итоге показатель Employee CSAT повысился на 12%, а клиенты начали оставлять более положительные отзывы о персонале, что улучшило общий CSAT.
Как технологии ИИ помогают в использовании этих метрик?
-
Искусственный интеллект помогает выявлять наиболее часто упоминаемые проблемы в отзывах клиентов, такие как «долгие очереди» или «недостаток информации». Это позволяет быстро реагировать и вносить изменения в процессы, что повышает эффективность работы.
-
ИИ помогает также сегментировать клиентов по различным признакам: например, те, кто удовлетворены сервисом (высокие оценки CSAT), и те, кто оставляют нейтральные или негативные отзывы (низкий NPS). Это позволяет нам сосредотачиваться на решении проблем определенной группы клиентов.
В результате использования этих метрик и технологий ИИ, наш банк значительно улучшил качество обслуживания, повысил лояльность клиентов и увеличил число новых клиентов, что напрямую отразилось на финансовых результатах и репутации.
