CC BY
88
Коммуникационный менеджмент и стратегическая коммуникация в государственном управлении
Калабихина И.Е., Чесноков А.А.
Использование контент-анализа коммуникаций в онлайн-консультанте для улучшения клиентского опыта
Калабихина Ирина Евгеньевна — доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой народонаселения, экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, РФ.
E-mail: ikalabikhina@yandex. ru SPIN-код РИНЦ: 4797-0588 ORCID ID: 0000-0002-3958-6630
Чесноков Алексей Анатольевич — ассистент кафедры маркетинга, экономический
факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, РФ.
E-mail: info@4esnokov.ru
SPIN-код РИНЦ: 7487-8890
ORCID ID: 0000-0002-9672-4219
Аннотация
Публикация представляет результаты анализа цифровых коммуникаций, сбора маркетинговых данных и последующего структурирования выявленных проблем коммуникации с клиентом. Актуальность обоснована тем, что перед маркетологами стоит проблема оценки эффективности и оптимального выбора каналов коммуникации с потребителями, в том числе для сбора первичной информации и в качестве источника вторичной информации для последующего анализа. Цель исследования — разработка методики по улучшению клиентского опыта на основе контент-анализа диалогов между сотрудниками компании и посетителями сайта в онлайн-консультанте (чате). В работе подчеркивается важность клиентского опыта как залога верной стратегии развития. Исследование проведено методом контент-анализа, с помощью которого изучались реальные диалоги в онлайн-консультанте. Опрос посетителей сайта компании применен для верификации структуры вопросов, позволяющих улучшить клиентский опыт. В работе определены укрупненные группы и подгруппы проблемных сюжетов в диалогах с клиентами компании; представлены примеры слов и словосочетаний, использованных в каждой группе, и примеры диалогов с клиентами по всем этим группам, что также может быть использовано в практических целях. Авторами разработана и апробирована практическая методика по улучшению клиентского опыта и совершенствованию подобных маркетинговых инструментов на примере конкретной торговой компании. Разработан также метод использования знаков «эмодзи» («смайликов») для оценки эмоционального фона сообщений клиента и классификации проблемных вопросов. Обозначены перспективы практического применения уже имеющихся результатов данного исследования и продолжений исследований в данном направлении.
Ключевые слова
Клиентский опыт, контент-анализ, маркетинг, онлайн-консультант, чат, ритейл. DOI: 10.24411/2070-1381-2020-10068
Введение. Актуальность исследования
В настоящее время маркетологи сталкиваются с рядом проблем, обусловленных скоростью развития цифровых технологий. К основным вызовам современного маркетинга можно отнести снижение эффективности привычных методов и инструментов и увеличение потенциальных каналов коммуникаций.
Снижение эффективности привычных методов и инструментов — закономерное явление в условиях стремительного развития цифровых технологий, когда апробированные и успешно применявшиеся маркетологами в прошлом приемы теряют свою актуальность в настоящем. Существуют исследования, свидетельствующие о том, что инструменты «традиционного маркетинга» уже недостаточно эффективны, и предлагающие новые «методы и маркетинговые меры», акцентирующие внимание на появлении «современных, динамично развивающихся форм коммуникации» [Татаринов 2019]. Подчеркивается недостаточность даже современных решений и необходимость постоянной модернизации и внедрения новых маркетинговых инструментов и методов [Там же]. В эпоху цифровизации рынков маркетинг «становится очень динамичным», а «маркетинговые инструменты развиваются особенно интенсивно в связи с высокой степенью конкуренции» [Герасименко 2019, 44].
Увеличение потенциальных каналов коммуникаций — это появление сайтов, различных социальных сетей, мессенджеров, форумных площадок и т.д. И это закономерный результат быстрого роста числа пользователей сети Интернет по всему миру: например, за период с января 2018 по январь 2019 гг. число пользователей сети Интернет увеличилось на 366 млн человек (то есть в среднем по 1 млн новых пользователей в день) и достигло 4,388 млрд человек; число уникальных мобильных пользователей за тот же период возросло на 100 млн и достигло 5,112 млрд человек; рост пользователей социальных сетей (включая мессенджеры) составил 288 млн человек, а всего их уже 3,484 млрд человек, из которых 3,256 млрд человек пользуются ими через мобильные устройства1.
В глобальном обзоре на тему развития интернета и цифровых технологий только наиболее популярных (по числу пользователей) социальных сетей и мессенджеров перечислено 20 шт., из которых 12 — социальные сети, 8 — мессенджеры2. При этом общее число существующих в мире социальных сетей и мессенджеров исчисляется как минимум десятками, и регулярно создаются новые.
Следовательно, перед маркетологами стоит постоянно усложняющаяся проблема оценки эффективности и оптимального выбора конечного числа каналов коммуникации с существующими и потенциальными потребителями, в том числе для
1 Вся статистика интернета на 2019 год — в мире и в России // Web Canape [Электронный ресурс]. URL: https://www.web-canape.ru/business/vsya-statistika-interneta-na-2019-god-v-mire-i-v-rossii/ (дата обращения: 25.03.2020).
2 Там же.
сбора первичной информации и/или в качестве источника вторичной информации для последующего анализа и применения.
Рассмотренные выше проблемы маркетинга действуют в совокупности, от качества их решения зависят экономические результаты деятельности каждой компании, претендующей на успех в мире цифровых технологий. Актуальность разработки маркетингового инструмента, позволяющего в той или иной степени эффективно работать со вторичной информацией, трудно переоценить. Глобальный рынок онлайн-чатов клиентов с сотрудниками («живой чат») вырастет с $478,75 млн по итогам 2016 г. до $6873,38 млн по итогам 2023 г., то есть ежегодный рост данного рынка составит около 46,3%3. А общемировой рынок чат-ботов вырос с $1,0 млрд по итогам 2018 г.4 до $2,6 млрд по итогам 2019 г. с прогнозируемым ростом до $9,4 млрд по итогам 2024 г.5
Акцент на клиентском опыте важен, так как инвестирование в какие-либо современные технологии без вовлеченности клиентов и без позитивного клиентского опыта — это «неверная стратегия, которая не может дать нужный результат» [Кузин 2019, 97].
Качество работы онлайн-чатов напрямую влияет на клиентский опыт. Используют этот инструмент в настоящее время около 89% компаний, его качество становится ключевым фактором в решении клиента о продолжении сотрудничества с компанией6. Важность клиентского опыта как необходимого конкурентного преимущества растет с каждым годом7, фокусирование на нем стало наиболее важной маркетинговой инвестицией в современном бизнесе8, а инновационными становятся те
3 Live chat market to grow at 46.32% CAGR during 2018-2023 // Red Newswire [Электронный ресурс]. URL: https://www.rednewswire.com/live-chat-market-to-grow-at-46-32-cagr-during-2018-2023/ (дата обращения: 28.03.2020).
4 Global Chatbot Market 2018-2019 &Forecast to 2027: Introduction of NLP to Chatbots Offer Lucrative Opportunities for Chatbots Vendors // Red Newswire [Электронный ресурс]. URL: https://www.globenewswire.com/news-release/2019/05/14/1823674/0/en/Global-Chatbot-Market-2018-2019-Forecast-to-2027-Introduction-of-NLP-to-Chatbots-Offer-Lucrative-Opportunities-for-Chatbots-Vendors.html (дата обращения: 24.03.2020).
