NPS, CSAT/CDSAT ve CES
Giriş. 2010 yılında, müşteri deneyimini değerlendirmek için güçlü bir araç ortaya çıktı – müşteri çaba skoru CES (Customer Effort Score). CEB firmasının danışmanları tarafından icat edilmişti. Fikir, müşterinin tek bir soruya verdiği yanıt üzerinden tekrar satın alma olasılığını değerlendirmekti. Tasarımın güzelliği, sorunun yalnızca bir tane olmasıydı (bilindiği üzere, soru sayısı arttıkça anketi tamamlayan müşteri sayısı azalır). CES sadece bir gösterge olmakla kalmıyor, aynı zamanda mümkün olan en fazla müşteriyi sorgulama imkanı sunuyordu.
CEB’dekilerin bakış açısına göre, NPS endeksi, CSAT/CDSAT ikilisi, ya da CSI’nin modifikasyonları, sadakat tahmincisi (yani firmanın ürünlerini satın alma ya da tavsiye etme hazırlığı) rolüne uygun değildi. O zamana, 2010 Temmuz’unda “Harward Business Review” dergisinde “Müşterilerinizi Hayran Bırakmayı Bırakın” başlıklı bir makale yayınlanmıştı ve bu makalenin sonuçları, memnuniyet ile sadakat arasındaki korelasyonun düşük olduğunu belirtiyordu.
Ayrıca, dikkatlice incelendiğinde bu, mantıken de açıktır çünkü sadakat çeşitli şekillerde olabilir.
Örneğin, Norilsk’e uçakla gitmeniz gerekiyorsa ve oraya uçan tek havayolu şirketi varsa, bilete, New York’a gitse bile ödeme yapmak zorundasınızdır. Ancak yapacak bir şey yok: monopolcüye zorunlu sadakat. Makalede verilen rakamlara göre, %20 memnun müşteri alışverişi bırakmayı düşünüyor, %28 memnun olmayan müşteri ise yine de alışverişe devam etmeyi düşünüyor.
Bu, memnuniyet göstergelerinin (CSAT/CDSAT ve CSI) pazarlama departmanlarının müşteri davranışları hakkında doğru sonuçlar çıkarmalarına olanak tanımadığını gösteren hipotezin doğruluğunu gösteriyordu.NPS, sadakat göstergesi olarak biraz daha iyiydi, ancak içsel kusurları ve bozukluğu nedeniyle de çok yardımcı olmuyordu. NPS neden kusurlu? Bu göstergenin internet üzerinde ciddi eleştirileri var ancak, makalenin amacından sapmamak için, iki ana kusurunu anacağım:
- Aynı NPS değerlerine rağmen, detraktörlerin, nötrlerin ve promotörlerin dağılımı farklı olabilir, yani iki farklı sadakat düzeyine sahip kitle aynı sayıyla işaretlenir.
- NPS değeri, müşterinin şirketle temasından sonra ne kadar zaman geçtiğine, yani ölçüm metoduna çok bağlıdır.
CEB’den uzmanlar ne buldu? CES ölçümü için ilk soru şöyle formüle edilmişti: “Sorununuzu çözmek için ne kadar çaba sarf ettiniz?” ve beş yanıt seçeneğinden birini içeriyordu, burada 5 “çok fazla çaba” anlamına gelirken, 1 “hiç çaba” anlamına geliyordu.
Fikir iyiydi ve düşünce doğruydu ama sorunların olduğu ortaya çıktı. Öncelikle çeviriyle. Örneğin, orijinalde “Ne kadar” ve “İstek” vardı; burada “ne kadar” anlamsal olarak doğrudur ve görevin anlamına karşılık gelir. Ancak bazı dillere doğrudan çeviri yapıldığında sorunun anlaşılmasında sorunlar ortaya çıktı.
Ifadesi biraz tuhaf geliyor. Tabii ki, Rusça yalnızca bununla ilgili sorun yaşanan dil olmadı.İkinci olarak, farklı ülkelerde 1’den 5’e kadar olan ölçek çok anlamlı algılanamıyor. Bazı yerlerde insanlar 1’in “mükemmel” anlamına geldiğine (koşullu olarak podyumun ilk sırasına karşılık gelir), diğer yerlerde ise 1’in, yetersizden bile düşük olduğu bir direk olduğunu anlıyorlar. Aynı zamanda, kötü bir durum da ortaya çıktı. Soru, “sorununuzu çözmek için” yerine “sorununuzun çözümü için” şeklinde, yani fiilden isim kullanılarak değiştirildiğinde, sorun gerçekte çözülmemiş olsa bile, yanıltıcı pozitif yanıtlara yol açabiliyordu.
