Решить проблему до жалобы: как угадывать проблемы клиентов до того, как они их заметят?
Лучший сервис — это тот, который клиент не успевает запросить. В мире B2B-услуг наступила новая эра. Больше недостаточно просто отвечать на письма и закрывать тикеты (электронные заявки). Сегодня клиенты ожидают от партнёров не поддержки, а стратегического сопровождения. Они хотят, чтобы вы замечали проблемы раньше них, предлагали решения до кризиса и помогали им расти — а не только выживать. О том, как превратить Customer Success¹ из функции поддержки в двигатель бизнеса, мы поговорили с Ириной Смирновой — экспертом по Customer Success¹ в сфере мобильного маркетинга, управляющей портфелем из более чем 100 международных компаний. Её подход кардинально меняет правила игры: она не ждёт обращений, а предвидит проблемы по данным — за часы или даже дни до того, как клиент сам о них узнает. С помощью атрибуционных данных, автоматизированных алертов и глубокого анализа поведения клиентов, Ирина внедрила систему раннего предупреждения. Аномальный CTIT², рост доли фрода³, падение retention — всё это становится сигналом для немедленного вмешательства. В одном случае система обнаружила подозрительные клики ещё до падения конверсии — клиент вовремя отключил источник и сохранил десятки тысяч долларов. Её работа — это синтез технологий и человеческой экспертизы: алгоритмы сигнализируют, а человек объясняет, советует, действует. А что, если будущее обслуживания — это не реакция, а превентивная стратегия роста? ¹ Customer Success — это стратегия, бизнес-модель и философия, направленные на создание позитивного опыта для клиента на всех этапах взаимодействия с продуктом или услугой.² CTIT (Click-to-Install Time) — показатель, который отражает, сколько времени проходит с момента клика до установки приложения пользователем.³ Фрод (от английского слова fraud — «обман, мошенничество») — это умышленное мошенничество в онлайне.⁴ Retention (Customer Retention) — способность компании удерживать клиентов за счёт качественных товаров или услуг, хорошего обслуживания и эффективного взаимодействия. — Ирина, вы говорите, что ваш подход — «решить проблему до того, как клиент её заметит». Это звучит почти как ясновидение. Как это работает на практике? — Это не магия, а система раннего предупреждения, построенная на данных. Мы больше не ждём, когда клиент напишет: «У нас падает конверсия» или «Что-то с трафиком». Мы сами видим отклонения в его дэшбордах: аномальный CTIT, снижение NOI-конверсий, рост доли фрода. Эти сигналы автоматически формируют алерты (сигналы), и я сразу вхожу в диалог. Например, один клиент начал использовать новый SDK (комплект средств разработки программного обеспечения). Через два дня система показала, что часть трафика перестала атрибутироваться. Я связалась с ним, объяснила, что происходит, и предложила корректировку. Он даже не знал, что теряет данные. Так мы сохранили ему бюджет и доверие к платформе. ⁵ Дашборд (от англ. dashboard — «приборная панель») — это инструмент для визуализации данных, которые автоматически загружаются из других систем. — Что делает такой подход возможным? Какие технологии и процессы лежат в основе? — Всё начинается с автоматизированного мониторинга. Для каждого клиента настроены персональные отчёты и алерты по ключевым метрикам: использование функций, конкурирующие SDK, динамика retention⁴, stickiness, доля платящих пользователей. Дальше — индивидуальные бенчмарки. Мы сравниваем клиента не со средним значением, а с его нишей, с конкурентами. Если его время до первой покупки вдвое выше рынка — это красный флаг. Я приглашаю на бизнес-обзор, где вместе с командой клиента мы находим точки роста. Ещё важный элемент — клиентский портал, через который мы рассылаем one-to-many коммуникации: о грядущих изменениях в продукте, обновлениях API, необходимости адаптировать процессы. Это не спам — это профилактика. ⁶ Sticky Factor (также Stickiness Factor, на русский обычно переводится как «липкость») — метрика в интернет-маркетинге, которая показывает степень лояльности и вовлечённости аудитории. — Вы упомянули бизнес-обзоры. Это просто встреча по KPI или что-то большее? — Это стратегическая сессия. Мы не просто показываем графики. Мы рассказываем историю: где вы сейчас, куда движетесь, какие возможности упускаете. Например, если у клиента низкая эффективность ретаргетинга, мы проводим целевой спринт: внедряем сегментальные аудитории, анализ креативов, измерение инкрементальности. Результат — не только исправление проблемы, но и рост выручки в 3–5 раз. У одного клиента за полгода ROI увеличился с 1,8 до 3,4 — только за счёт оптимизации на основе наших рекомендаций. ⁷ Инкрементальность (Incrementality) — маркетинговая метрика, которая определяет, какую часть результатов (продаж, конверсий, установок) принесла реклама, а какие бы произошли органически, без её участия. — Как вы справляетесь с масштабом? У вас же более 100 клиентов. Не теряется ли