5 The latest market research, trends, and landscape in the growing AI chatbot industry // Business Insider [Электронный ресурс]. URL: https://www.businessinsider.com/chatbot-market-stats-trends (дата обращения: 30.03.2020).
6 Customer Experience Is the New Brand // Forbes [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/sites/shephyken/2018/07/15/customer-experience-is-the-new-brand/#4013f7167f52 (дата обращения: 28.03.2020).
7 Управление клиентским опытом // Naumen [Электронный ресурс]. URL: https://www.naumen.ru/digital-transformation/customer experience management.php (дата обращения: 30.03.2020).
8 Customer Experience Is the New Brand // Forbes [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/sites/shephyken/2018/07/15/customer-experience-is-the-new-brand/#4013f7167f52 (дата обращения: 28.03.2020).
компании, которые применяют различные способы коммуникаций и комбинируют их элементы так, чтобы обеспечить наиболее ценный совокупный клиентский опыт [Бутковская 2019, 42].
Что касается компании, на базе которой проведено исследование, следует уточнить, что организация использует следующие каналы коммуникации с клиентами (с указанием доли канала в общем объеме коммуникаций):
- 47% — общение по телефону;
- 22% — общение по электронной почте;
- 15% — общение в мессенджерах;
- 14% — обращение в онлайн-чате на сайте;
- 2% — общение в социальных сетях.
При этом, как показало интервьюирование сотрудников компании, если мессенджеры и электронную почту в основном используют постоянные клиенты, то в онлайн-чат в основном обращаются посетители сайта — потенциальные клиенты, привлечение которых является стратегически важным элементом бизнеса.
Теоретическая база исследования
Исследование ведется с использованием метода контент-анализа, под которым понимается «систематическая числовая обработка, оценка и интерпретация формы и содержания информационного источника» [Мангейм, Рич 1997, 270]. Данный метод применяется в маркетинге, политологии, социологии и других дисциплинах, когда требуется обобщить материальные и/или цифровые «проявления поведения и отношений различных» субъектов [Там же], например поставщика продукта и потребителя. В маркетинге контент-анализ — это инструмент «выявления отдельных параметров ценности рыночного предложения» [Герасименко, Слепенкова 2019, 138]. С технической точки зрения контент-анализ — это некоторое «множество слов, объединенных вместе» на основании того или иного классификационного признака [Харченко 2009, 134] или группы признаков. Конечной целью обобщения (объединения), то есть целью контент-анализа, является вычленение содержательного контекста из различных текстовых документов, в том числе из цифровых источников информации. При этом текст понимается как некоторое формально-логическое образование, и, следовательно, его можно исследовать теми или иными формализованными методами. В ходе контент-анализа применяются различные методы и приемы, различают «количественный» и «неколичественный» [Пашинян 2012, 14]
157
(качественный) виды контент-анализа, но сам метод всегда остается в научном поле, сохраняя «формализованность, систематизированность и строгость» [Там же, 15].
В рамках данного исследования метод применяется для контент-анализа диалогов, то есть количественного и качественного анализа текстов диалоговых переписок в онлайн-консультанте в целях улучшения клиентского опыта. Под клиентским опытом подразумевается общая удовлетворенность клиента результатами и качеством общения с онлайн-консультантом, включая в том числе: удобство, скорость и полноту получения информации; реакцию на жалобы и предложения клиента; компетентность, вежливость и доброжелательность сотрудников компании.
Добавим, что в маркетинге применяются различные показатели удовлетворенности клиентов [Изакова и др. 2017]; наиболее известные — индексы удовлетворенности клиентов и потребительской лояльности. Индекс удовлетворенности клиентов (Customer satisfaction index, CSI) показывает, насколько клиент удовлетворен взаимодействием с компанией, ее сотрудником, продуктом или сервисом [Варфоломеев и др. 2016]. В основе расчета лежит идея о том, что удовлетворенность зависит не только от характеристик продукта, но и от того, насколько важны эти характеристики для клиента [Чернобаева 2018, 313]. Индекс потребительской лояльности (Net promoter score, NPS) показывает приверженность потребителя продукту или компании и готовность рекомендовать их, а также используется для оценки готовности к повторным покупкам [Носкова 2019, 22].
В данной работе мы предлагаем не просто инструмент для оценки клиентского опыта, но и метод улучшения клиентского опыта, а также апробацию методики на конкретном кейсе.
Постановка цели и задачи
Онлайн-консультант (программное обеспечение для дистанционного общения с клиентом, посещающим сайт компании) сегодня стал распространенным инструментом в сфере ритейла. Коммуникация между посетителем сайта (клиентом в широком смысле) и оператором (представителем компании) является источником маркетинговой информации (оценка работы консультанта, удовлетворенность пользователя сайта, сигналы пользователей о неисправностях сайта и пр.).
Взаимодействуя с онлайн-консультантом, клиент получает тот или иной опыт,
от которого во многом зависит продолжение сотрудничества с компанией, обращение к
ее услугам в будущем. Согласно исследованиям, около 32% клиентов готовы сразу
отказаться от продукта после первого же негативного опыта общения с компанией, а
158
потому порядка 81% компаний-лидеров рынка считают именно клиентский опыт одним из ключевых своих отличий от конкурентов9. Иными словами, клиентский опыт, понимаемый как «совокупность впечатлений, знаний и ассоциаций», получаемых клиентом при взаимодействии с компанией, — это то, что сегодня определяет успешность компании (независимо от сферы ее деятельности) [Бутковская 2019, 41].
Нам представляется, что анализ коммуникаций с последующим структурированием выявленных проблем (сигналов) и проведением маркетинговых изменений в компании на основе полученной информации позволит улучшить клиентский опыт. Следовательно, необходимо разработать разветвленную структуру перспективных вопросов для регулярного мониторинга клиентского опыта по этим проблемам, предложить и апробировать рекомендации по улучшению клиентского опыта на основе мониторинга онлайн коммуникаций.
Целью исследования, таким образом, является разработка методики по улучшению клиентского опыта коммуникации с сотрудниками компании посредством онлайн-консультанта (чат на сайте компании) на основе контент-анализа диалогов, имеющих место в процессе коммуникации между представителями компании и посетителями сайта.
Методология исследования
Метод — контент-анализ диалогов между представителями компании и посетителями сайта в онлайн-консультанте. Дополнительно проводился опрос клиентов-посетителей сайта.
Уточним, что рассматриваемая компания занимается производством строительных материалов (в основном ревизионных люков) и в ней принята следующая сегментация клиентов:
- розничные клиенты, приобретающие онлайн (через сайт) или офлайн в розничных магазинах компании;
- мелкооптовые клиенты (преимущественно дизайнеры и прорабы), приобретающие для своих клиентов;
- дилеры;
- строительные организации.
9 Управление клиентским опытом // Naumen [Электронный ресурс]. URL: https://www.naumen.ru/digital-transformation/customer experience management.php (дата обращения: 30.03.2020).
