Ретейлеры используют в конкурентной борьбе:
Цены.
Ценовая конкуренция работает все хуже: магазины и сети распределились по ценовым нишам (премиум/средний класс/эконом и т.п.), и внутри каждой есть свои магазины-конкуренты. Чтобы не терять в марже, цены на какие-то товары приходится делать чуть ниже, а на какие-то - чуть выше, чем у конкурентов. В итоге нелояльные потребители, например, либо внимательно отслеживают, где дешевле гречка, а где нужно брать рис, либо перестают ощущать, что в каком-то магазине цены ниже, а в каком-то выше.
Сервис.
О нем много говорят в последние годы. У многих жителей России все еще сохранились воспоминания о том, как примеряли одежду, стоя на картонке на вещевом рынке. Сейчас базовый уровень сервиса есть практически везде:
- товары разложены в торговом зале по категориям, а значит, у клиента есть возможность быстро найти и "пощупать" нужное;
- доступны разные варианты оплаты: наличные, карта, телефон и даже биометрия;
- пандемия COVID-19 и связанные с ней локдауны заставили всех игроков на рынке предоставить клиентам возможность совершать покупки онлайн и получать заказы в короткий срок.
Как анализировать впечатления посетителей магазинов? Можно начать с качественных методов исследований. Например, строить путь клиента (CJM), рисуя его эмоциональную кривую по мере прохождения этого пути. Или провести множество JTBD-интервью (Jobs To Be Done - интервью, которое помогает понять, что стимулирует клиентов купить ваш продукт), или даже полноценные этнографические исследования. Такие методы хороши, чтобы получить гипотезы для дальнейшей проверки количественными способами, но ими сложно собрать статистику, чтобы с уверенностью утверждать, что вы не выявили "боли" и "удовольствия" только отдельных весьма конкретных людей.
Что же делать? Стоит начать с количественных методов, понять и проанализировать данные, которые у вас уже есть. Для этого нужны аналитики с пытливым умом.
Разберем кейс сети "Перекресток" (входит в X5 Retail Group)
Дано: результаты NPS-исследования, которое проводилось с помощью обзвона клиентов магазинов продовольственной сети. В частности, спрашивали о том, что им понравилось и не понравилось в процессе посещения. Затем комментарии клиентов были разделены на десять категорий: ассортимент, качество товаров, удобство визита и т.д.
Задача была - выяснить, что и как влияет на восприятие клиентами тех или иных аспектов опыта взаимодействия с магазином. Иными словами, требовалось определить степень влияния тех или иных аспектов работы магазина на клиентов.
Этап № 1. Выбрали, какие конкретно аспекты хотим проанализировать
- Сформулировали 58 идей - триггеров эмоций клиентов для оцифровки десяти основных категорий впечатлений последних, например "клиент заметил просроченный продукт", "не смог найти товар после перестановок в магазине - не нравится, когда продукты меняют местами".
- Для каждого триггера проработали список необходимых источников данных для оцифровки этих идей; в рамках каждой категории проранжировали идеи по сложности и ожидаемому эффекту. Отобрали 20 идей, кажущихся наиболее перспективными.
- Выбрали для оцифровки те из них, что относятся к категориям "персонал" и "качество продуктов".
Этап № 2. Собрали данные из разных источников
Выбрали глубину данных в один календарный год. В качестве исходных источников использовали таблицы хранилища данных и выгрузки из разных систем, на основании которых составили витрину атрибутов для аналитики.
Она включала:
- результаты опросов клиентов - целевые исследуемые переменные;
- социальные и демографические данные по сотрудникам магазинов, статистику их обучения, результаты прохождения курсов; гипотеза: влияет на качество коммуникаций между сотрудниками и клиентами;
- результаты опросов удовлетворенности сотрудников (e-NPS); гипотеза: довольный сотрудник и к клиентам отнесется радушнее;
- данные по списаниям товаров в разрезе отдельных категорий; гипотеза: объем списаний влияет на восприятие клиентами качества товаров - залеживается или, наоборот, не залеживается товар на полках, как часто нарушается упаковка и внешний вид товаров;
- историю обращений в службы ИТ и эксплуатации; гипотеза: отражает качество оборудования конкретных магазинов;
- справочные данные магазинов: размер, формат, отделы, расположение, наличие конкурентов поблизости; гипотеза: эти данные описывает контекст, в котором клиенты совершают покупки;
- данные по самим клиентам и клиентопотокам в магазинах; гипотеза: восприятие магазина зависит не только от объективных факторов его работы, но и от самих посетителей.