персонализация? — Именно поэтому мы строим гибридную модель: автоматизация + человеческая экспертиза. Система собирает данные, формирует алерты, но интерпретацию делает человек. Я знаю, какой клиент чувствителен к retention, а какой — к скорости вывода новых продуктов. Автоматизация освобождает время на стратегию. Я не трачу часы на сбор отчётов — они готовы сами. А я могу сосредоточиться на том, чтобы сказать: «Вот где ваш следующий миллиард». — Что делать, если клиент игнорирует ваши предупреждения? — Мы всегда начинаем с письменной коммуникации, подробно объясняем риск и предлагаем решение. Если реакции нет — делаем follow-up. Если и это не помогает, приглашаем на короткий звонок, чтобы быстро обсудить проблему и показать, как это сэкономит его бюджет и время. Клиенты почти всегда положительно воспринимают такие сигналы. Они не выглядят как гиперопека, потому что основаны на данных и сразу переводятся в понятную бизнес-ценность. — Как ИИ и машинное обучение вписываются в эту систему? — ИИ уже умеет предсказывать churn (коэффициент оттока), выявлять аномалии и рекомендовать действия. Но человеческий экспертный взгляд остаётся незаменимым. Только человек может связать данные с бизнес-контекстом, понять, что стоит за цифрами, и выстроить доверительный диалог. ИИ — наш помощник. Но именно Customer Success Manager (менеджер по клиентскому успеху) становится стратегическим партнёром. — Что бы вы посоветовали компаниям, которые хотят перейти от реактивного к проактивному Customer Success? — Начните с трёх вещей: Настройте базовые алерты по критическим метрикам. Создайте бенчмарки — сравните клиентов с рынком. Внедрите регулярные бизнес-обзоры — не ради отчётности, а ради роста. Главное — перестать думать о CS как о поддержке. Это двигатель удержания и масштабирования. Клиент остаётся не потому, что «всё норм», а потому, что видит, как вы помогаете ему расти. P.S. Ирина Смирнова — не просто менеджер по работе с клиентами. Она — детектив данных и стратег роста в одном лице. Её работа — это доказательство того, что лучший сервис — невидимый. Когда клиент растёт, не замечая проблем, потому что их уже решили за него. В эпоху, когда данные есть у всех, победят те, кто умеет видеть наперёд. Ирина показывает: будущее за теми, кто превращает аналитику в действие, а Customer Success¹ Manager — из функции поддержки в двигатель бизнеса. Поделиться Поделиться ВКонтакте Telegram Whatsapp Одноклассники Cсылка Источник #Общество
ИА BN Новости - bnnovosti.ru
Решить проблему до жалобы: как угадывать проблемы клиентов до того, как они их заметят?
Лучший сервис — это тот, который клиент не успевает запросить. В мире B2B-услуг наступила новая эра. Больше недостаточно просто отвечать на письма и закрывать тикеты (электронные заявки). Сегодня клиенты ожидают от партнёров не поддержки, а стратегического сопровождения. Они хотят, чтобы вы замечали проблемы раньше них, предлагали решения до кризиса и помогали им расти — а не только выживать. О том, как превратить Customer Success¹ из функции поддержки в двигатель бизнеса, мы поговорили с Ириной Смирновой — экспертом по Customer Success¹ в сфере мобильного маркетинга, управляющей портфелем из более чем 100 международных компаний. Её подход кардинально меняет правила игры: она не ждёт обращений, а предвидит проблемы по данным — за часы или даже дни до того, как клиент сам о них узнает. С помощью атрибуционных данных, автоматизированных алертов и глубокого анализа поведения клиентов, Ирина внедрила систему раннего предупреждения. Аномальный CTIT², рост доли фрода³, падение retention — всё это становится сигналом для немедленного вмешательства. В одном случае система обнаружила подозрительные клики ещё до падения конверсии — клиент вовремя отключил источник и сохранил десятки тысяч долларов. Её работа — это синтез технологий и человеческой экспертизы: алгоритмы сигнализируют, а человек объясняет, советует, действует. А что, если будущее обслуживания — это не реакция, а превентивная стратегия роста? ¹ Customer Success — это стратегия, бизнес-модель и философия, направленные на создание позитивного опыта для клиента на всех этапах взаимодействия с продуктом или услугой.² CTIT (Click-to-Install Time) — показатель, который отражает, сколько времени проходит с момента клика до установки приложения пользователем.³ Фрод (от английского слова fraud — «обман, мошенничество») — это умышленное мошенничество в онлайне.