Данные, собранные для исследования:
1) 430 диалогов, состоявшихся в онлайн-консультанте компании с октября по декабрь (включительно) 2018 г., для контент-анализа с целью получения маркетинговой информации;
2) опрос посетителей сайта (январь - апрель 2019 г.) для проверки структуры вопросов для улучшения клиентского опыта (структуры кодирования) в рамках контент-анализа (77 респондентов).
В ходе проведения исследования проанализировано 430 диалогов, состоявшихся в онлайн-консультанте JivoSite компании на ее сайте. Исследование проводилось при помощи программного обеспечения MAXQDA. Данная программа имеет необходимые функции для проведения анализа неструктурированных данных, позволяет кодировать фрагменты документов, после чего удобно проводить контент-анализ загруженных диалогов по различным вопросам.
Мы предполагаем, что все вопросы, которые задаются на сайте, отражают потребности большинства пользователей (хотя и признаем, что часть аудитории мы не можем исследовать — некоторые пользователи могут и не выходить на коммуникацию, а просто покидать сайт, не обнаружив в первые минуты необходимой информации, данных, функций). Пользователи сегодня все чаще начинают покупку с посещения сайта компании и в случае наличия интернет-магазина, и в случае наличия только стационарных магазинов.
Онлайн-консультант10 — это программное обеспечение, предназначенное для интеграции на сайты компании различной тематики с целью обеспечения онлайн-помощи пользователям. Благодаря этому сервису консультанты (менеджеры по продажам) сайта могут круглосуточно в режиме реального времени консультировать клиентов по их вопросам, решать проблемы, с которыми столкнулся человек при работе с веб-ресурсом компании или более детально описывать работу/продукт компании. Чтобы получить помощь или ответ на интересующий вопрос, пользователю необходимо написать в специальную всплывающую форму на сайте.
10 Онлайн-консультант // Википедия [Электронный ресурс]. URL: https://m.wikipedia.org/wiki/Онлайн-консультант (дата обращения: 27.03.2020).
Письменная коммуникация из онлайн-консультанта сохраняется, консультант-представитель фирмы может быстро ориентироваться в ситуации, не задавая массу вопросов, на которые уже был получен ответ, а также оперировать указанными ранее данными. Функция сохранения полезна и для анализа качества работы консультанта.
Для изучения были взяты все диалоги с октября по декабрь 2018 г.11, которые послужили базой для формирования списка кодирования.
Статистика сервиса «Яндекс.Метрика» (счетчика на сайте компании) показывает, что доля целевых визитов клиентов, воспользовавшихся сайтом согласно установленной цели «воспользовались онлайн-консультантом», составляет 0,95%.
Смысловыми единицами исследования были слова, словосочетания, знаки «эмодзи» и другие эмоциональные знаки, употребляемые в диалогах в онлайн-консультанте. Слова и словосочетания распределены в выделенные нами тематические группы и подгруппы. В качестве единицы исследования также мог выступать смысл апелляций клиента к консультанту (при качественном контент-анализе диалогов).
Единицами счета были:
1) частота упоминаний выделенных смысловых единиц в диалогах согласно тематической структуре (в количественном контент-анализе);
2) наличие определенных смысловых единиц в диалоге (в качественном контент-анализе).
На начальном этапе, после первичного анализа диалогов, были сформированы тематические группы кодов, которые в процессе контент-анализа при необходимости уточнялись (разбивались) на подгруппы кодов, отвечающие за отдельные проблемные сюжеты в клиентском опыте при использовании онлайн-консультанта.
В дальнейшем для проверки правильности выбранных групп кодов и возможных пропусков кодов был проведен опрос посетителей сайта компании, которые воспользовались онлайн-консультантом; им задавался открытый вопрос: «Что вас побудило написать в чат на сайте?». Было получено 77 ответов. На основе полученных данных опроса подтверждена выбранная нами структура кодирования в процессе поиска недостатков в дистанционных консультациях. Таким образом, структура кодов была описана верно, не осталось неклассифицированных обращений.
11 В онлайн-консультанте JivoSite история переписки с пользователями хранится в течение двух месяцев.
Структура проблемных вопросов, примеры конкретных кодов (слов, словосочетаний, знаков по тематическим направлениям), обоснование выбора кодовых подгрупп, рекомендации по улучшению клиентского опыта на основе выделенных проблем представлены в результатах исследования.
Для исследования брались диалоги, которые происходили в период с октября по декабрь 2018 г. Понимая, что на рынке, на котором работает компания, может существовать сезонный эффект, который может исказить данные исследования, мы дополнительно проверили гипотезу об отсутствии ярко выраженного (рост или снижение спроса в два и более раз относительно условной средней) сезонного коэффициента. Мы ориентировались на месячный шаг, поскольку только усредненная информация по месяцам позволяет вычленить сезонность, запросы по дням в течение месяца распределены весьма неравномерно, как показала исследованная статистика обращений на сервисе Jivosite (в среднем в месяц на сайте компании происходит 166 диалогов)12. Гипотеза о сезонности проверена на основе истории запросов из сервиса по подбору ключевых слов (15 видов основных товаров) на wordstat.yandex.ru. Для анализа взято 10 наиболее популярных запросов, соответствующих тематике сайта, и исследована их статистика за 2018 г.: максимальные отклонения от средней — от минус 16% (январь) до плюс 36% (август). При анализе двухлетнего периода (20172019 гг., см. Рисунок 1) не повторялись месяцы повышенного или пониженного спроса. Таким образом, гипотеза об отсутствии сильной сезонности подтвердилась, мы пренебрегаем фактором сезонности на данном этапе исследования.
12 Отдельным направлением исследования может стать статистика пропущенных обращений среди всех поступивших обращений (данные хранятся 1 месяц).
Рисунок 1. Пример статистики по запросу «люки под плитку» с апреля 2017 г. по
апрель 2019 г.13
Описание результатов
На основе количественного и качественного контент-анализа (с последующим контролем методом опроса клиентов) получены 3 группы проблемных полей при анализе диалогов клиентов с использованием инструмента онлайн-коммуникаций.
Выделены 4 группы кодов, которые после наполнения фрагментами диалогов разбивались на подгруппы для более точного реагирования на проблемные вопросы. Четвертая группа кодов — эмоциональная группа — позволяла работать не с текстом, а с «эмодзи». Поскольку эмоциональные значки могли не сопровождаться текстом, мы выделили ее отдельно для привлечения внимания к такому формату коммуникации. Вирин Ф.Ю. считает, что «интернет-среда эмоционально бедная» [Вирин 2010, 9], и здесь с ним имеет смысл согласиться: действительно, как правило, коммерческая онлайн-переписка фактически не имеет эмоциональной окраски. Если в тексте переписки все же замечена какая-либо эмоция пользователя, которую он выразил в виде «смайла», символов определенного характера, необходимо обязательно ее зафиксировать. Такие фрагменты могут помочь выявить проблему в работе компании или понять то, насколько качественная услуга/товар предоставляется. Опасности пересечения кодов в одних и тех же смысловых группах нет, поскольку значки дополняли и усиливали текст настроением, а не содержанием.
1. Продуктовая группа кодов:
- подгруппа «Ассортимент» — вопросы, связанные с товарами и услугами, которые в текущем моменте отсутствуют у компании, но которые потенциально можно добавить в ассортиментную матрицу;
- подгруппа «Технические характеристики» — запрос технической информации, связанной с продукцией.
