Путь клиента все более ветвист и непредсказуем. Нужен инструмент, позволяющий «вести» клиента на протяжении всей «жизни» в банке. Для Банка «Санкт-Петербург» таким инструментом стало картирование клиентского пути (Customer Journey Map). О проекте рассказывают руководитель группы развития бизнеса программ лояльности Валентина Щипанова, независимый консультант в области пользовательского и клиентского опыта Алексей Копылов и основатель Ryabov Value Services Юрий Рябов.
Причины запуска проекта
Нынешние клиенты имеют гигантский выбор, каким банком пользоваться. Нередко они открывают счет в новом банке ради одной финансовой услуги, например выгодного кредитного продукта или страховки, но совсем не пользуются другими продуктами банка. В итоге снижается лояльность клиента ко всем банкам — при любой проблеме, даже пустяковой, он легко переключится на карту другого банка. Более того, при оплате товара или услуги часть клиентов выбирают карту ситуативно — в зависимости от наличия программы лояльности, скидки, бонуса или кэшбэка.
Наряду с количеством финансовых продуктов, которыми пользуется среднестатистический клиент, растет количество каналов и способов взаимодействия. Например, совсем недавно добавились такие каналы, как Telegram, Youtube, на очереди TikTok. Это приводит к тому, что управлять клиентским опытом на стороне банка становится все сложнее.
В Банке «Санкт-Петербург» довольно давно существует программа лояльности «Ярко», но в определенный момент мы поняли, что программа работает не так эффективно, как хотелось бы. Так как программа лояльности «прорастает» практически во все b2c-услуги банка, мы запустили исследование для выявления проблем, которые испытывают клиенты при повседневном обслуживании. Целью проекта было сделать так, чтобы программа лояльности имела более высокую привлекательность для клиентов при хорошей рентабельности для банка.
Исследование
Мы хотели сразу создать черновую карту пути клиентов. Для этого мы провели специальный воркшоп (семинар), на котором в течение дня создавали карты пути по определенным услугам банка (рис. 1). Это позволило быстро понять, что сами сотрудники думают о проблемах клиентов, какие способы решения проблем обсуждались, какие уже в работе.
Рисунок 1. Пример карты, созданной во время воркшопа
Далее была серия глубинных интервью, с помощью которых мы набрали основной массив информации: список каналов клиентского пути, точки контактов, сложности и проблемы (барьеры).
В начале проекта мы имели довольно смутное представление, как делить клиентов на целевые группы и кого приглашать на интервью. Поэтому мы сначала провели анализ финансового поведения по анонимизированной выборке, содержащей данные о том, какие транзакции клиенты совершают, какими банковскими услугами они пользуются и в каком объеме. Также интересно было посмотреть, как на эти данные влияет факт накопления и трат бонусов лояльности.
Интересно, что получилось два альтернативных варианта сегментации: первый был основан на финансовом поведении клиентов, а второй — на источниках их доходов (один из вариантов на рис. 2). Мы комбинировали оба варианта, но так, чтобы покрыть все виды финансового поведения всех клиентов.
Рисунок 2. График размера выделенных сегментов клиентов (по поведению)
Всего мы проинтервьюировали 40 респондентов — 8 групп по 5 респондентов в каждой. Мы отошли от звонков и искали респондентов с помощью баннеров в онлайн-банке и мобильном приложении.
Мы применили и метод «аналитической закупки»: сами прошлись по точкам контакта и запротоколировали все сложности и преграды. Метод хорош тем, что после него остаются фактические материалы — фотографии ситуаций, скриншоты экранов сайта и мобильного приложения, сканы печатных материалов. Получается единовременный «снимок» клиентского опыта. Полезно делать такие «снимки» раз в два года, чтобы наблюдать, как меняется клиентский опыт.
Картирование клиентского опыта
В итоге мы создали три карты, которые достаточно детально описывают клиентский опыт. Вот как мы их разделили.
