Podejście SendGrid do NPS: konkretne rzeczy, które robimy, mając na uwadze to, co najważniejsze

Opublikowany: 2016-09-27

W moim ostatnim poście omówiliśmy podstawy wskaźnika Net Promoter Score (NPS) i dlaczego stoją za NPS. Dziś chcemy podzielić się konkretnymi, namacalnymi przykładami tego, jak to wygląda w SendGrid. Oto, co zrobiliśmy, kiedy w kwietniu uruchomiliśmy nasz odnowiony Net Promoter System.

Punkt początkowy

Pomyśleliśmy konkretnie o każdym z poniższych tematów i zoptymalizowaliśmy proces, aby zapewnić, że wspiera on słuchanie, uczenie się i działanie na podstawie informacji zwrotnych od naszych klientów w celu poprawy sposobu, w jaki im służymy:

  • Wykonanie ankiety (słuchanie)
  • Dosłowny proces (nauka)
  • Proces sprzężenia zwrotnego w pętli zamkniętej (uczenie się i działanie)
  • Analiza danych (uczenie się)
  • Akcja (działanie)

Kluczem do wsparcia nowego procesu, który uruchomiliśmy w kwietniu, było rozpoczęcie z myślą o końcu. Potrzebowaliśmy procesu ankietowego, który a) przechwyci dużo danych, b) pozwoli nam zamknąć pętlę z klientami w czasie zbliżonym do rzeczywistego oraz c) przeanalizować i raportować dane. Wybraliśmy narzędzia i podejście opisane poniżej, ponieważ było wystarczająco elastyczne i wydajne, aby wspierać nowe procesy i w większości używane narzędzia, które już stosowaliśmy. To zadziałało bardzo dobrze dla nas, ale może nie działać dla wszystkich.

Wykonanie ankiety

Wysłaliśmy ankietę e-mailem naszym klientom i wykorzystaliśmy piękny i prosty projekt ankiety od Knak.io. Wysłaliśmy wiadomości e-mail do klientów, którzy nie odpowiedzieli na ankietę, ale wysłali nie więcej niż 3 wiadomości e-mail na klienta, aby uniknąć poczucia, że ​​są spamowani. I oczywiście testowaliśmy A/B wiersze tematów i odmiany treści, aby zoptymalizować pod kątem tego, na co nasi klienci najbardziej odpowiadali.

Dane z ankiety wpłynęły do ​​naszego Salesforce CRM, co pozwoliło nam dołączyć inne dane klientów do raportowania i analizy oraz budować przepływy pracy w narzędziu, z którego codziennie korzystają nasze zespoły wprowadzające na rynek. Oprócz ankiet e-mailowych stworzyliśmy strony docelowe, aby nawiązać kontakt z naszymi lojalnymi fanami i dostarczyć segmentowaną wiadomość do osób biernych i krytyków.

Przebadaliśmy wszystkich płatnych klientów i losową próbę bezpłatnych klientów, aby ustalić nowy wynik podstawowy. Jak mówią: „nie możesz zarządzać tym, czego nie możesz zmierzyć”.

Utrzymaliśmy to niezwykle prosto i czysto, unikając dodawania dodatkowych pytań, jak widać poniżej.

Dosłowny proces

Po pierwsze, dosłowne są żargonem NPS dla komentarza tekstowego, który klient pozostawia na pytanie „co jest głównym powodem przyznania nam wyniku”. Prawdziwy komentarz klienta powyżej jest dosłowny. Dane te płynęły do ​​Salesforce, co pozwoliło nam na raportowanie klientów w celu analizy i ostrzegania dla zespołów zajmujących się sukcesem klientów. Stworzyliśmy dzienny raport Salesforce, który mogliśmy wkleić do Arkuszy Google w celu dosłownego tagowania, analizy po ankiecie i wsparcia części procesu zamkniętej pętli. Mały zespół czytał każdy komentarz klienta i przypisywał go do kategorii. Następnie podzieliliśmy się dosłownymi słowami z głównymi zespołami reagowania, aby kontynuować.

Proces sprzężenia zwrotnego w pętli zamkniętej

Stworzyliśmy nasz proces informacji zwrotnej w pętli zamkniętej i cel, aby wesprzeć nasz cel 10% poprawy i usłyszeć zarówno pozytywne, jak i konstruktywne opinie, z zastrzeżeniem zasobów, które byliśmy w stanie przeznaczyć na ten zupełnie nowy proces. Zaczęliśmy od skontaktowania się telefonicznie z ⅓ naszych klientów, którzy odpowiedzieli na ankietę, próbując nawiązać kontakt w ciągu 48 godzin od przesłania ankiety przez klienta. Dla samej tej części procesu oznaczało to zmobilizowanie ~1/4 firmy – już sam ten fakt widać, jak ważni są dla nas nasi klienci!

Strategicznie zdecydowaliśmy się zamknąć pętlę ze wszystkimi dużymi klientami oraz płatnymi klientami, którzy dali nam 8, 6, 2, 1 lub 0. Zarówno alerty Salesforce, jak i Arkusze Google pomogły nam utrzymać ten proces płynnie. Na marginesie mamy nadzieję, że kiedyś dotrzemy do miejsca, w którym będziemy mogli dotrzeć do każdego respondenta. Zespoły w całej firmie, w tym Customer Success, Product, UI/UX, Support i Marketing, kontaktowały się z klientami każdego dnia, próbując dotrzeć do klientów w ciągu 48 godzin od zakończenia ankiety. Ponadto nasz Starszy Zespół Liderów dotarł do prawie 100 klientów i potroi ten wysiłek podczas następnej ankiety.