Этап № 3. Обработали данные, чтобы получить набор анализируемых метрик
Целевыми переменными были NPS-рейтинг сети, доля позитивных и негативных отзывов клиентов по темам "персонал" и "качество продуктов" - использовали данные опросов более 500 тыс. клиентов по всем 800+ магазинам сети. Переменные обрабатывали по следующим принципам:
1. По каждой теме проанализировали "хвосты влияния".
Например, смотрели, как изменяется корреляция между количеством жалоб на персонал в магазине и долей негативных отзывов в момент опроса клиента в зависимости от того, сколько месяцев назад были поданы жалобы. Ожидаемо, что количество жалоб, поданных на магазин два года назад, не коррелировало с результатами недавнего опроса. Вместе с тем жалобы трехмесячной давности вполне влияли на сегодняшние результаты магазина. Поэтому при внедрении изменений в компании или продукте стоит учитывать подобные "эффекты памяти". Не всегда можно ожидать моментальных изменений метрик клиентского опыта: людям требуется время, чтобы осознать и отреагировать на любые существенные изменения.
2. Часть метрик сложили между собой, чтобы наблюдать суммарный эффект нескольких факторов.
Клиентопоток, разбитый по часам, суммировали до трех основных составляющих: поток в часы пик (с 12:00 до 14:00 и с 17:00 до 20:00), в период средней загруженности и относительно свободное время в работе магазинов.
Половозрастной состав анализировали через соотношение мужчин и женщин, а также возрастных групп "до 35 лет", "от 35 до 60 лет" и "свыше 60 лет".
Такого рода упрощение задачи позволило сделать массив данных менее разреженным, а потому сделать более устойчивые выводы.
3. Часть показателей объединили по смысловым влияниям.
Например, при анализе распределили заявки в эксплуатацию (149 типов) на семь условных групп по тому, на какие аспекты работы сети они влияют:
- "качество продуктов" - заявки обслуживания холодильной горки/витрины/бонеты, холодильной камеры, аквариума;
- "касса" - неисправности касс, пин-падов, фискальных регистраторов, накопителей;
- "чистота и порядок" - заявки, связанные с дефектами на потолке, полу, стенах, касающиеся работы канализации, труб, сантехники;
- "персонал" - неполадки с RF-терминалами (терминалами для сбора данных, кондиционером, системой вентиляции);
- "удобство визита" - неполадки в работе дверей в магазин, с весами в торговом зале, тележками;
- "ценники на товары" - заявки, связанные с лейбл-принтерами (термопринтер), устройствами проверки цен (прайс-чекерами);
- "прочее" - все остальные типы заявок: или редкие и малочисленные, или такие, что сложно отнести к какой-либо категории выше.
- продукты питания со сроком хранения меньше месяца;
- продукты питания со сроком хранения от одного до трех месяцев;
- продукты питания со сроком хранения более трех месяцев;
- непродовольственные товары;
- акционные товары;
- остальное.
- "Обучение ассортименту": курсы "Молочная гастрономия", "Рыбные деликатесы" и т.д.
- "Обучение работе с кассой": курсы "Касса. Программа лояльности", "Касса. Запрет продажи табака".
- "Товары собственного производства": курсы "Собственное производство. Птица", "Собственное производство. Кулинария".
- "Мотивация персонала": курсы "Мотивация персонала. Кассир", "Мотивация продавца-кассира".
- "Прочее": курсы общего плана "Вводный инструктаж по охране труда", "Основы санитарии и гигиены".