Рутинное использование банковских услуг
На первой карте мы отразили опыт практически всех типов клиентов. Часть точек контакта у разных сегментов различается, а часть совпадает. Уникальные точки контакта мы сгруппировали по сегментам и прокрасили фон под каждым из них (рис. 3). Например, процесс приобретения банковской карты значительно различается: клиенты, вовлеченные в зарплатный проект, и студенты получают карты, как правило, в своей организации, другие же получают карты в офисах банка.
Также есть точки контакта, которые совпадают у всех клиентов: получение зарплаты, снятие денег в банкомате, оплата картой в магазине и т.д. На карте они выделены серым фоном.
Рисунок 3. Карта рутинного использования банковских услуг
Использование кредита и (или) депозита
Клиенты, которые открывают кредит и (или) депозит, довольно сильно отличаются от остальных. Поэтому мы сделали для них вторую карту (рис. 4). У нас не было цели описать их опыт с максимальной детализацией, цель карты — понять, как с помощью программы лояльности мотивировать клиентов совершать транзакции, покупая товары и услуги.
Рисунок 4. Карта использования кредита и (или) депозита
Накопление и утилизация бонусных баллов
На третьей карте мы максимально детально расписали процесс накопления баллов и оплаты ими товаров и услуг. Эта карта была в центре нашего внимания: благодаря ей было сделано большинство ключевых выводов и предложений по улучшению пути клиентов (рис. 5).
Рисунок 5. Карта накопления и утилизации бонусных баллов
Какую основную информацию мы помещали на карту:
1. Действия клиентов в виде блок-схемы (рис. 6).
2. Цели клиента.
3. JTBD-сценарии. Мы использовали прием из методики Jobs To Be Done, который позволяет четко описать, для чего клиент хочет добиться цели (рис. 7). JTBD-формулировки позволяют не забыть о смысловой части действий клиентов.
4. Точки контакта и каналы, задействованные в каждом шаге. Здесь мы фотографировали, сканировали, делали скриншоты всего того, что видят клиенты (рис. 8).
5. Клиентские барьеры: все проблемы, с которыми сталкивались клиенты.
6. Решения (для некоторых барьеров мы могли сразу предложить варианты решений).
7. Мотивация. Мы искали и записывали способы мотивации клиентов совершать то или иное действие.
Рисунок 6. Фрагмент информационного слоя «Действия клиентов»
Рисунок 7. Примеры JTBD-формулировок
Рисунок 8. Точки контакта + скриншоты, сканы
Дальнейшая работа над картой
Саму карту мы создавали с помощью популярного облачного инструмента Miro.com. В нем удобно совместно создавать сложные и информационно насыщенные схемы. Но далее необходимо было обрабатывать эту информацию: категоризировать, сортировать, фильтровать и приоритизировать барьеры и решения. Для этого мы перенесли часть информационных слоев в облачную базу данных Airtable.com — в ней можно манипулировать данными, как описано выше, а также привязывать барьеры к решениям и, наоборот, решения к барьерам.
Как мы обработали барьеры:
— соотнесли каждый барьер с определенной группой проблем. Получилось несколько групп, например «Маркетинг», «Низкая информированность» и т.д.;
— оценили барьеры по частоте и критичности.
Как мы обработали решения:
— оценили уровень реализации каждого из них: стратегический, тактический или минорный;
— оценили степень эффекта от реализации;
— описали каждый эффект.
Так как Airtable — это база данных, мы связали барьеры и решения с помощью соотношения «многое ко многим». То есть один барьер может быть исправлен с помощью нескольких решений и, наоборот, одно решение может закрывать несколько барьеров.
Наконец, мы организовали встречу всех участников команды, где прошлись по самым серьезным барьерам и решениям и определили, какие решения требуют дальнейшей проработки и какие из них конвертируются в реальные задачи для конкретных исполнителей.
Пока рано говорить об итогах проекта, но можно утверждать, что он позволил сформировать единую картину ситуации с программой лояльности, увидеть множество новых путей мотивации клиентов к использованию услуг Банка «Санкт-Петербург» и вовлечь большое количество сотрудников в улучшение клиентского опыта с помощью единого инструмента.
Источник: http://futurebanking.ru/post/3949