2. Информационно-техническая группа кодов (технические проблемы или нехватка информации на сайте, перспективы развития сайта):
- подгруппа «Запрос пропущенной на сайте информации» — пользователю недостает определенной информации относительно
13 Составлено авторами с использованием wordstat.yandex.га (история запросов).
продукции, компании, сервиса, он запрашивает данную информацию у консультанта;
- подгруппа «Проблемы с сайтом» — пользователь сигнализирует о проблемах, связанных с сайтом (не работает форма, не отображается информация, съехала верстка и т.д.);
- подгруппа «Сбои в оформлении заказа» — пользователь сигнализирует о проблемах, связанных с оформлением заказа;
- подгруппа «Наличие геолокационной информации» — вопрос, связанный с наличием розничного магазина в определенном районе Москвы или регионе России;
- подгруппа «Отсутствие функции/опции» — когда исследователи на основе коммуникации предполагают, что можно добавить функцию или опцию для улучшения пользовательского опыта.
3. Профессиональная группа кодов (работа консультанта):
- подгруппа «Затруднения консультанта» — ситуация (диалог), когда консультант не смог сразу ответить на вопрос и ему потребовалось дополнительное время, чтобы предоставить пользователю запрашиваемую информацию;
- подгруппа «Ошибки консультанта» — грубое обращение, немотивированный отказ и прочее.
4. Эмоциональная группа кодов: эмоции клиента (подгруппы: «Отрицательные эмоции», «Положительные эмоции») — когда на основе переписки удается понять наличие негативных или позитивных эмоций у клиента.
Разветвленная структура тематических вопросов для улучшения клиентского опыта представлена в Таблице 1.
Таблица 1. Структура тематических вопросов для улучшения клиентского
опыта14
Группы вопросов (кодов) Подгруппы вопросов(кодов)
Продуктовая группа Ассортимент
Технические характеристики
14 Составлено авторами.
Информационно-техническая группа Пропущенная информация
Проблемы с сайтом
Сбой заказа
Геолокационная информация
Отсутствие функции/опции
Профессиональная группа Затруднения консультанта
Ошибки консультанта
Эмоции Отрицательные эмоции
Положительные эмоции
Данная структура и описанная методика анализа были применены для
изучения клиентского опыта в процессе онлайн-консультировании фирмы, продающей товары через интернет-магазин. Структура кодированных обращений посетителей сайта, в соответствии с разветвленной структурой тематических вопросов, в нашем случае выглядела следующим образом: более половины заняли вопросы информационно-технической группы и примерно по четверти — продуктовой и профессиональной группы. Вопросы эмоциональной группы, не включенные в прочие группы, составилиоколо 6%.
Результаты апробации нашей методики мы представим в виде таблиц (см. Таблицы 2-9) для каждой тематической группы и подгруппы кодов, которые содержат следующую информацию:
- группа кодов;
- подгруппа кодов;
- предпосылки для формирования подгруппы кодов;
- описание кода в данной подгруппе;
- примеры слов и словосочетаний, использованных в данной подгруппе кодов (в перспективе будет использоваться для автоматизации обработки контента);
- примеры кодированных фрагментов;
- результат обработки кодированных фрагментов;
- принятые бизнес-решения.
Таблица 2. Продуктовая группа, подгруппа «Ассортимент»15
Группа кодов — Продуктовая Подгруппа кодов — Ассортимент
Предпосылки для формирования кода Как правило, сайты ориентируют клиента по тому ассортименту товаров и услуг, который есть в наличии. Если пользователи интересуются товарами или услугами, которые не предоставляет компания, это сигнализирует, что для компании может открываться потенциал для роста и развития. Эта информация часто бывает потеряна при анализе деятельности компании. Важно также понимать отсутствие популярных товаров в основном ассортименте. Периодически пользователи также запрашивают дополнительную услугу, а иногда товар, который можно охарактеризовать как комплементарный.
Описание кода Анализ фрагментов, кодированных как «Ассортимент», помог выявить те товары и услуги, которые чаще интересовали пользователей, но отсутствовали в основном ассортименте либо являлись комплементарными и также отсутствовали. Слова и словосочетания консультанта: «к сожалению», «нет в наличии», «не делаем» и др. Для дополнительного контроля кода со стороны клиента должно быть вопросительное предложение, содержащее слова «есть», «делаете»; «есть услуга выезда», «есть услуга транспортировки» (комплементарные отсутствующие услуги) и пр.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде16 Из сообщений клиента (посетителя сайта): — «есть услуга выезда на объект для замера и проверки возможности установки люка?»; — «есть противопожарные люки огнестойкостью EIS?»; — «вы делаете радиусные люки?».
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ С.: Здравствуйте! Есть противопожарные люки огнестойкостью EIS? КОНСУЛЬТАНТ: Добрый день! К сожалению, нет КЛИЕНТС.: Спасибо Пример 2. КЛИЕНТ М: Здравствуйте, люк внутренний угловой бывает КОНСУЛЬТАНТ: Добрый день, нет угловых мы не делаем Пример 3. КЛИЕНТ М: Добрый вечер. Возможно ли изготовить полукруглый радиусный люк? КОНСУЛЬТАНТ: Доброе утро! К сожалению, нет
Результат обработки кодированных фрагментов Выявлен список отсутствующих товаров, среди них выделены основные товары и комплементарные товары, а также отмечены наиболее популярные товары среди указанных групп.
Принятые бизнес решения Подготовлен к рассмотрению руководства список рекомендуемых товаров и услуг для расширения товарной линейки (доступен по запросу читателя).
Таблица 3. Продуктовая группа, подгруппа «Технические характеристики»
17
Группа кодов — Продуктовая
Подгруппа кодов — Технические характеристики
15 Составлено авторами.
16 В примерах максимально сохранена орфография и пунктуация диалогов.
17 Составлено авторами.
Предпосылки для формирования кода Когда формируется рынок, на нем появляются новые товары или услуги, потребители постепенно обучаются использовать предлагаемую продукцию, получая новую информацию. Уровень информированности потребителей на разных стадиях развития рынка, несомненно, меняется. В связи с этим коммуникации в онлайн-консультанте за определенный промежуток времени могут дать возможность понять, какой именно технической информации недостает потребителям. Компания может использовать полученные сведения в маркетинговых коммуникациях для дальнейшего обучения своих клиентов. Кроме того, мы видим дополнительные возможности выстраивания активной коммуникации с потребителями, которые находятся на стадии поиска информации о товаре или услуге.
Описание кода При исследовании коммуникаций в онлайн-консультанте выявлен ряд вопросов, касающихся технических характеристик продукции. Большая доля клиентов обладает информацией о продукте в недостаточной степени, чтобы выбрать и приобрести товар. Слова и словосочетания: «чем отличается», «другие варианты», «как работает», «сколько», «на сколько», «руками», «минимальная (максимальная) ширина/глубина», «ширина/глубина/высота», «вровень» и пр.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений клиента (посетителя сайта): — «какая минимальная глубина рамы стальной может быть?»; — «рама двухдверного люка — какая ширина и глубина рамы?»; — «дверь вровень закрывается?»; — «есть другие варианты ручек?» — «если проем 800 — сколько будет проем "в свету"?».