⁴ Retention (Customer Retention) — способность компании удерживать клиентов за счёт качественных товаров или услуг, хорошего обслуживания и эффективного взаимодействия. — Ирина, вы говорите, что ваш подход — «решить проблему до того, как клиент её заметит». Это звучит почти как ясновидение. Как это работает на практике? — Это не магия, а система раннего предупреждения, построенная на данных. Мы больше не ждём, когда клиент напишет: «У нас падает конверсия» или «Что-то с трафиком». Мы сами видим отклонения в его дэшбордах: аномальный CTIT, снижение NOI-конверсий, рост доли фрода. Эти сигналы автоматически формируют алерты (сигналы), и я сразу вхожу в диалог. Например, один клиент начал использовать новый SDK (комплект средств разработки программного обеспечения). Через два дня система показала, что часть трафика перестала атрибутироваться. Я связалась с ним, объяснила, что происходит, и предложила корректировку. Он даже не знал, что теряет данные. Так мы сохранили ему бюджет и доверие к платформе. ⁵ Дашборд (от англ. dashboard — «приборная панель») — это инструмент для визуализации данных, которые автоматически загружаются из других систем. — Что делает такой подход возможным? Какие технологии и процессы лежат в основе? — Всё начинается с автоматизированного мониторинга. Для каждого клиента настроены персональные отчёты и алерты по ключевым метрикам: использование функций, конкурирующие SDK, динамика retention⁴, stickiness, доля платящих пользователей. Дальше — индивидуальные бенчмарки. Мы сравниваем клиента не со средним значением, а с его нишей, с конкурентами. Если его время до первой покупки вдвое выше рынка — это красный флаг. Я приглашаю на бизнес-обзор, где вместе с командой клиента мы находим точки роста. Ещё важный элемент — клиентский портал, через который мы рассылаем one-to-many коммуникации: о грядущих изменениях в продукте, обновлениях API, необходимости адаптировать процессы. Это не спам — это профилактика. ⁶ Sticky Factor (также Stickiness Factor, на русский обычно переводится как «липкость») — метрика в интернет-маркетинге, которая показывает степень лояльности и вовлечённости аудитории. — Вы упомянули бизнес-обзоры. Это просто встреча по KPI или что-то большее? — Это стратегическая сессия. Мы не просто показываем графики. Мы рассказываем историю: где вы сейчас, куда движетесь, какие возможности упускаете. Например, если у клиента низкая эффективность ретаргетинга, мы проводим целевой спринт: внедряем сегментальные аудитории, анализ креативов, измерение инкрементальности. Результат — не только исправление проблемы, но и рост выручки в 3–5 раз. У одного клиента за полгода ROI увеличился с 1,8 до 3,4 — только за счёт оптимизации на основе наших рекомендаций. ⁷ Инкрементальность (Incrementality) — маркетинговая метрика, которая определяет, какую часть результатов (продаж, конверсий, установок) принесла реклама, а какие бы произошли органически, без её участия. — Как вы справляетесь с масштабом? У вас же более 100 клиентов. Не теряется ли персонализация? — Именно поэтому мы строим гибридную модель: автоматизация + человеческая экспертиза. Система собирает данные, формирует алерты, но интерпретацию делает человек. Я знаю, какой клиент чувствителен к retention, а какой — к скорости вывода новых продуктов. Автоматизация освобождает время на стратегию. Я не трачу часы на сбор отчётов — они готовы сами. А я могу сосредоточиться на том, чтобы сказать: «Вот где ваш следующий миллиард». — Что делать, если клиент игнорирует ваши предупреждения? — Мы всегда начинаем с письменной коммуникации, подробно объясняем риск и предлагаем решение. Если реакции нет — делаем follow-up. Если и это не помогает, приглашаем на короткий звонок, чтобы быстро обсудить проблему и показать, как это сэкономит его бюджет и время. Клиенты почти всегда положительно воспринимают такие сигналы. Они не выглядят как гиперопека, потому что основаны на данных и сразу переводятся в понятную бизнес-ценность. — Как ИИ и машинное обучение вписываются в эту систему? — ИИ уже умеет предсказывать churn (коэффициент оттока), выявлять аномалии и рекомендовать действия. Но человеческий экспертный взгляд остаётся незаменимым. Только человек может связать данные с бизнес-контекстом, понять, что стоит за цифрами, и выстроить доверительный диалог. ИИ — наш помощник. Но именно Customer Success Manager (менеджер по клиентскому успеху) становится стратегическим партнёром. — Что бы вы посоветовали компаниям, которые хотят перейти от реактивного к проактивному Customer Success? — Начните с трёх вещей: Настройте базовые алерты по критическим метрикам. Создайте бенчмарки — сравните клиентов с рынком. Внедрите регулярные бизнес-обзоры — не ради отчётности, а ради роста. Главное — перестать думать о CS как о поддержке. Это двигатель удержания и масштабирования. Клиент остаётся не потому, что «всё норм», а потому, что видит, как вы помогаете ему расти. P.S. Ирина Смирнова — не просто менеджер по работе с клиентами. Она — детектив данных и стратег роста в одном лице. Её работа — это доказательство того, что лучший сервис — невидимый. Когда клиент растёт, не замечая проблем, потому что их уже решили за него. В эпоху, когда данные есть у всех, победят те, кто умеет видеть наперёд. Ирина показывает: будущее за теми, кто превращает аналитику в действие, а Customer Success¹ Manager — из функции поддержки в двигатель бизнеса. Поделиться Поделиться ВКонтакте Telegram Whatsapp Одноклассники Cсылка
Источник
#Общество