Müşteri Deneyimini Uzun Vadede İyileştiren Dört Şey
Müşteri deneyimi çalışmaları çoğu zaman yeni bir anket aracı satın alınarak başlar, oysa ölçülebilir fark birikmiş şikayet yığını kapandığında ortaya çıkar. Bir müşteriyle ilişkiniz, o kişinin geçmişte yaşayıp çözemediği sorun durduğu sürece nötrün üstüne çıkmıyor. Aşağıda uzun vadede işe yarayan dört uygulama var; her birinin nerede yanıltıcı hale geldiğini de yazdım.
Önce eski borcu kapatın
Yeni müşteri kazanımı bütçesi her yıl artarken, iki yıl önce yarım bırakılmış bir iade talebi hâlâ sistemde duruyorsa, o bütçe delik bir kovaya akıyor. Şikayet kaydı kapanmamış bir müşteri sizi tanımıyor değil; fazlasıyla tanıyor, üstelik yanlış taraftan.
Şikayet çözümünü hızlandırmanın pahalı bir yazılıma ihtiyacı yok. İhtiyacı olan tek şey, kararı verebilecek kişinin süreçte bulunması. Bir talebin üç kişiye sorulmadan kapanamadığı yerde ortalama çözüm süresi teknik bir sorun değil, yetki sorunudur. Şikayeti alan kişiye belirli bir tutara kadar telafi yetkisi verildiğinde çözüm süresinin günlerden dakikalara indiğini birden fazla yerde gördüm, ve o yetkinin kötüye kullanıldığı vaka sayısı hep beklenenin çok altında kaldı.
Çözümden sonra müşteriye tek bir soru sorun: sorun gerçekten bitti mi. Kapatma yetkisi destek ekibinde değil, şikayeti açan kişide olmalı.
Neyi iyi yaptığınızı bilmiyorsanız onu koruyamazsınız
Şirketler kendi zayıf yönlerinin listesini kolayca çıkarır. Aynı şirkete müşterilerin neden kaldığını sorduğunuzda cevap genelde tahminden ibarettir. Bu tehlikeli, çünkü farkında olmadığınız bir gücü bir yeniden yapılanmada kazara silebilirsiniz.
Yorumları okurken hizmetin adı yerine anın kendisini arayın. "Destek iyi" bir veri değil. "Cuma akşamı yazdım, yirmi dakikada döndüler" bir veri: mesai dışı yanıt hızının müşteri için ne anlama geldiğini söylüyor. Bu tür cümleler tekrarlanıyorsa, orası korunacak yerdir. Vardiya planını değiştirmeden önce iki kez düşünülecek yer de orası.
NPS bir sayıdır, teşhis değil
Net Promoter Score, tavsiye edenlerin yüzdesinden şikayet edenlerin yüzdesini çıkarır. Aradaki nötr kitle hesaba hiç girmez. Bu, birbirinden tamamen farklı iki şirketin aynı skoru almasına yol açar.
| Dağılım | Tavsiye eden | Nötr | Şikayetçi | NPS |
|---|---|---|---|---|
| A şirketi | %45 | %30 | %25 | +20 |
| B şirketi | %60 | %0 | %40 | +20 |
İki skor da +20. Ama B'de nötr müşteri yok: insanlar ya bayılıyor ya nefret ediyor, muhtemelen hizmet bazı segmentlerde çalışıp bazılarında hiç çalışmıyor. A'da ise geniş bir kayıtsız kitle var, yapılacak iş kutuplaşmayı çözmek değil, kayıtsızlığı kırmak. Aynı sayıya bakıp aynı aksiyon planını yazarsanız ikisinden birinde kesinlikle yanılırsınız.
Bu yüzden NPS'i hedef olarak değil, alarm olarak kullanın. Skorun kendisi yerine dağılımı ve zaman içindeki hareketini izleyin. Skorun bir puan artması için kurulan kampanyalar, genelde skoru artırıp deneyimi olduğu yerde bırakır.
Proaktiflik, susan müşteriden başlar
Sorunları önceden görüp engellemek en çok tekrarlanan tavsiye. Tavsiyenin içinde sessiz bir varsayım saklı: gelecekteki sorunları geçmişteki kayıtlara bakarak tahmin edebileceğiniz varsayımı. Oysa elinizdeki kayıtlar yalnızca şikayet etme zahmetine katlanmış müşterilerden geliyor. Memnuniyetsizlerin büyük çoğunluğu hiçbir şey yazmadan gidiyor ve tam da bu yüzden en pahalı arıza türü veri setinizde hiç görünmüyor.
Sonuç şu: sadece destek kayıtlarını besleyen bir tahmin modeli, zaten bildiğiniz sorunları daha hızlı bulur, bilmediklerinizi hiç bulmaz. Boşluğu kapatmak için davranış verisine bakmak gerekiyor. Yarıda bırakılan formlar, ikinci kez tamamlanmayan bir kurulum adımı, üç ay boyunca hiç açılmayan bir hesap. Bunlar şikayet değil, şikayet edilmeden gerçekleşen terk sinyalleri.
Dördünü sırayla uygulayın. Şikayet borcu kapanmadan ölçüm anlamlı olmaz, ölçüm dağılım düzeyinde okunmadan tahmin kurulamaz. Sıra bozulduğunda ortaya çıkan şey iyi bir müşteri deneyimi değil, iyi görünen bir müşteri deneyimi raporu olur.
Kaynak