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ С.: Еще вопрос про люк под плитку купе, при нажатии дверца насколько см выходит вперед, чтобы отодвинуться в бок? КОНСУЛЬТАНТ: 10см Пример 2. КЛИЕНТ M.: Люк ревизор-м. есть направляющая при закрытии-открытии? Или поддерживать надо руками? КОНСУЛЬТАНТ: Алюклик-м нажимная модель открывается: пружинное крепление [ссылка], ниже видео представлено. Пример 3. КЛИЕНТ Б.: Добрый день интересует люк под плитку ширина 60см высота 30см КОНСУЛЬТАНТ: Добрый день! КЛИЕНТ Б.: Чем отличается АКЛ от АКМ?
Результат обработки кодированных фрагментов Выявлено большое количество вопросов, связанных с техническими характеристиками определенных видов продукции, которые не присутствовали в описании продукта на сайте. Бренд в маркетинговых коммуникациях делает рекламный акцент на преимуществах продукции перед конкурентами и не уделяет внимание тому, что клиентов необходимо обучать использовать продукт. В связи с этим принято решение создать единый список вопросов на основе анализа диалогов и запросов клиентов, составить по ним развернутые ответы; записать видео, раскрывающие технические особенности каждой модели продукции, и добавить информацию на карточки соответствующих товаров.
Принятые бизнес решения В случае, когда информацию можно добавить на сайт, она была добавлена. Принято решение записать на каждый повторяющийся вопрос отдельное видео, сформировать раздел FAQ на сайте и продвигать их в YouTube как информационные.
Таблица 4. Информационно-техническая группа, подгруппа «Проблемы с сайтом»
(«Ошибка на сайте»)18
Группа кодов — Подгруппа кодов — Ошибка на сайте
Информационно-
техническая
18 Составлено авторами.
Предпосылки для формирования кода Периодически пользователи сигнализируют посредством сообщений в онлайн-консультант о возникших проблемах при использовании сайта компании, неисправности форм, калькуляторов, а также об отсутствии возможности совершить какое-либо действие, что также может свидетельствовать о наличии ошибок.
Описание кода Фиксировались любые сбои при работе с сайтом на всех стадиях коммуникации с компанией. Слова и словосочетания: «не получается», «нет информации», «но», «хотя», «почему-то», «сайт повис», «волноваться», «не работает» и др. Анализ диалогов дополнен наблюдением за ошибками. Помимо изучения диалогов с клиентами, принято решение воспользоваться сервисом «Яндекс.Метрика»19 для дополнительного анализа качества сайта. Сервис предлагает пользователям инструмент «Вебвизор»20, который позволяет видеть активность пользователей на сайте. В работе «Вебвизора» есть нюанс — данные сохраняются только за последние 14 дней. В связи с тем, что между сбором диалогов и их анализом был небольшой временной разрыв, большую часть из них не удалость сопоставить с данными «Вебвизора». Возникали некоторые сложности также с идентификацией действий на сайте тех пользователей, которые вступали в переписку с онлайн-консультантом. По итогу анализа данных была добавлена для отслеживания новая цель (конверсия) в счетчик «Яндекс.Метрики», принадлежащий компании. Эта цель получила название «коммуникация в онлайн-консультанте» и создана, чтобы в дальнейшем было удобно, согласно полученным по ней данным, анализировать информацию в «Вебвизоре». Таким образом, когда пользователь сообщал в чат онлайн-консультанта, что у него возникли проблемы с сайтом, активность данного пользователя находилась в «Вебвизоре» и его действия изучались с целью выявления ошибки с последующим устранением.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений клиента (посетителя сайта): — «не получается забить размеры нужные мне»; — «нет информации, как фиксируется дверь во время приклеивания»; — «Я сделал заказ и оплатил его, но в личном кабинете почему-то числится какой-то внутренний счет, который не оплачен»; — «что-то сайт повис при оформлении».
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ Б: Здравствуйте. Я сделал заказ и оплатил его, но в личном кабинете почему-то числится какой-то внутренний счет, который не оплачен. Хотя выше строкой имеется счет с названием оплата банковской картой на сайте и рядом пометка оплачено. Посмотрите пожалуйста. Счет N°... КОНСУЛЬТАНТ: (называет ФИО клиента) КЛИЕНТ Б.: Да КОНСУЛЬТАНТ: Оплачен и стоит уже в производстве на изготовление. Всё нормально). Позвоним как готово будет. КЛИЕНТ Б.: Понял. Не буду тогда волноваться, что оплата не прошла. Спасибо. Буду ждать
Результат обработки кодированных фрагментов Как правило, об ошибках на сайте пользователи реже сообщают в онлайн-консультанте или делают это в телефонных переговорах. Такие сигналы, во-первых, сложно фиксировать, а во-вторых, даже в случае фиксации затем сложно отследить ошибку, так как необходимо воспроизвести действия пользователя на сайте. Ошибки могут быть «нестабильными», возникать при определенных условиях. При подходе, описанном выше, мы получаем скринкаст (видеозапись действия пользователя на сайте) и можем проанализировать и устранить ошибку.
19 «Яндекс.Метрика» — это бесплатный интернет-сервис, предназначенный для оценки посещаемости и анализа поведения пользователей.
20 «Вебвизор» — это технология, благодаря которой можно анализировать действия посетителей интернет-сайта в режиме онлайн-видео. Воспользовавшись встроенным плеером, можно увидеть точное повторение всех действий посетителя на сайте: движения мыши, клики, прокрутка страницы, нажатия на клавиши и заполнение форм, выделение и копирование текста.
Принятые бизнес решения 1) выявлено и устранено несколько ошибок на сайте; 2) доработана должностная инструкция для менеджеров по продажам (консультантов). Согласно инструкции, если консультанту поступает обращение, где указаны какие-либо неполадки в работе сайта, он должен зафиксировать этот диалог и поставить отдельную задачу маркетологу для дальнейшего выяснения обстоятельств. Маркетолог должен изучить диалог и найти в «Вебвизоре» запись поведения пользователя, сообщившего о проблеме, проанализировать информацию и выявить ошибку. Далее маркетолог ставит задачу по устранению ошибки веб-программисту.
Таблица 5. Информационно-техническая группа, подгруппа «Наличие геолокационной информации»21
Группа кодов — Информационно-техническая Подгруппа кодов — Наличие геолокационной информации
Предпосылки для формирования кода Бывает важно определить геолокацию розничного магазина или выставочного зала. Исследование также показало, что довольно часто поступают заказы от клиентов из различных регионов РФ; во многих городах России присутствуют дилеры компании, но их ассортимент не удовлетворяет все потребности клиентов, которым приходится обращаться напрямую к производителю. Доставка продукции в регионы осуществляется с помощью транспортных компаний, но клиенты к ним обращаются самостоятельно и не могут сразу получить интересующую их информацию по стоимости доставки или о прочих условиях. Необходимо предлагать комплексную услугу по доставке товара, для чего важно понимать, в каких регионах/районах сделан запрос.
Описание кода Запрос наличия розничного магазина или возможности приобретения товара компании в том или ином регионе. Слова и словосочетания: «где можно купить», «есть магазин», «посмотреть», названия населенных пунктов.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений клиента (посетителя сайта): — «где его можно купить?»; — «нужен люк в Ижевск»; — «у вас есть магазин в Курске».