Istnieją dwa cele zamknięcia pętli: 1) to dowiedzieć się więcej (np. jaka jest podstawowa przyczyna dosłownych informacji?) i 2) to połączyć się z klientem, aby powiedzieć „dziękuję za informację zwrotną” lub po prostu „przepraszam”, gdy niezbędny. Dla wielu klientów oznaczało to, że będziemy śledzić ich komentarze.

Analiza danych (uczenie się)

To była dla mnie jedna z najważniejszych atrakcji. Jako firma mająca 120 000 klientów o różnych kształtach i rozmiarach (korzystających z wielu produktów, w ponad 90 krajach, w dziesiątkach branż, od startupu do przedsiębiorstwa itp.) z wieloma różnymi dosłownymi wyjaśnieniami, dlaczego przyznali nam tak dobry wynik, nie brakuje sposobów na cięcie danych. Przeanalizowaliśmy dziesiątki tysięcy punktów danych, wyciągnęliśmy spostrzeżenia i podsumowaliśmy to, czego się nauczyliśmy. Następnie przedstawiłem dane i spostrzeżenia naszemu zespołowi kierowniczemu i całej firmie.

Analiza danych wraz z procesem sprzężenia zwrotnego w zamkniętej pętli pomagają nam uczyć się na 2 potężne sposoby. Po pierwsze, cała firma może uczyć się na podstawie kluczowych spostrzeżeń wygenerowanych podczas analizy danych (np. jak zadowoleni są klienci korzystający z produktu A w porównaniu z produktem B i dlaczego lub jak wypada porównanie wyników między naszymi niedawnymi i długoletnimi klientami i dlaczego?). Po drugie, pracownicy pierwszej linii i starsi liderzy mogą uczyć się z interakcji z klientami, jakie mają, kiedy zamykają pętlę i próbują poznać przyczyny powstawania informacji zwrotnych.

Uwaga dodatkowa: niektórzy mogą pomyśleć, że brzmi to zbyt skomplikowanie lub szczątkowo. Tak, mówię, że analiza tysięcy odpowiedzi w Arkuszach Google była w rzeczywistości dość płynna i łatwa do opanowania dzięki wysiłkom wszystkich Gridderów, którzy wspierali ten proces. Wymagało to dużego zespołu, ale było to właściwe, jeśli chcieliśmy, aby ludzie rozmawiali z klientami na dużą skalę. Najważniejszym wydarzeniem była elastyczność, jaką zapewniała analiza danych. Jednak ta metoda nie jest dla wszystkich, dlatego istnieją świetni dostawcy oprogramowania (i nasi klienci, tacy jak Promoter.io i CustomerGauge).

Akcja (oczywiście aktorstwo!)

Wzięliśmy obszary, które były jasnymi punktami (dosłownie setki i setki klientów powiedziało coś w stylu „to po prostu działa” i dało nam średnią ocenę 9,5) i zaczęliśmy wykorzystywać ten język podczas rozmowy z klientami i potencjalnymi klientami. Wzięliśmy również wiedzę na temat obszarów do poprawy i zintegrowania z planowaniem produktu i UI/UX wraz z planowaniem oferty usług. Zajęliśmy się kilkoma szybkimi poprawkami i zidentyfikowaliśmy inne obszary, które zajmą trochę czasu, ponieważ nasz zespół ds. Produktów bardzo uważnie podchodzi do tego, jak tworzymy produkty.

Co dalej — jak optymalizujemy

Nie ma wątpliwości, że w naszym systemie Net Promoter możemy ulepszyć. Z pewnością nie ustaliliśmy wszystkiego — ale wierzę, że mamy rację w zakresie podstaw. Oto, co optymalizujemy:

  1. Nadal uwzględniamy zdobyte doświadczenia w planach dotyczących produktów i usług — niektóre z tych rzeczy wymagają czasu.
  2. Jako firma oparta na danych, głębiej integrujemy NPS z naszym DNA decyzyjnym.
  3. Pracuję nad tym, aby fajne historie, które pojawiają się podczas procesu NPS, były udostępniane wszystkim w SendGrid, ponieważ inspirują nas i dotykają elementu ludzkiego, który codziennie skłania nas do pracy z uśmiechem — wykonujemy dobrą robotę ale możemy zrobić jeszcze lepiej.
  4. Wdrażamy jeszcze głębsze zaangażowanie przywódcze NPS. Każdy z naszych starszych liderów porozmawia w październiku z co najmniej kilkunastoma klientami.
  5. Do analizy dodamy nowe elementy, w tym składowe szeregów czasowych.
  6. W końcu przejdziemy do bardziej stałej kadencji ankiet.

Porady końcowe

Mamy nadzieję, że udostępnienie naszej metodologii pomogło tym z Was, którzy przechodzą przez podobne ćwiczenie. Mogę zaświadczyć, że praca w firmie, która naprawdę dba o swoich klientów, jest doświadczeniem życiodajnym i definiującym karierę. Mam nadzieję, że SendGrid, nasi klienci i nasi partnerzy SaaS będą nadal koncentrować się na The Why and The Fundamentals. Nasza praca nad satysfakcją naszych klientów nigdy nie jest zakończona, ale NPS pozwala nam lepiej konkurować, ponieważ świat naszych klientów i nasza branża szybko się zmieniają.