แนวทางของ SendGrid ต่อ NPS: สิ่งที่เราทำเฉพาะในขณะที่เราให้ความสำคัญกับสิ่งที่สำคัญที่สุด

เผยแพร่แล้ว: 2016-09-27

ในโพสต์ที่แล้ว เราได้พูดถึงพื้นฐานของ Net Promoter Score (NPS) และเหตุผลเบื้องหลัง NPS วันนี้ เราต้องการแบ่งปันตัวอย่างที่เจาะจงและจับต้องได้ของลักษณะที่ SendGrid เมื่อเราเปิดตัวระบบโปรโมเตอร์สุทธิที่ปรับปรุงใหม่ในเดือนเมษายน นี่คือสิ่งที่เราทำ

จุดเริ่ม

เราคิดอย่างเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับแต่ละธีมต่อไปนี้และปรับกระบวนการให้เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่ารองรับการฟัง เรียนรู้จาก และดำเนินการตามข้อเสนอแนะจากลูกค้าของเรา เพื่อปรับปรุงวิธีการให้บริการ:

  • การดำเนินการสำรวจ (ฟัง)
  • กระบวนการแบบคำต่อคำ (การเรียนรู้)
  • กระบวนการป้อนกลับแบบวงปิด (การเรียนรู้และการแสดง)
  • การวิเคราะห์ข้อมูล (การเรียนรู้)
  • แอคชั่น (แอคชั่น)

กุญแจสำคัญในการสนับสนุนกระบวนการใหม่ที่เราเปิดตัวในเดือนเมษายนนี้คือการเริ่มต้นด้วยจุดสิ้นสุดในใจ เราต้องการกระบวนการสำรวจที่จะ ก) เก็บข้อมูลจำนวนมาก ข) ทำให้เราสามารถปิดวงจรกับลูกค้าได้แบบเกือบเรียลไทม์ และค) วิเคราะห์และรายงานข้อมูล เราเลือกเครื่องมือและแนวทางที่อธิบายไว้ด้านล่าง เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะรองรับกระบวนการใหม่ และเครื่องมือที่ใช้โดยส่วนใหญ่ที่เราเคยใช้ไปแล้วเป็นส่วนใหญ่ วิธีนี้ใช้ได้ผลดีสำหรับเรา แต่อาจไม่ได้ผลสำหรับทุกคน

การดำเนินการสำรวจ

เราส่งอีเมลแบบสำรวจให้กับลูกค้าและใช้ประโยชน์จากการออกแบบแบบสำรวจที่สวยงามและเรียบง่ายจาก Knak.io เราเรียกใช้อีเมลให้กับลูกค้าที่ไม่ได้ตอบแบบสำรวจ แต่ส่งอีเมลไม่เกิน 3 ฉบับต่อลูกค้าหนึ่งรายเพื่อหลีกเลี่ยงการทำให้พวกเขารู้สึกว่าเป็นสแปม และแน่นอน เรา A/B ได้ทดสอบหัวเรื่องและรูปแบบเนื้อหาเพื่อปรับให้เหมาะสมกับสิ่งที่ลูกค้าของเราตอบสนองมากที่สุด

ข้อมูลการสำรวจได้ไหลเข้าสู่ Salesforce CRM ซึ่งทำให้เราสามารถผนวกข้อมูลลูกค้าอื่นๆ สำหรับการรายงานและการวิเคราะห์ และสร้างเวิร์กโฟลว์ในเครื่องมือที่ทีมออกสู่ตลาดของเราใช้ทุกวัน นอกจากการสำรวจทางอีเมลแล้ว เราได้สร้างหน้า Landing Page เพื่อมีส่วนร่วมกับแฟนๆ ที่ภักดีของเรา และส่งข้อความที่แบ่งกลุ่มไปยังผู้ที่อยู่เฉยๆ และผู้ว่า

เราได้สำรวจลูกค้าที่ชำระเงินทั้งหมดและสุ่มตัวอย่างลูกค้าฟรีเพื่อสร้างคะแนนพื้นฐานใหม่ อย่างที่พวกเขาพูดกันว่า "คุณไม่สามารถจัดการสิ่งที่คุณวัดไม่ได้"

เราทำให้มันเรียบง่ายและบริสุทธิ์อย่างยิ่ง และหลีกเลี่ยงการเพิ่มคำถามเพิ่มเติมดังที่คุณเห็นด้านล่าง

กระบวนการต่อคำต่อคำ

ประการแรก คำต่อคำเป็นศัพท์แสงของ NPS สำหรับความคิดเห็นแบบข้อความที่ลูกค้าทิ้งไว้ให้กับคำถาม "อะไรคือเหตุผลหลักสำหรับคะแนนที่คุณให้เรา" ความคิดเห็นของลูกค้าที่แท้จริงข้างต้นเป็นคำต่อคำ ข้อมูลนี้ไหลเข้าสู่ Salesforce ซึ่งทำให้เราสามารถรายงานลูกค้าเพื่อการวิเคราะห์และการแจ้งเตือนสำหรับทีมที่ประสบความสำเร็จของลูกค้า เราได้สร้างรายงานรายวันของ Salesforce ซึ่งเราสามารถวางลงใน Google ชีตสำหรับการแท็กแบบคำต่อคำ การวิเคราะห์หลังการสำรวจ และเพื่อสนับสนุนส่วนหนึ่งของกระบวนการลูปปิด ทีมเล็กๆ อ่านความคิดเห็นของลูกค้าแต่ละคนและจัดหมวดหมู่เป็นหมวดหมู่ หลังจากนั้น เราแชร์คำต่อคำกับทีมตอบกลับหลักเพื่อติดตามผล