Этап № 4. Просчитали распределения по получившемуся набору метрик-факторов
Разбили все факторы на девять групп по принципу, каким образом они влияют на клиентское восприятие:
- Нежелательные - усиление фактора снижает позитивные комментарии и увеличивает негативные.
- Неблагодарные - усиление фактора снижает позитивные комментарии и не влияет на негативные.
- Неакцентуированные - усиление фактора снижает и позитивные, и негативные комментарии.
- Акцентуированные - усиление фактора увеличивает и позитивные, и негативные комментарии.
- Привлекательные - усиление фактора увеличивает позитивные и не влияет на негативные комментарии.
- Одномерные - усиление фактора увеличивает позитивные и снижает негативные комментарии.
- Негативные - усиление фактора не влияет на позитивные и увеличивает негативные комментарии.
- Нейтральные - усиление фактора не влияет ни на позитивные, ни на негативные комментарии.
- Обязательные - усиление фактора не влияет на позитивные и снижает негативные комментарии.
Инсайты и их интерпретации
Перечислим несколько самых интересных инсайтов.
Мужчины чаще ругают и реже хвалят разные аспекты работы магазинов.
Что можно проинтерпретировать как "если мужчину послали в магазин, то он априори всем недоволен", а можно тем, что "мужчины в среднем склонны замечать больше негативных аспектов". Но вне зависимости от интерпретации это руководство к действию: если в магазин ходит большая доля покупателей-мужчин, то, возможно, его стоит немного адаптировать под эту аудиторию. Во многом это подтверждает уже давно известный принцип "один размер не подходит для всех" (one-size-does-not-fit-all): подходы к клиенту должны быть разными в зависимости от сегмента (как по полу, так и по тому, к какому поколению относится клиент: беби-бумер, представитель поколения X, миллениал или зумер).
В магазинах с высокой долей сотрудников-мужчин больше негативных и меньше позитивных отзывов о персонале.
Только не надо никого увольнять - достаточно просто снабдить сотрудников-мужчин знаниями, которыми чаще обладают женщины: например, как выбрать детское питание или какое мясо лучше подойдет для запекания.
Некомфортные условия работы в магазине делают сотрудников менее доброжелательными. Например, если от сотрудников поступает в ИТ множество заявок о неисправной работе кондиционера, это влияет и на впечатления клиентов: доля позитивных комментариев о персонале в таких случаях ниже.
Если в магазине обучение прошли не все сотрудники, это влияет на его NPS-рейтинг и на долю позитивных отзывов о персонале.
Полезно получить подтверждение таких взаимосвязей в цифрах.
Неработающие весы в зале или двери магазина, которые плохо открываются (заявки в ИТ по тегу "удобству визита") так или иначе отбрасывают тень на восприятие клиентами персонала магазина.
И в этом особенность клиентского опыта: посетители не задумываются о том, что чинить двери в магазине не входит в обязанности работников торгового зала. Те, с кем взаимодействуют клиенты, выступают для них лицом всей организации.
Приведем пример. Есть поверье: "Опыт клиента - это опыт сотрудника минус один". Приятно было в процессе исследования попутно еще раз в этом убедиться: лучшие по NPS магазины получают более высокий балл e-NPS от сотрудников.
По итогам исследования торговая сеть пересмотрела многие внутренние процессы, которые прямо или опосредованно влияют на NPS, а также решила углубить изучение проблем и подходы к их решению, проведя специальные сервисные марафоны для всех сотрудников розницы - это около 28 тыс. человек по всей России.
Участниками первой волны стали директора магазинов, их заместители и менеджеры расчетно-кассовых узлов. Во второй волне марафона приняли участие уже все сотрудники супермаркетов, которые общаются с клиентами. Завершил серию "Сервисный челлендж", когда региональные директора придумывали, обсуждали и внедряли лучшие идеи и практики работы с клиентами. Более ста идей и практик работы с клиентами были приняты к исполнению. В их числе - дополнительная коммуникация на тему мер против коронавируса, замена устаревшей мебели, использование внутреннего радио для оповещения клиентов, конкурс кассиров на скорость и качественное обслуживание клиентов.
Авторы: Братцев Иван, Пименов Евгений