CES 2.0
CEB’den insanlar soruyu değiştirerek CES (müşteri çaba skoru) 2.0 göstergesini, önceki eksikliklerden arındıran bir hale getirdiler. Yeni soru şöyleydi: “Şirketin, sorunu çözme konusunda size kolaylık sağladığını düşünüyor musunuz?”. Olası yanıt seçenekleri beş yerine yediye çıktı. Bu arada, yedi puanlık ölçekler, beş ve on puanlık ölçeklerden daha iyidir: örneğin, beş puanlık ölçek “beş eksi” koymaya imkan vermez, on puanlıkta ise “sekiz” ile “dokuz” arasındaki farkı anlamak pek kolay değildir.İlginç olan, ne CES 2.0 ne de öncüsü CES, müşteri hizmetleri ve müşteri deneyimi yönetimi alanında yaygın kullanım bulamadı. Belki de göstergeye yeterince PR yapılmamıştı ya da şirket yöneticileri tarafından anlaşılması zordu. Ayrıca, müşteri deneyimi yöneticisi gibi, psikolojik olarak CES sorusunun formulasyonu ret hissine neden olabilir: “ne demek, şirket sorunu çözme olanağı sağlamıyor?” Bu, onun işini yapmadığı veya kötü yaptığı anlamına gelir.
Önemli bir gerçek. Müşteri sadakatindeki değişimin doğrusal olmadığı ortaya çıktı. 5 puanlık bir değerlendirmeye ulaşıldığında, her bir sonraki puan için sadakat yalnızca %2 artarken, 5 puanlık bir değerlendirme için büyüme %20 olabilir. Yani 5, bundan sonra ekonomik bir gerekçenin takip etmesi gereken bir eşik değeri, yani müşteri sorunlarının çözümüne daha fazla para yatırmak veya her şeyi olduğu gibi bırakmak mı gerektiği. CES 2.0’nin, örneğin, 5’ten 6’ya artması o kadar çok kaynağı tüketebilir ki, bu karlı olmayabilir.Perspektifler. Yazarın görüşüne göre, CES 2.0 ölçümü, NPS ve memnuniyet göstergelerinin paralel ölçümünü iptal etmemelidir. Belirli koşullar altında, göstergeler arasında korelasyonlar oluşursa veya aksine kaybolursa, bu, analitik departmanlara sorular sormak için iyi bir neden olacaktır.
CES 3.0
CES (müşteri çaba skoru) 2.0’ın mevcut halini kullanarak elde edilen sonuçlar yeterli bilgi sağlamadığı için yönetim için yetersiz kalıyor. Örnek: Diyelim ki, değer düştü (bu arada, göstergeyi IVR veya chatbotlar ve mesajlaşma uygulamaları aracılığıyla ölçmek mümkün), 20 agent grubumuz, iki destek hattımız, 1.000 üründen oluşan bir ürün yelpazemiz var.
Düşüşe bakıyoruz ve nedeni bulmak için ciddi bir şekilde uğraşmalıyız, bu arada neden yalnızca bir tane olmayabilir, birbiri üzerine binen başka nedenler de olabilir. Bu yüzden aşağıdakiler için aynı anda ölçülecek çok boyutlu bir CES 3.0’a ihtiyaç var:
- Ürünler veya ürün grupları için
- Müşteri sorularının içeriği için
- Agent grupları için
- Agent gruplarının supervizörleri için (farklı supervizörler altında aynı insanlar bile farklı çalışabilir)
- Yürütülen pazarlama aktiviteleri için
Bu tür çok boyutluluk, yeni CES’in problemleri hızla tanımlamasına izin verecektir. Ancak bu, tamamen yeni bir tür “akıllı” uyarı sistemini gerektirecektir: BI panelleri ve gösterge tablolarındaki birçok gösterge yerine, otomasyon metin olarak önyargılar sunacaktır: “G 07.01.21 ürün promosyonu sırasında, müşterilerin Q sorunuyla ilgili en büyük zorluklar, S supervizörünün yönetimindeki 3 numaralı agent grubunda yaşandı.”
Oki-toki’ de müşteri anketleri için otomatik bir script oluşturabilir ve elde edilen sonuçları dahili CRM’inize kaydedebilir veya AMOCRM, Bitrix24 ya da kendi CRM’inize entegre edebilirsiniz. Açıklanan metriği kullanmanın yanı sıra, otomatik ses analizi ve görüşme değerlendirme anketlerinizi kullanarak agent hatalarını bulup düzeltmek de mümkündür, bunlar da Oki-toki’de mevcut.
