Данных много, выводов нет как находить системные проблемы в коммуникациях и превращать сотни результатов анализа в общий вывод
Десять конфликтов могут оказаться десятью разными историями, а могут – одной повторяющейся. Частая причина отказа выглядит понятной, пока не начнешь разбираться, какие ситуации в ней перемешаны. Средний рейтинг держится высоким, хотя один и тот же пункт чек-листа проседает из разговора в разговор.Данных у бизнеса обычно хватает.
Отчеты собираются, цифры считаются, графики обновляются сами собой. Но вот вопрос: часто ли все это отвечает на то, что вы действительно хотите знать о работе с клиентами?
Давайте разберемся, как пройти этот путь: от общей цифры к срезам и динамике, а от сотен отдельных результатов анализа – к выводу, который не нужно собирать вручную.
Каждая система показывает свое
Каждая система приносит свой кусочек картины: CRM показывает сделки, статусы и конверсии; телефония – звонки и их статистику; рекламные кабинеты – расходы и обращения. К этому добавляются внутренние отчеты, показатели сотрудников и результаты анализа коммуникаций.Каждая система отвечает на свои вопросы. Но чем больше становится цифр, графиков и отчетов, тем труднее понять, что из всего этого действительно важно.Можно знать количество обращений, видеть конверсию, следить за рейтингом сотрудников, разбирать причины отказов и потерь, конфликты и нецелевые обращения, и все равно не получить ответа на нужный вопрос.
Яркий единичный случай
Один конфликтный разговор сразу привлекает внимание, хотя вполне может оказаться единичным случаем.
Тихая повторяющаяся проблема
А в десятках совершенно спокойных разговоров сотрудники раз за разом пропускают один и тот же важный этап, и такую проблему заметить гораздо сложнее.
Иногда проблема прекрасно чувствует себя внутри хорошей средней оценки.
Главная мысль
Вопрос уже не в том, как собрать еще больше данных. Вопрос в том, как среди всего, что компания и так измеряет, не пропустить важное.
Когда общей цифры уже мало
Знакомая картина: на дашборде все выглядит неплохо. Рейтинг стабильный, большинство показателей в норме. Но стоит открыть отдельные критерии, и обнаруживается, что один из них проседает из месяца в месяц. А бывает и так, что по компании результат ровный, а внутри одного отдела заметно отличается от остальных.
- отдельно выводить проблемные показатели, чтобы они не растворялись в среднем значении;
- смотреть динамику рейтинга и отдельных пунктов чек-листа, чтобы понять, как показатель менялся;
- работать с разными срезами данных, например по отделам.
С другими данными возникает похожая задача, только разворачивается она иначе. Цифра фиксирует, что что-то изменилось, но не объясняет, что именно за этим стоит.
| Что показывает цифра | |
|---|---|
| Стало больше нецелевых обращений | С чем именно стали обращаться клиенты |
| Одна причина отказов встречается особенно часто | Какие разные ситуации скрываются внутри этой причины |
| Зафиксировано десять конфликтов | Десять разных историй или одна повторяющаяся ситуация |
У каждого бизнеса свои вопросы к коммуникациям
Казалось бы, что может быть удобнее универсального набора показателей: выбрать десяток критериев, оценивать по ним все разговоры и считать, что картина собрана. Но на практике так получается редко.Дело в том, что вопросы к коммуникациям у компаний разные:
- одной важно понимать причины потерь;
- другой интересно, с какими запросами и потребностями приходят клиенты;
- кому-то нужны конкретные факты из разговоров;
- где-то важны названные клиентом бюджеты и условия;
- а где-то соблюдение собственной методики работы с клиентом.
Поэтому в Re:call есть базовые способы работать с результатами: дашборды, рейтинги, проблемные показатели, разные срезы, динамика рейтинга и отдельных пунктов чек-листа. А содержание самого анализа настраивается под конкретную задачу.
Если нужны причины потерь, их можно определять в выбранных коммуникациях. Если важны запросы, потребности, сомнения или конкретные факты, Re:call извлечет и их. А когда компания хочет анализировать что-то свое, задача формулируется уже под ее процесс.
Главная мысль
Настройка аналитики начинается не со списка универсальных показателей, а с задачи. Что компания хочет видеть в разговорах с клиентами? Какие данные помогут на этот вопрос ответить? И в каком виде с ними будет удобно работать дальше?
И вот мы снова оказываемся почти там же, откуда начали: данных много. Только теперь это уже хорошие, структурированные данные.
Ответы должны складываться в общую картину
Есть еще один момент, о котором легко забыть на старте. Вопрос к коммуникациям стоит формулировать так, чтобы ответы по разным разговорам можно было потом сложить вместе.