กระบวนการป้อนกลับแบบวงปิด

เราสร้างกระบวนการป้อนกลับแบบปิดและเป้าหมายเพื่อสนับสนุนเป้าหมายการปรับปรุง 10% ของเรา และเพื่อรับฟังความคิดเห็นทั้งเชิงบวกและเชิงสร้างสรรค์ โดยขึ้นอยู่กับทรัพยากรที่เราสามารถจัดสรรให้กับกระบวนการใหม่นี้ได้ เราเริ่มต้นด้วยการติดต่อทางโทรศัพท์ถึง ⅓ ของลูกค้าที่ตอบแบบสำรวจ โดยพยายามติดต่อภายใน 48 ชั่วโมงหลังจากส่งแบบสำรวจของลูกค้า สำหรับกระบวนการส่วนนี้เพียงอย่างเดียว นั่นหมายถึงการระดมทีมงานประมาณ 1/4 ของบริษัท คุณจะเห็นได้ว่าลูกค้ามีความสำคัญต่อเราเพียงใดจากข้อเท็จจริงนั้นเพียงอย่างเดียว!

เราเลือกอย่างมีกลยุทธ์ในการปิดวงจรกับลูกค้ารายใหญ่ทั้งหมดพร้อมกับลูกค้าที่ชำระเงินที่ให้ 8, 6, 2, 1 หรือ 0 แก่เรา ทั้งการแจ้งเตือนของ Salesforce และ Google ชีตช่วยให้เราทำให้กระบวนการนี้ทำงานได้อย่างราบรื่น เพื่อเป็นข้อสังเกต เราหวังว่าจะได้ไปยังที่แห่งหนึ่งในสักวันหนึ่งที่เราสามารถติดต่อกับผู้ตอบทุกคนได้ ทีมงานทั่วทั้งบริษัท รวมถึง Customer Success, Product, UI/UX, Support และ Marketing เข้าถึงลูกค้าในแต่ละวัน โดยพยายามเข้าถึงภายใน 48 ชั่วโมงหลังจากเสร็จสิ้นการสำรวจ นอกจากนี้ ทีมผู้นำอาวุโสของเราเข้าถึงลูกค้าเกือบ 100 รายและจะพยายามมากกว่าสามเท่าในการสำรวจครั้งต่อไปของเรา

มีวัตถุประสงค์ 2 ประการคือ 1) เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม (เช่น อะไรคือสาเหตุของคำต่อคำ) และ 2) เพื่อเชื่อมต่อกับลูกค้าเพื่อพูดว่า "ขอบคุณสำหรับคำติชม" หรือเพียงแค่ "ขอโทษ" เมื่อ จำเป็น. มันหมายถึงโลกสำหรับลูกค้าจำนวนมากที่เราจะติดตามความคิดเห็นของพวกเขาจริงๆ

การวิเคราะห์ข้อมูล (การเรียนรู้)

นี่เป็นหนึ่งในไฮไลท์สำหรับฉัน ในฐานะบริษัทที่มีลูกค้าทุกรูปแบบและขนาด 120,000 ราย (ใช้ผลิตภัณฑ์หลายรายการ ในกว่า 90 ประเทศ ในหลายสิบอุตสาหกรรม ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กร ฯลฯ) พร้อมคำต่อคำต่างๆ มากมายที่อธิบายว่าเหตุใดพวกเขาจึงให้คะแนนที่ทำได้ มี ไม่มีการขาดแคลนวิธีการตัดข้อมูล เราวิเคราะห์จุดข้อมูลนับหมื่น ดึงข้อมูลเชิงลึก และสรุปสิ่งที่เราเรียนรู้ จากนั้นฉันก็นำเสนอข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกแก่ทีมผู้นำและทั่วทั้งบริษัท

การวิเคราะห์ข้อมูลพร้อมกับกระบวนการป้อนกลับแบบลูปปิดช่วยให้เราเรียนรู้ได้ 2 วิธีที่มีประสิทธิภาพ ประการแรก ทั้งบริษัทสามารถเรียนรู้จากข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่สร้างขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูล (เช่น ลูกค้ามีความสุขเพียงใดที่ใช้ผลิตภัณฑ์ ก กับผลิตภัณฑ์ ข และเพราะเหตุใด หรือคะแนนระหว่างลูกค้าเก่าและล่าสุดของเราเปรียบเทียบกันอย่างไร และเพราะเหตุใด) ประการที่สอง พนักงานแนวหน้าและผู้นำระดับสูงสามารถเรียนรู้จากการโต้ตอบกับลูกค้าที่พวกเขามีเมื่อพวกเขาปิดลูปและพยายามเรียนรู้สาเหตุของการตอบรับ