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ К.: Здравствуйте, у меня сломался нажимной замок, где его можно купить? г. Санкт-Петербург. Пример 2. КЛИЕНТ И.: нужен люк в Ижевск 800 на 800 напольный под плитку Бассейн, с амортизаторами желательно, что у вас есть? Пример 3. КЛИЕНТ К.: Здравствуйте, у вас есть магазин в Курске, посмотреть люки в живую?
Результат обработки кодированных фрагментов Выявление оптимальной геолокации розничного магазина/выставочного зала. Выявление неудовлетворенного спроса в определенном регионе.
Принятые бизнес решения Решение о заключении договора с транспортной компанией (или несколькими наиболее популярными среди покупателей), включающего особые условия предоставления услуг по доставке для клиентов компании. Таким образом, менеджеры по продажам, принимая заказ клиента на доставку в любой регион, самостоятельно оформят заявку в транспортную компанию, а также будут заранее осведомлены о ее расценках и смогут сообщить эту информацию клиенту.
Таблица 6. Информационно-техническая группа, подгруппа «Отсутствует функция/опция» («Нужна функция/опция»)22
Группа кодов — Информационно-техническая Подгруппа кодов — Нужна функция/ опция
Предпосылки для Пользователи запрашивают информацию или услугу, которую можно
21 Составлено авторами.
22 Составлено авторами.
формирования кода оказать за счет развития функционала сайта, при этом экономить время клиента и ресурсы фирмы.
Описание кода Подкод «Нужна функция/опция» создан в связи с тем, что посетители сайта компании часто запрашивают через онлайн-консультант информацию или какую-либо конкретную помощь. Эти потребности пользователей можно удовлетворить за счет добавления на сайт определенной функции (опции). Слова и словосочетания клиента: «что мне нужно написать», «что мне нужно сделать», «чтобы мне сделали», «чтобы мне помогли», «как организовать», «можете», «можно», «должны были» и пр. Слова и словосочетания консультанта: «поищу», «помогу» и др.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений клиента (посетителя сайта): — «что мне нужно вам написать, чтобы мне сделали КП?»; — «как бы нам организовать приезд вашего специалиста на объект?» — «А Вы в резерв можете его поставить?»
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ М: Добрый день. Как бы нам организовать приезд вашего специалиста на объект? Он не приехал на прошлой неделе, обещали перезвонить и пере договориться. Можно не перезванивать, можно тут или в воцапе. КОНСУЛЬТАНТ: У Вас остался его номер? КЛИЕНТ М.: Не уверен. КОНСУЛЬТАНТ: 8 (телефон, имя). Пример 2. КЛИЕНТ С: Добрый день! Мой заказ ... от 15.10.2018 должны были отправить компанией С. три дня назад и сообщить номер для отслеживания. Не подскажите ситуацию по заказу? КОНСУЛЬТАНТ: Здравствуйте, сейчас поищу ваш заказ в программе — . (номер заказа) КЛИЕНТ С: Спасибо!
Результат обработки кодированных фрагментов Полученные сведения стали источником для идей по развитию функционала сайта.
Принятые бизнес решения Был составлен список рекомендаций по развитию функционала сайта.
Таблица 7. Профессиональная группа, подгруппа «Затруднения консультанта»23
Группа кодов — Работа консультанта Подгруппа кодов — Затруднения консультанта
Предпосылки для формирования кода Поводом для формирования этого кода стали вопросы от пользователей, на которые консультант не мог самостоятельно, без помощи других специалистов компании дать ответ, поскольку не владел подобной информацией либо ранее не сталкивался с такого рода запросами. Это может привести к потере клиента, сокращает число клиентов, которых может обслужить консультант.
Описание кода При анализе диалогов выявлены моменты, когда консультант берет короткую паузу для ответа клиенту и сообщает пользователю о том, что ему нужно какое-то время для того, чтобы найти необходимую информацию. Клиентам приходится ожидать ответ на свой вопрос в режиме онлайн или оставлять контактную информацию для обратной связи, чтобы в последствии консультант с ним связался и предоставил необходимую информацию. Слова и словосочетания консультанта: «мне нужно уточнить», «подождите», «две минуты», «повисите на линии», «сможете подождать» и др.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений консультанта: — «нужно будет уточнять»; — «одну минуту уточню».
Примеры кодированных Пример 1. КЛИЕНТ В: Здравствуйте! Нужен люк «Стил», будет установлен в гипрок на раму естественно, но сверху не плитка, а панель пвх толщиной 5-
23 Составлено авторами.
фрагментов 6мм. Размеры не стандартные 245 Х 358мм. Хочу узнать сколько денег и времени на изготовление. Спасибо. КОНСУЛЬТАНТ: Одну минуту уточню. Эту модель можно сделать только в размере 200*300, также можете рассмотреть модель акл с алюминиевым профилем, ее можно изготовить под ваши индив размеры [ссылка]
Результат обработки кодированных фрагментов Получена информация о том, по каким вопросам запрашивать информацию у узкопрофильных специалистов компании и фиксировать ее в единый документ, который будет использоваться онлайн-консультантами в качестве шпаргалки и постоянно дополняться по мере необходимости.
Принятые бизнес решения24 Выделено 10 фрагментов в диалогах, пользователи задавали действительно сложные с технической точки зрения вопросы. Решение: разработка типовых инструкций после выделения наиболее часто встречающихся сложных вопросов.
Таблица 8. Профессиональная группа, подгруппа «Ошибки консультанта»25
Группа кодов — Работа консультанта Подгруппа кодов — Ошибки консультанта
Предпосылки для формирования подкода Необходимость формирования этого кода возникла из-за наличия коммуникационных ошибок при ведении консультантами диалога с потенциальными клиентами.
Описание кода В рамках исследования выделен подкод «Ошибки консультанта», когда в коммуникации с клиентом консультант допускает явные ошибки, использует непрофессиональные слова, не соблюдает правила деловой переписки. Помимо слов и словосочетаний консультанта «я не знаю»,«в наличии нет», «не можете», «что надо» и пр., которые служили сигналом просмотреть диалог, использовались слова и словосочетания клиентов «отменить заказ», «вернуть деньги» и пр., а также отрицательные «эмодзи» клиента.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений консультанта: — «я не знаю кг, габариты, что вы хотите купить»; — «самый дешевый 2575, а дорогой 5000» (слова «дешевый» и «дорогой» лучше не использовать в диалоге с клиентами, лучше использовать словосочетание «бюджетный вариант» или максимальная и минимальная цена); — «сантехнические металлические делаем» («делаем» больше относится к бытовому языку, предпочтительнее использовать слова производим и изготовляем).
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ Н.: Добрый день! Есть люк 25 на 25 под плитку? КОНСУЛЬТАНТ: Добрый! Одну минуту. В наличии нет к сожалению. По размеру подвинуться никак не можете? У вас нестандартные размеры, только под заказ 7-10 даю дней. Пример 2. КЛИЕНТ Д.: Здравствуйте! Вы получили на почту мои реквизиты? КОНСУЛЬТАНТ: Доброе утро. Не знаю. А кто это? КЛИЕНТ Д.: Я прошу отменить заказ на люк т34 и вернуть деньги от вас сегодня звонила М., я думал, что это Вы? Просили мои реквизиты. КОНСУЛЬТАНТ: Да, получила. Сегодня бухгалтерия Вам всё переведет.