Типичная ошибка
Если причина потери в одном случае записана как "дорого", в другом как "не устроила цена", а в третьем как "ушел к конкуренту из-за условий", каждый результат по отдельности верный, но общей картины из них не собрать.
Сто анализов – это еще не общий вывод
Допустим, по каждой потерянной коммуникации причина уже определена. Открываем одну карточку – все понятно. Вторую – тоже. А на сотой возникает закономерный вопрос: зачем вообще читать их по одной?Если автоматический анализ закончился тем, что ради общего вывода нужно вручную перебирать сотни его результатов, автоматизация закончилась слишком рано. На этом уровне интересен уже не отдельный случай, а то, что повторяется в массиве:
- какие причины потерь встречаются чаще;
- с какими запросами и потребностями приходят клиенты;
- какие бюджеты и условия они называют;
- какие факты, сомнения и вопросы повторяются из разговора в разговор.
Суммаризация: общий ответ по массиву результатов
Для таких задач в Re:call есть суммаризация. Она работает уже с готовыми результатами анализа и собирает из них общий ответ на нужный вопрос. Причем вопрос не обязан быть про продажи: если компания получает из коммуникаций свои данные, дальше можно работать именно с ними.Суммаризация нужна не для заранее заданного набора тем, а для того, чтобы не собирать общий вывод вручную из сотен отдельных результатов.
Аналитический текстовый отчет: картина шире
Но бывает и другая задача. Нужно не ответить на один конкретный вопрос, а посмотреть на картину шире: как в целом идут дела, что получается хорошо, а где есть точки роста.Для этого в Re:call можно сформировать аналитический текстовый отчет. Он показывает общее состояние, сильные и слабые стороны и дает рекомендации по компании, отдельному отделу или сотрудникам. Собирать картину из рейтингов, оценок и отдельных результатов анализа уже не придется: отчет помогает увидеть их вместе и понять, на что стоит обратить внимание.
Уведомления в Telegram: когда реагировать нужно сразу
А иногда и отчета ждать не нужно.Когда ситуация в коммуникации требует быстрой реакции, Re:call отправит уведомление в Telegram. Не через неделю вместе с отчетом и не в тот момент, когда кто-то наконец откроет дашборд, а сразу.Получается довольно простая вещь: разным вопросам нужен разный способ посмотреть на данные. Иногда это один показатель, иногда динамика или распределение причин потерь. Где-то нужен конкретный срез, где-то общий ответ по сотням фактов и запросов, где-то оценка состояния компании или отдела. А иногда достаточно одного уведомления, потому что именно этот случай нельзя пропустить.
Главная мысль
Не стоит пытаться уместить все в один универсальный отчет. Формат выбирается под вопрос, на который компании нужен ответ, а не наоборот.
Единичный случай или системная проблема
Остается вопрос, который статья задала в самом начале: как отличить яркий единичный случай от системной проблемы. Ответ обычно дает не громкость ситуации, а ее повторяемость. Один конфликт может быть совпадением, а вот один и тот же пропущенный этап у разных сотрудников в разные недели уже говорит о процессе, а не о человеке.Проверить это помогают срезы. Если показатель проседает только в одном отделе, дело скорее в его работе, а если ровно везде, то, вероятно, в сценарии разговора, обучении или самом продукте. До такого вывода по отдельным карточкам не дойти, он виден только на массиве.Данные должны заканчивать работу, а не создавать новую
Автоматически разобрать тысячу разговоров уже полезно. Но если после этого приходится вручную открывать тысячу результатов, чтобы понять, что в них общего, проблема просто переехала на уровень выше.То же самое происходит с отчетами. Еще один дашборд сам по себе не делает картину понятнее, еще десять показателей не гарантируют, что среди них будет проще найти нужный, а готовый аналитический отчет бесполезен, если за ним не стоит понятная задача.
Поэтому здесь нет одного правильного набора данных и одного идеального формата. Все зависит от вопроса, который задает компания:
| Формат | |
|---|---|
| Проблемный показатель | если достаточно увидеть, где результат проседает |
| Динамика конкретного пункта чек-листа | если важно следить за изменениями |
| Распределение причин потерь | если нужно понять, какие из них встречаются чаще |
| Общий вывод по сотням фактов из коммуникаций | если ответ собирается из всего массива сразу |
Компания определяет, что ей важно видеть. А дальше задача аналитики сделать так, чтобы ради ответа не пришлось снова вручную перебирать весь массив.
Главная мысль
Данных у бизнеса обычно и так достаточно. Хороший результат анализа не в том, что их стало больше, а в том, что стало понятнее, о чем они говорят.
