A folyamatosan változó mai üzleti környezetben egy dolog állandó: az ügyfél, ügyfelek visszajelzéseinek felbecsülhetetlen ereje. Legyen szó elismerő leveleikről vagy a sérelmeik listájáról, minden egyes visszajelzés lehetőséget ad a fejlődésre, az alkalmazkodásra és az üzleti gyarapodásra. Bill Gates szerint a legelégedetlenebb ügyfeleink a legjobb tanulási forrásaink. De valljuk be, ha csak az ilyen ügyfeleinket használjuk egyetlen információforrásként, az meglehetősen torzíthatja stratégiai gondolkodásunkat.
Húsz évvel ezelőtt az elégedetlen ügyfelek csupán morgolódhattak és panaszkodhattak munkatársainknak. Napjainkban már lett viszont egy sikeres fegyverük a vállalatok ellen: ez pedig a sokat szidott közösségi média. A Wall Street Journal közölt erről egy érdekes cikket, mely szerint „a fogyasztók aránya, akik online tettek lépéseket egy-egy céggel szembeni elszámolás érdekében megháromszorozódott, sőt a 2020-as három százalékról kilenc százalékra emelkedett.” Tehát egyre több elégedetlen vásárló lép a nyilvánosság elé, és osztja meg rossz tapasztalatairól az interneten. De „csak minden 26. ügyfél mondja el egy vállalkozásnak a negatív tapasztalatát; az ügyfélszolgálati tapasztalatok szerint a többiek egyszerűen fogják magukat és lelépnek”. Tehát az elégedetlen ügyfeleknek csak körülbelül 3,85 százaléka emeli fel a hangját.
Ráadásul az „aktív panaszkodók” egy része olyan ember, akinek a vádjai általában megalapozatlanok. Egyes ügyfelek kizárólag csak azért „siránkoznak”, mert úgy gondolják, hogy a világ igazságtalan velük szemben. Az ügyfelek e 3,85 százalékának egy részét egyszerűen csupán a napi rossz hangulata hajtja, melynek semmi köze a termékünkhöz. Tehát a valóban elégedetlen ügyfeleinknek csak egy törpe minoritása fogja elmondani, hogy mi is a baj a termékünkkel. Mindig meg kell hallgatni őket, és figyelembe kell venni a véleményüket, de ez még mindig nem elég.
Az NPS mint visszajelzés-gyilkos
Az NPS, vagyis a Net Promoter Score körülbelül húsz évvel ezelőtt jelent meg, és sok marketinges számára vált sikeres munkaeszközzé. Bizonyára sokszor megkérdezték már tőlünk is, hogy „Milyen valószínűséggel ajánlaná a termékünket az ismerőseinek?”. Ennek a kérdésnek azonban megvannak a maga korlátai, ahogyan minden kvantitatív módszernek a piacon. Ha ilyen kérdést teszünk fel ügyfeleinknek, a válaszokat könnyű összesíteni és elemezni. De valójában számunkra nem egy egyszerűen használható eszközre lenne szükség; hanem olyanra, mely releváns adatokat is szolgáltat(na).
Az ilyen felmérések általában online kérdőívek formájában készülnek. A válaszadóknak korlátozott számú lehetőség közül kell választania (például „Igen” vagy „Nem”). De az „Ajánlanám a barátaimnak, hogy vegyék meg az Ön termékét, de…” válaszadás már ebben eleve lehetetlen. Ráadásul, ha a válaszadók azt mondják, hogy nem ajánlják a mi termékeink megvásárlását, soha nem is tudjuk meg, hogy valójában miért. Így érthető, hogy az NPS és a hasonszőrű eszközök nem arra vannak szabva, hogy kiderítsék a vásárlói magatartás mögött meghúzódó valódi okokat.
A boldog ügyfél mint megbízható forrás
Peter Drucker „Managing For Results” című könyvében azt mondta: „Az eredményeket a lehetőségek kiaknázásával érjük el, nem pedig a problémák megoldásával. Egy probléma megoldásával csak a normalitás helyreállítását remélhetjük. Maguknak az eredményeknek a lehetőségek kihasználásából kell(ene) származniuk”. Az elégedetlen ügyfeleink elmondhatják, hogy mi nem tetszik nekik a termékünkkel kapcsolatban. Viszont a boldog vásárlóink sokkal értékesebb információkkal szolgálhatnak arról, hogy mi is tetszik nekik. Ezt felhasználhatjuk már arra, hogy még vonzóbbá tegyük a termékkínálatunkat.
A vásárlói visszajelzések (szinte) használhatatlanok az innováció szempontjából
Képzeljük el, hogy egy autógyártó cég vezérigazgatójaként tevékenykedünk. Néhány vásárlónk elégedetlen, és mi megtaláljuk a módját, hogy beszéljünk velük, hogy feltárjuk elégedetlenségük okait. Tegyük fel, úgy vélekednek, hogy az ülések kényelmetlenek, a motorok túl zajosak, és az audiorendszer nem éppen felhasználóbarát. Ezeket a problémákat kiküszöbölhetjük, és elérhetjük, hogy az autónk kevesebb negatív érzelmet keltsen a jövőben. De amíg ezeknek a problémáknak a kezelésével vagyunk elfoglalva, lemaradhatunk arról a pillanatról, amikor az olyan újonnan érkezők, mint a Tesla vagy a BYD elrabolják az ügyfeleinket. Ha csak visszajelzéseket kérünk, akkor az innováció szempontjából felbecsülhetetlen értékű meglátásokat hagyhatunk mindig figyelmen kívül.
-
Mit tehetünk?
Beszélnünk kell(ene) az ügyfeleinkkel amennyire csak lehetséges. De nem szabad értelmetlen kérdőívek és online felmérések mögé bújnunk. Ki kell(ene) lépnünk az irodából, szemtől szembe kell találkoznunk az ügyfelekkel, és kérdések tucatjait kell(ene) feltennünk nekik. Kerülnünk kell az olyan közvetlen kérdéseket is, mint például „Tetszik a termékünk?”, mert ezek rólunk szólnak, nem róluk. Meg kell kérdeznünk a vásárlókat, hogy mit éreznek és gondolnak, amikor meglátják a termékünket a polcon, megveszik, használják, és megjavítják, ha nem működik. Érdeklődni kell a boldog vásárlóinknál, a boldogtalan ügyfeleinknél, a dühös vásárlóinknál, és még a nem vásárlóinknál is: azoknál az embereknél, akik megvehették volna a termékünket, de úgy döntöttek, hogy mégsem veszik meg.
Hogyan alakítja át az MI az ügyfél-visszajelzések kezelését?
Az ügyfél-visszajelzések aranyat érnek minden vállalkozás számára, hiszen döntő fontosságú betekintést nyújtanak az ügyfelek igényeibe és elégedettségi szintjébe. E visszajelzések kezelése és értelmezése azonban megterhelő lehet. Itt lép(het) be a mesterséges intelligencia: a Gépi Elme megváltoztat(hat)ja az ügyfél-visszajelzések kezelését, gyorsabbá, pontosabbá és mélyrehatóbbá teheti magát a folyamatot.
Az MI forradalmasít(hat)ja a vállalkozások ügyfélvisszajelzéseinek kezelését. A hagyományos módszerekkel ellentétben, melyek a kézi adatbevitelre és szubjektív értelmezésre támaszkodnak, a természetes nyelvfeldolgozást (NLP) és a gépi tanulást (ML) használja ki a visszajelzések gyors és objektív elemzésére. Ezek a technológiák lehetővé teszik az MI számára, hogy nagy mennyiségű adatot dolgozzon fel, értelmes meglátásokat vonjon le és trendeket is jelezzen előre.
Hatékonyság és gyorsaság
Az MI jelentősen felülmúlja az embereket a visszajelzések feldolgozásában. Több ezer vásárlói megjegyzést, véleményt és felmérési választ képes másodpercek alatt elemezni, azonosítva a legfontosabb témákat és érzéseket. Egy MI-rendszer például képes átvizsgálni a közösségi médiában tett említéseket, és azonnal megjelölni a negatív megjegyzéseket, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy azonnal foglalkozzanak a „rapid” problémákkal.
A mesterséges intelligencia egyik kiemelkedő jellemzője a visszajelzések kezelésében a valós idejű riasztások megléte. A vállalkozásoknak többé nem kell negyedéves jelentésekre várniuk ahhoz, hogy megértsék az ügyfelek véleményét. Az MI-eszközök azonnali értesítéseket tudnak küldeni a negatív visszajelzésekről, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy gyors intézkedéseket tegyenek, és megelőzzék a potenciális PR-válságokat.
Pontosság és betekintés
Az adatbevitel és elemzés során elkövetett emberi hibák torz eredményekhez és téves döntésekhez vezethetnek. A mesterséges intelligencia minimalizálja ezeket a tévedéseket azáltal, hogy következetes és pontos elemzést biztosít. Elfogultságok nélkül dolgozza fel a visszajelzéseket, biztosítva, hogy az adatok megbízhatóak és könnyen használhatóak is legyenek.
Az MI túlmutat a felszíni szintű elemzésen. Mélyen „belemerül” az ügyfeleink visszajelzéseibe, és olyan mintákat és trendeket azonosít, melyek az emberi elemzők számára nem lennének fontosak. A mesterséges intelligencia például képes felismerni az ügyfélérzelmek idővel történő finom változásait, értékes betekintést nyújtva a változó ügyféligényekbe és -preferenciákba is.