Результат обработки кодированных фрагментов Выявленные ошибки коммуникативного характера можно использовать как основу для анализа профессионализма и компетенций менеджеров по продажам, для разработки программы тренингов общения с клиентами.
Принятые бизнес решения 1) во время проведения исследования в интернет-магазине компании компания приняла решение уволить одного менеджера, так как стиль и характер коммуникации не соответствовал правилам делового
24 Конкретные указанные материалы в графе «бизнес-решения» (списки, разработанные инструкции и прочее) можно запросить у авторов.
25 Составлено авторами.
общения;
2) на основании допущенных консультантами ошибок сформирован документ «Памятка для менеджеров по продажам», в котором обозначены правила ведения коммуникации._
Таблица 9. Эмоциональная группа, подгруппа «Отрицательные эмоции»26
Группа кодов — Эмоции Подгруппа кодов — Отрицательные эмоции
Предпосылки для формирования кода При анализе диалогов из онлайн-консультанта мы обратили внимание, что пользователи используют символы «эмодзи» при коммуникации с менеджером по продажам. В целом любая деловая переписка в интернете эмоционально бедная, поэтому, когда в тексте получается отследить какую-либо эмоцию, на ней необходимо заострить внимание. Отдельные слова и словосочетания могут быть сигналом негативной эмоции клиента. Мы использовали отрицательные эмоции для классификации проблем в работе компании, особенно тех, которые не были выявлены ранее. Позитивные эмоции подробно не изучались, но они могут служить инструментом поощрения сотрудников.
Описание кода Мы пришли к выводу, что в переписках клиентов с онлайн-консультантом сайта возможно выделить эмоциональный фон. В большинстве случаев эмоциональный окрас в диалогах выражался наличием символов «эмодзи» либо множества восклицательных или вопросительных знаков, многоточия, а также слов, написанных заглавными буквами. По этому написанию текста стало возможным определить, с какой эмоцией мы сталкиваемся — с негативной или позитивной. Для понимания причин недовольства, помимо «эмодзи» и других знаков, использованы слова и словосочетания клиента «ответа нет», «никто не отвечает», «сколько можно», «ждет уже», «и что нам делать», «смотреть клиенту в глаза», «я вообще могу», «месяц прошел», «до сих пор», «я должен» и пр. (негативные эмоции), «спасибо» и пр.
Примеры слов и словосочетаний, использованных в коде Из сообщений клиента (посетителя сайта): — «на мое письмо ответа нет((»; — «спасибо)»; — «чтобы купить "в один клик" я должен регистрировать?^».
Примеры кодированных фрагментов Пример 1. КЛИЕНТ М: Почему никто не отвечает на телефон? КОНСУЛЬТАНТ: Добрый день, а на какой телефон вы звоните? Оставьте свой номер я перезвоню КЛИЕНТМ.: 9......... Пример 2. КЛИЕНТ Т: Вы можете прислать нам люк, который наш клиент ждёт уже почти месяц? И что нам делать? Как смотреть клиенту в глаза? КОНСУЛЬТАНТ: Здравствуйте. На кого заказ был оформлен? номер заказа ... КЛИЕНТ Т: Мы находимся в Санкт-Петербурге, заказ делали через вашего представителя. Сделали предоплату 100%, месяц прошёл... Пример 3. КЛИЕНТ П: Добрый день! как я все же могу у вас заказать? на мое письмо ответа нет (( до сих пор. Я вообще могу у вас заказать??
Результат обработки кодированных фрагментов Сформулированы основные причины недовольства клиентов на основе документа «Причины негативных эмоций клиентов»: — периодически вообще нет реакции на письма клиентов, что означает нарушение правил коммуникации внутри компании; — с клиентом своевременно не связываются ответственные по его вопросу сотрудники. Выявлены случаи, когда ответственные сотрудники не ставят заранее клиентов в известность о задержке доставки их заказа и своевременно не предупреждают о том, что специалист по замеру и монтажу не сможет приехать в оговоренные сроки к клиентам.
26 Составлено авторами.
Принятые бизнес решения
Приняты следующие решения:
1) наладить контроль ответов на письма и сообщения клиентов;
2) изменить бизнес-процесс и непосредственно алгоритм процесса передачи информации от одного сотрудника другому;
3) доработать регламенты по оповещению клиентов с помощью телефонного звонка и смс-сообщения о срывах сроков поставки или предоставления
_услуги замера и монтажа._
Таблицу «Информационно-техническая группа, подгруппа "Пропущенная информация на сайте"» мы не публикуем в разделе практических результатов, поскольку в нашем случае информационные провалы были связаны преимущественно с техническими характеристиками товаров. Однако эта подгруппа оставлена в теоретической части, поскольку для многих фирм она будет значительно шире.
Заключение
С целью улучшения клиентского опыта нами был проведен контент-анализ онлайн-диалогов с посетителями сайта. В процессе анализа определены укрупненные группы кодов (продуктовая, информационно-техническая, профессиональная, эмоциональная), а также подгруппы кодов проблемных сюжетов в диалогах с клиентами. Проведен также опрос клиентов о целях обращения к онлайн-консультанту для подтверждения правильности структуры кодирования.
Авторами разработана практическая методика контент-анализа для улучшения клиентского опыта и совершенствования подобных инструментов в сфере ритейла. Кроме того, методика апробирована, а ряд бизнес-предложений для конкретной фирмы в области производства и торговли строительными материалами реализован.
В статье дана подробная информация о группах кодов и подкодов, о предпосылках формирования подгрупп кодов, о результатах обработки кодированных фрагментов, о принятых бизнес-решениях; предоставлены примеры слов и словосочетаний, использованных в каждой группе и примеры диалогов с клиентами по всем группам подкодов. Есть предпосылки считать, что отрицательные эмоции клиента в процессе онлайн-консультирования с априорно скудным текстом можно проследить и использовать для совершенствования инструмента онлайн-консультанта.
Дополнительным результатом мы считаем разработанный метод использования знаков («эмодзи») для оценки эмоционального фона сообщений клиента и классификации проблемных вопросов в рамках клиентского опыта. Описанная методика может быть применена маркетологами для анализа коммуникаций в онлайн-
консультанте и выявления ошибок в работе сотрудников, потенциала развития сайта и улучшения клиентского опыта практически во всех сферах ритейла и услуг27.
Перспективным является внедрение автоматизации реагирования на «ошибки» в сам онлайн-консультант либо интеграция онлайн-консультанта со сторонним сервисом и создание бота, который по заданным критериям в режиме реального времени будет перенаправлять сообщения о возникших проблемах из онлайн-консультанта напрямую ответственным сотрудникам. Для этого бот может, например, реагировать на стоп-слова в диалогах, которые мы использовали для контент-анализа. В качестве перспектив исследования мы видим:
1) апробацию методологии на других типах сайтов и в других сферах бизнеса. Планируется апробация методики в интернет-магазине, а также на сайтах компаний, работающих в рамках других рынков, например сайты сервисных компаний;
2) автоматизацию мониторинга клиентского опыта посредством контент-анализа определенных каналов коммуникаций в интернете с целью оперативного получения маркетинговой информации с минимальными издержками.