หมายเหตุด้านข้าง: บางคนอาจคิดว่ามันฟังดูซับซ้อนเกินไปหรือเป็นพื้นฐาน ใช่ ฉันกำลังบอกว่าการวิเคราะห์คำตอบหลายพันรายการใน Google ชีตนั้นค่อนข้างราบรื่นและสามารถจัดการได้ ต้องขอบคุณความพยายามของ Gridders ทั้งหมดที่สนับสนุนกระบวนการนี้ ต้องใช้ทีมใหญ่ในการทำเช่นนี้ แต่เป็นสิ่งที่ถูกต้องถ้าเราต้องการให้มนุษย์พูดคุยกับลูกค้าในวงกว้าง ความยืดหยุ่นที่มีให้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นจุดเด่น อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ไม่เหมาะสำหรับทุกคน ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์รายใหญ่ (และลูกค้าของเรา เช่น Promoter.io และ CustomerGauge มีอยู่จริง)

แอคชั่น (แอคชั่นชัดๆ!)

เราใช้พื้นที่ที่มีจุดสว่าง (ลูกค้าหลายร้อยหลายร้อยคนพูดว่า "ใช้งานได้" และให้คะแนนเฉลี่ย 9.5 แก่เรา) และเริ่มใช้ประโยชน์จากภาษานี้เมื่อเราพูดคุยกับลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า นอกจากนี้เรายังนำการเรียนรู้ด้านต่างๆ มาปรับปรุงและบูรณาการเข้ากับการวางแผนผลิตภัณฑ์และ UI/UX ควบคู่ไปกับการวางแผนการให้บริการ มีการแก้ไขด่วนบางอย่างที่เราจัดการ และพื้นที่อื่นๆ ที่เราระบุซึ่งจะใช้เวลาสักครู่เมื่อทีมผลิตภัณฑ์ของเราเข้าใกล้วิธีที่เราสร้างผลิตภัณฑ์อย่างรอบคอบมาก

อะไรต่อไป—วิธีที่เรากำลังเพิ่มประสิทธิภาพ

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าเรามีพื้นที่ให้ปรับปรุงในระบบโปรโมเตอร์เน็ตของเรา เราไม่ได้คิดทุกอย่างออกมาอย่างแน่นอน แต่ฉันเชื่อว่าเรามีพื้นฐานที่ถูกต้อง นี่คือสิ่งที่เรากำลังเพิ่มประสิทธิภาพ:

  1. เรายังคงผสมผสานการเรียนรู้เข้ากับแผนงานผลิตภัณฑ์และบริการ—บางสิ่งต้องใช้เวลา
  2. ในฐานะบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เรากำลังบูรณาการ NPS เข้ากับ DNA การตัดสินใจของเราอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
  3. ฉันกำลังทำงานเพื่อให้แน่ใจว่าเรื่องราวดีๆ ที่ปรากฏในระหว่างกระบวนการ NPS จะถูกแบ่งปันกับทุกคนที่ SendGrid เพราะพวกเขาสร้างแรงบันดาลใจและสัมผัสองค์ประกอบของมนุษย์ที่ทำให้เราทำงานด้วยรอยยิ้มได้ทุกวัน—เราทำได้ดี แต่เราสามารถทำได้ดียิ่งขึ้นไปอีก
  4. เรากำลังนำการมีส่วนร่วมของ NPS ของผู้นำที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นไปใช้ ผู้นำระดับสูงแต่ละคนของเราจะพูดคุยกับลูกค้าอย่างน้อยโหลในช่วงเดือนตุลาคม
  5. เราจะเพิ่มองค์ประกอบใหม่ในการวิเคราะห์ รวมถึงองค์ประกอบของอนุกรมเวลา
  6. ในที่สุด เราจะเปลี่ยนไปใช้ช่วงเวลาของการสำรวจที่ต่อเนื่องมากขึ้น

คำแนะนำในการปิด

เราหวังว่าการแบ่งปันวิธีการของเราจะช่วยบรรดาผู้ที่กำลังจะทำแบบฝึกหัดที่คล้ายคลึงกัน ฉันสามารถยืนยันข้อเท็จจริงได้ว่าการทำงานในบริษัทที่ใส่ใจลูกค้าอย่างแท้จริงคือการให้ชีวิตและประสบการณ์ที่กำหนดในอาชีพการงาน ความหวังของฉันคือ SendGrid ลูกค้าของเรา และเพื่อนร่วมงาน SaaS ของเรายังคงให้ความสำคัญกับเหตุผลและปัจจัยพื้นฐาน งานของเราเพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าไม่เคยสมบูรณ์ แต่ NPS ช่วยให้เราสามารถแข่งขันได้ดีขึ้นในขณะที่โลกของลูกค้าและอุตสาหกรรมของเราเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว