Timovi za uspjeh kupaca odgovorni su za jedan od poslova koji zahtijeva najviše informacija u B2B tvrtki. Moraju kontinuirano znati kako svaki kupac doživljava proizvod, gdje zadovoljstvo opada, koji su klijenti ugroženi i gdje ima prostora za širenje. Većina tih informacija nalazi se u razgovorima, pristigloj pošti i CRM bilješkama koje se nikada ne agregiraju kako treba.

Automatizacija prikupljanja povratnih informacija ne zamjenjuje te razgovore. Pruža im bolje temelje. Kada voditelj korisničke podrške uđe u tromjesečni poslovni pregled sa strukturiranim podacima o tome kako su više dionika unutar organizacije klijenta ocijenilo njihovo iskustvo, razgovor je drugačiji - specifičniji, vjerodostojniji i produktivniji.

Problem s ručnim prikupljanjem povratnih informacija

Većina timova za uspjeh korisnika prikuplja povratne informacije neformalno. Pozivi za provjeru, ankete o NPS-u poslane jednom godišnje, pitanja o zadovoljstvu dodana prilikom zatvaranja zahtjeva za podršku. Ove metode imaju zajedničku manu: nedosljedne su. Pokrivenost ovisi o tome koji računi privlače pažnju, koje je dionike lako kontaktirati i sjeti li se itko pitati.

Rezultat je neujednačena slika. Računi s visokom angažiranošću dobivaju mnogo povratnih informacija. Mirni računi - ponekad oni koji su najviše izloženi riziku - nevidljivi su dok ne odustanu. Čak i tamo gdje povratne informacije postoje, rijetko su dovoljno strukturirane da bi se smisleno agregirale u cijeloj bazi kupaca.

Automatizirano prikupljanje povratnih informacija rješava problem dosljednosti. Svaki se račun ocjenjuje prema istom rasporedu, s istim pitanjima, dopirući do istih uloga dionika. Podaci su usporedivi, što znači da su korisni u velikom obimu - ne samo za upravljanje pojedinačnim računima, već i za uočavanje obrazaca u segmentima, timovima i vremenskim razdobljima.

Povratne informacije više dionika: Zašto su važne u B2B-u

U B2B odnosima, jedan korisnički račun obično uključuje više dionika s različitim perspektivama. Izvršni sponzor ima strateški pogled. Svakodnevni korisnik ima funkcionalni. Financijski kontakt ima perspektivu vrijednosti za novac. Prikupljanje povratnih informacija samo od jednog od njih daje vam nepotpunu sliku - i često zavaravajuću.

Višestrana evaluacija omogućuje vam da odgovarajuće ponderirate različite ispitanike i objedinite njihove doprinose u složeni rezultat. To je reprezentativnije za stvarno stanje računa i korisnije je za utvrđivanje gdje se nalaze specifični problemi.

EvaluationsHub'S alati za uspjeh kupaca izgrađeni su oko ovog modela. Evaluacije se provode automatski prema definiranom rasporedu, dopiru do više kontakata unutar svakog računa i vraćaju ponderirane ocjene koje daju menadžerima korisničke podrške strukturirani pregled svakog odnosa - bez potrebe za ručnom koordinacijom za svaki od njih.

Što automatizacija zapravo mijenja u svakodnevnom radu računalnih stručnjaka

Kada je prikupljanje povratnih informacija automatizirano i strukturirano, to mijenja na što timovi za uspjeh korisnika troše svoje vrijeme. Umjesto da jure za odgovorima i ručno prikupljaju podatke, oni pregledavaju uvide i djeluju na temelju njih.

Praktično, to znači:

• Ranija intervencija na rizičnim računima. Pad rezultata tijekom dva uzastopna tromjesečja je zastavica - vidljiva prije nego što kupac započne razgovor o otkazivanju.
• Bolja priprema za QBR. Ulazak u tromjesečni pregled sa strukturiranim podacima o trendovima - ne samo anegdotama - omogućuje vjerodostojnije i usmjerenije rasprave. QBR softver izgrađena oko podataka o evaluaciji čini ovu pripremu sustavnom.
• Intenzivniji razgovori o proširenju. Računi s dosljedno visokim ocjenama u svim skupinama dionika pravi su oni kojima se treba obratiti u vezi s dodatnom prodajom ili proširenjem. Strukturirani podaci olakšavaju određivanje prioriteta i opravdavanje tih razgovora.
• Vidljivost timskog učinka. Agregirane povratne informacije iz portfelja menadžera korisničke podrške pokazuju gdje su odnosi najjači i gdje bi mogli biti potrebni mentorstvo ili podrška.

Povezivanje povratnih informacija s djelovanjem

Prikupljanje povratnih informacija vrijedno je samo ako vodi do djelovanja. Veza između niske ocjene i određenog korektivnog koraka mora biti eksplicitna - ne smije se prepustiti naknadnim e-porukama koje se mogu, ali i ne moraju dogoditi.

EvaluationsHub uključuje Tijekovi rada korektivnih radnji u CAPA stilu koji funkcioniraju i za odnose s kupcima i za odnose s dobavljačima. Kada račun dosegne ispod praga, akcija se može zabilježiti, dodijeliti, odrediti rok i pratiti do završetka. Proces zatvorene petlje osigurava da povratne informacije proizvode promjene, a ne samo dokumentaciju.

Ispravna automatizacija povratnih informacija

Najčešća pogreška u automatizaciji povratnih informacija je pretjerano inženjerstvo ankete. Dugi upitnici s dvadeset pitanja i otvorenim poljima daju niske stope odgovora i nedosljedne odgovore. Najučinkovitije evaluacije su fokusirane - pet do osam pitanja koja pokrivaju najvažnije dimenzije, strukturirana su kao ocjene, a ne kao slobodan tekst, i poslana su u ritmu koji poštuje vrijeme korisnika.

Započnite s osnovama: kvaliteta usluge, odzivnost, pružena vrijednost, vjerojatnost preporuke. Dodajte dimenzije specifične za vaš proizvod ili model angažmana. Pregledajte stope odgovora i prilagodite ritam ako je potrebno. Cilj su dosljedni podaci, a ne iscrpni podaci.

Ako želite vidjeti kako automatizirane povratne informacije od kupaca funkcioniraju u praksi, započnite besplatni pilotni program or istražite EvaluationsHub za timove za uspjeh kupaca.