Расширение применения метода контент-анализа, в том числе для онлайн-консультантов, даст дополнительные возможности для получения и дальнейшего использования маркетинговой информации и улучшения клиентского опыта.
Список литературы:
Бутковская Г.В. Цифровые технологии взаимодействия с клиентами после покупки: основные тенденции и успешный опыт // Вестник университета. 2019. № 1. С. 40-46. DOI: https://doi.org/10.26425/1816-4277-2019-1-40-46.
Варфоломеев В.П., Кондратова С.В., Захарова М.В. Управление компанией по ключевым показателям эффективности // Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 8. С. 134-146.
Вирин Ф.Ю. Интернет-маркетинг: полный сборник практических инструментов. М.: Эксмо, 2010.
Герасименко В.В. Направления развития инструментов маркетинга в условиях цифровизации рынков // Маркетинг в России и за рубежом. 2019. № 6. С. 44-51.
27 Дополнительная развернутая информация о методике и наработанные бизнес-предложения доступны при обращении к авторам.
Герасименко В.В., Слепенкова Е.М. Трансформация методов и инструментов конкурентного анализа в условиях цифровой экономики // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2019. № 6. С. 126-146.
Изакова Н.Б., Капустина Л.М., Сысоева Т.Л. Как измерить эффективность маркетинга взаимоотношений на промышленном рынке // Практический маркетинг. 2017. № 5. С. 28-33.
Кузин Д.В. Проблемы цифровой зрелости в современном бизнесе // Мир новой экономики. 2019. Т. 13. № 3. С. 89-99. DOI: https://doi .org/10.26794/2220-6469-2019-13-3-89-99.
Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования: Пер. с англ. / Предисл. А.К. Соколова. М.: Издательство «Весь Мир», 1997.
Носкова Е.В. Оценка удовлетворенности потребителей атрибутами позиционирования (на примере предприятий общественного питания) // Практический маркетинг. 2019. № 10. С. 21-28.
Пашинян И.А. Контент-анализ как метод исследования: достоинства и ограничения // Научная периодика: проблемы и решения. 2012. Т. 2. № 3. С. 13-18. Татаринов К.А. Современные аспекты маркетинговых коммуникаций в цифровом обществе // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2019. Т. 8. № 1(26). С. 307-312.
Харченко К.В. Материальная сторона жизни в зеркале субъективных смыслов: опыт контент-анализа // Социология: 4М. 2009. № 28. С. 129-147.
Чернобаева Г.Е. Возможности использования индекса CSI для оценки удовлетворенности предпринимателей официальной информацией о развитии конкуренции в регионе // Региональные проблемы преобразования экономики. 2018. № 12. С. 311-319.
Дата поступления: 15.04.2020
Kalabikhina I.E., Chesnokov A.A.
Using Communications Content Analysis in Online Consultant to Improve
Customer Experience
Irina E. Kalabikhina — DSc (Economics), Professor, Head of the Department of Population, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation. E-mail: i k alabikhi na@ yandex. ru ORCID ID: 0000-0002-3958-6630
Aleksey A. Chesnokov — Assistant of the Department of Marketing, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation. E-mail: info @4esnokov. ru ORCID ID: 0000-0002-9672-4219
Abstract
The publication presents the results of digital communications analysis, the collection of marketing data and subsequent structuring of the identified problems of communication with a client. The relevance is justified by the fact that marketers are faced with the problem of evaluating effectiveness and the optimal choice of communication channels with consumers, including collecting primary information and as a source of secondary information for subsequent analysis. The purpose of the study is to develop a methodology to improve customer experience based on content analysis of dialogs between company employees and website visitors in an online consultant (chat). The work emphasizes the importance of customer experience as the key to a true development strategy. The study was conducted using the method of content analysis, with the help of which real dialogs in an online consultant were studied. A survey of company website visitors was used to verify the structure of questions that improve the customer experience. The paper formulates enlarged groups and subgroups of problematic plots in dialogs with company clients; examples of words and phrases used in each group are presented, as well as the examples of dialogs with clients on all these groups, which can also be used for practical purposes. The authors developed and tested a practical methodology for improving customer experience and improving similar marketing tools using a specific trading company as an example. A method of using signs was also developed to assess the emotional background of client messages and to classify problematic issues. The prospects for applying practically the existing results of this study and continuing research in this direction are outlined.
Keywords
Customer experience, content analysis, marketing, online consultant, chat, retail. DOI: 10.24411/2070-1381-2020-10068
References:
Butkovskaya G.V. (2019) Digital Technologies of Interacting with Customers after the Purchase: Major Tendencies and Successful Experience. Vestnik universiteta. No. 1. P. 40-46. DOI: https://doi.org/10.26425/1816-4277-2019-1-40-46.
Chernobayeva G.E. (2018) The Possibilities of Using the CSI Index to Evaluate the Satisfaction of Entrepreneurs with the Official Information on the Development of Competition in the Region. Regional'nyye problemy preobrazovaniya ekonomiki. No. 12. P. 311-319.
Gerasimenko V.V. (2019) Development Trends of Marketing Tools under Conditions of Markets Digitalization. Marketing v Rossii i za rubezhom. No. 6. P. 44-51. Gerasimenko V.V., Slepenkova E.M. (2019) Transformation of Methods and Tools of Competitive Analysis in the Digital Economy. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 6. Ekonomika. No. 6. P. 126-146.
Izakova N.B, Kapustina L.M., Sysoyeva T.L. (2017) How to Measure Relationship Marketing Efficiency in Industrial Market. Prakticheskiy marketing. No. 8. P. 28-33. Kharchenko K.V. (2009) Material'naya storona zhizni v zerkale sub"yektivnykh smyslov: opyt kontent-analiza [The material side of life in the mirror of subjective meanings: the experience of content analysis]. Sotsiologiya: 4M. No. 28. P. 129-147.
Kuzin D.V. (2019) Problems of Digital Maturity in Modern Business. Mir novoy ekonomiki. No. 3. P. 89-99. DOI: https://doi.org/10.26794/2220-6469-2019-13-3-89-99. Manheim J.B., Rich R.K. (1997) Empirical Political Analysis — Research Methods in Political Science. Moscow: Izdatel'stvo «Ves' Mir».
Noskova E.V. (2019) Assessment of Consumers Satisfaction with Attributes of Food Enterprises Positioning. Prakticheskiy marketing. No. 10. P. 21-28.
Pashinyan I.A. (2012) Content Analysis as a Method of Research: Advantages and Limitations. Nauchnayaperiodika: problemy i resheniya. No. 2(3). P. 13-18. Tatarinov K.A. (2019) Modern Aspects of Marketing Communications in the Digital Society. Azimut nauchnykh issledovaniy: ekonomika i upravleniye. No. 1(26). P. 307-312. Varfolomeev V.P., Kondratova S.V., Zakharova M.V. (2016) Company Management by Key Performance Indicators. Ekonomicheskiy analiz: teoriya ipraktika. No. 8. P. 134-146. Virin F.I. (2010) Internet-marketing: polnyi sbornik prakticheskikh instrument (Internetmarketing: complete collection of practical tools). Moscow: Eksmo.
Received: 15.04.2020
