Цифровые технологии в разы ускорили коммуникации, и клиенты ожидают, что компания оперативно отреагирует на вопрос или жалобу.
Согласно
исследованию Morning Consult, 85% опрошенных американцев считают, что служба поддержки должна быстро реагировать на запросы. При этом по факту сталкивается с оперативной поддержкой 51%.
Платформа данных Statista
приводит следующие цифры времени ожидания ответа в live-чате в разрезе отраслей по всему миру:
- самое длительное ожидание ― больше 2 минут ― зафиксировано у транспортных компаний и в сфере потребительских услуг;
- самое короткое ― порядка 40 секунд ― у СМИ, развлекательных и досуговых компаний.
В ближайшие 3–5 лет для клиентов будет важна способность компании быть на связи 24/7. Такие данные
получил в результате исследования известный в мире эксперт в области клиентского сервиса Шеп Хайкен.
Помимо скорости, важна и персонализация общения. Люди ценят, когда компания обращается к ним по имени, рассылает специальные предложения в день рождения, напоминает о запланированных мероприятиях, предлагает действительно полезные для них услуги.
По
данным глобального опроса, проведённого английской исследовательской компанией Antavo, 80% компаний отметили, что
программы лояльности, которые предлагают повышенную персонализацию, увеличивают доход почти в 5 раз.
62% потребителей говорят, что бренд потеряет их лояльность, если будет предоставлять неперсонализированный опыт ― согласно глобальному исследованию
The State of Personalization 2022 от платформы для сбора и анализа клиентских данных Twilio Segment.
Персонализация важна во всём ― в ответах на отзывы, общении в мессенджерах, взаимодействии в социальных сетях. Она позволяет выстраивать более тесные и прочные связи с клиентами, создавая сильное комьюнити вокруг бренда.
Облегчить процесс персонализации помогут современные технологии. Например, сегментация аудитории в CRM-системе и настройка интеграции с сервисом для рассылок в мессенджерах. Это позволит не забыть отправить поздравление в праздник или сделать рассылку с выгодной акцией.
Для персонализации активно используется машинное обучение. Например, чтобы увеличить частоту и время взаимодействия с приложением, развлекательный сервис more.tv
стал использовать умные мобильные пуш-уведомления. Алгоритмы самостоятельно подбирали кому из пользователей и какой тип контента в пуше отправить, а также время и периодичность отправки. В итоге на 15% повысились показатели просмотров видео и на 7% возвраты в приложение.