Як зазначає Ірина Чубукова у своїй книзі "Клієнтська аналітика", важливо розуміти, що клієнтська аналітика має чотири рівні розвитку, і кожен із них надає компаніям різні можливості для вдосконалення сервісу.

Рівень 1: Описова аналітика – "Що сталося?"

Описова аналітика є фундаментом, на якому будується вся подальша аналітична робота. На цьому рівні компанія просто фіксує події та факти.

Хоча цей рівень аналітики лише констатує факти, він є необхідною умовою для переходу до наступних рівнів.

Рівень 2: Діагностична аналітика – "Чому це сталося?"

Рівень 3: Прогнозна аналітика – "Що станеться?"

Прогнозна аналітика дозволяє компанії передбачати майбутні тенденції та поведінку клієнтів.

Прогнозна аналітика є доступнішою, ніж може здаватися: для початку аналізу достатньо мати два місяці історичних даних про клієнтів або інформацію про тисячу покупок на місяць.

Приклад застосування прогнозної аналітики:

Рівень 4: Приписна аналітика – "Як ми можемо це реалізувати?"

Приписна аналітика — це вищий рівень, який не лише виявляє проблеми та прогнозує тенденції, але й надає конкретні рекомендації щодо дій.

Приписна аналітика, яка відповідає на питання «Що нам робити?», базується на результатах описової, діагностичної та прогнозної аналітики, надаючи рекомендації щодо оптимальних рішень. Це сприяє більш обґрунтованому прийняттю рішень у компанії.

Приклади запитань, на які може відповісти приписна аналітика:

У роздрібній торгівлі:

• Яким групам клієнтів слід запропонувати цільові маркетингові кампанії, щоб збільшити виручку на 5% у наступному місяці?
• Які товари або категорії товарів варто додати до асортименту, щоб утримати клієнтів із сегмента «ймовірний відтік»?

У сфері освіти:

• Які додаткові навчальні курси запропонувати студентам із сегмента «ймовірний відтік», щоб утримати їх у навчальному закладі?

Однією з ключових методологій, яка ідеально доповнює Lean у клієнтському сервісі, є Total Quality Management (TQM) – комплексна система управління якістю, спрямована на постійне вдосконалення всіх аспектів діяльності організації для задоволення потреб клієнтів.
TQM базується на восьми ключових принципах, які мають безпосередній вплив на клієнтський сервіс:

Орієнтація на клієнта: Розуміння поточних і майбутніх потреб клієнтів, прагнення не просто відповідати їхнім очікуванням, а перевершувати їх.

Лідерство: Керівники встановлюють єдність мети та напрямів розвитку організації, створюючи середовище, в якому працівники можуть повністю залучитися до досягнення цілей у сфері клієнтського сервісу.

Залучення персоналу: Працівники всіх рівнів є основою організації, і їхнє повне залучення дозволяє використовувати їхні здібності на благо клієнтів.

Процесний підхід: Управління діяльністю та пов'язаними ресурсами як процесами, що дозволяє ефективніше досягати бажаних результатів у клієнтському сервісі.

Системний підхід до управління: Ідентифікація, розуміння та управління взаємопов'язаними процесами як системою сприяє результативності та ефективності організації в досягненні її цілей.

Безперервне вдосконалення: Постійне вдосконалення загальних показників діяльності організації має бути незмінною метою.

Прийняття рішень на основі фактів: Ефективні рішення базуються на аналізі даних та інформації, що особливо важливо в клієнтській аналітиці.

Взаємовигідні відносини з постачальниками: Організація та її постачальники є взаємозалежними, і взаємовигідні відносини підвищують здатність обох сторін створювати цінність для кінцевого клієнта.

TQM надає потужний інструментарій для вирішення проблем, пов'язаних з клієнтським сервісом.

Розглянемо, як можна застосувати принципи та інструменти TQM для вирішення проблеми падіння продажів та зростання відтоку клієнтів:

• Створення якості на рівні процесів: Замість виявлення та виправлення помилок постфактум, TQM фокусується на запобіганні проблемам шляхом проєктування процесів, які від початку забезпечують високу якість обслуговування.
• Вимірювання якості послуг: Використання таких метрик, як Net Promoter Score (NPS), Customer Satisfaction Index (CSI), Customer Effort Score (CES) для об'єктивної оцінки якості клієнтського сервісу.
• Розгортання функції якості (QFD): Систематичний метод переведення "голосу клієнта" в конкретні технічні вимоги для кожного етапу розробки та надання послуг.
• Аналіз режимів і наслідків потенційних відмов (FMEA): Проактивне виявлення потенційних проблем у клієнтському сервісі та розробка превентивних заходів.
• Цикл PDCA (Plan-Do-Check-Act): Структурований підхід до постійного вдосконалення, який передбачає планування змін, їх впровадження, перевірку результатів та стандартизацію успішних практик.
• Стандартизація процесів: Розробка та впровадження стандартів обслуговування для забезпечення стабільної високої якості взаємодії з клієнтами.
• Розвиток культури якості: Формування організаційної культури, в якій кожен працівник розуміє свою роль у забезпеченні задоволеності клієнтів та прагне до постійного вдосконалення.

Такий всеохоплюючий підхід дозволяє компаніям системно підвищувати якість клієнтського сервісу, що призводить до зростання лояльності клієнтів, зниження відтоку та збільшення доходів.

На основі цього кейсу можна виділити ключові етапи процесу кластеризації клієнтів:

1. Збір та підготовка даних про клієнтів
2. Вибір змінних для кластеризації
3. Проведення кластерного аналізу
4. Інтерпретація отриманих сегментів
5. Розробка стратегій для кожного сегмента

Такий підхід демонструє важливість розуміння структури клієнтського активу та показує, як методи кластеризації можуть бути ефективно застосовані для підвищення лояльності клієнтів та збільшення доходів компанії.

Поєднання Lean-методології зі штучним інтелектом (ШІ) відкриває нові горизонти для клієнтського сервісу. Розглянемо приклад компанії Daily Harvest:

Компанія Daily Harvest використовує ШІ для трьох ключових напрямків:

• Персоналізованих рекомендацій:

Завдяки ШІ Daily Harvest аналізує замовлення клієнтів та історію переглядів на вебсайті, щоб пропонувати персоналізовані рекомендації щодо продуктів, які відповідають їхнім дієтичним потребам та вподобанням. Це допомагає клієнтам відкривати нові продукти та підтримувати інтерес до асортименту компанії.

• Покращення обслуговування клієнтів:

Крім того, ШІ-чатботи покращують обслуговування клієнтів, надаючи швидкі відповіді та визначаючи клієнтів, які потребують додаткової підтримки.

• Оптимізації пакування:

Також ШІ оптимізує пакування, розраховуючи необхідну кількість сухого льоду залежно від розміру відправлення та погодних умов, що забезпечує своєчасну доставку та збереження якості продуктів.

Штучний інтелект (ШІ) є потужним інструментом, але його ефективність безпосередньо залежить від якості даних, які він обробляє. На початкових етапах впровадження ШІ можуть виникати труднощі. Наприклад, коли компанія Daily Harvest запустила свій новий чат-бот, інструмент іноді надавав некоректні відповіді клієнтам. Компанія переглянула процеси навчання та налаштування своєї моделі ШІ, спочатку надаючи ручні відповіді та зосередившись на кількох конкретних випадках, поки модель не отримала достатньо точних даних для покращення результатів.

Цей приклад чудово ілюструє, як невеликі компанії можуть використовувати ШІ для підвищення ефективності операцій та покращення взаємодії з клієнтами, а також показує, як Lean-підхід до вдосконалення допоміг компанії подолати початкові труднощі з впровадженням нової технології.

Для компаній, які прагнуть покращити свій клієнтський сервіс за допомогою Lean-методології, ми рекомендуємо такі практичні кроки:

Оцініть поточний рівень аналітичної зрілості:

• На якому з чотирьох рівнів аналітики знаходиться ваша компанія?
• Чи використовуєте ви дані для прийняття рішень щодо клієнтського сервісу?

Впровадьте A3-методологію:

• Навчіть команду використовувати цей інструмент для структурованого вирішення проблем
• Почніть з малого – виберіть одну конкретну проблему для пілотного проєкту

Розвивайте аналітичні компетенції:

• Інвестуйте в навчання персоналу методам аналізу даних
• Створіть культуру прийняття рішень на основі даних

Використовуйте технології вдумливо:

• Впроваджуйте ШІ та інші технології з чіткими цілями щодо покращення клієнтського досвіду
• Забезпечте належний контроль якості та механізми зворотного зв'язку

Постійно вдосконалюйте процеси:

• Регулярно переглядайте та оптимізуйте процеси клієнтського сервісу
• Залучайте працівників передової лінії до ідентифікації можливостей для покращення

У компаніях із високим рівнем аналітичної зрілості використовуються всі види клієнтської аналітики: описова, діагностична, прогнозна та приписна. Однак більшість компаній наразі перебувають на рівні між описовою та діагностичною аналітикою. Багато хто ставить за мету впровадження прогнозної та приписної аналітики в найближчому майбутньому.

У сучасному конкурентному бізнес-середовищі компанії не можуть дозволити собі ігнорувати можливості, які надають Lean-методологія та сучасні аналітичні підходи. Ми бачимо, що поєднання Lean-інструментів з потужними аналітичними методами та штучним інтелектом створює синергетичний ефект, який може суттєво підвищити ефективність клієнтського сервісу та конкурентоспроможність компанії в цілому.

Згідно з дослідженнями, роль прогнозної та приписної аналітики останніми роками зростає, іноді вони стають критично необхідними та важливими для компаній.

Використання Lean інструментів та штучного інтелекту (ШІ) в клієнтській аналітиці дозволяє бізнесам глибше розуміти потреби своїх клієнтів, персоналізувати пропозиції та покращувати взаємодію з ними. Завдяки ШІ компанії можуть аналізувати великі обсяги даних, прогнозувати поведінку клієнтів та оптимізувати стратегії обслуговування.