Настало время отдать клиентский долг

В предыдущем посте Клиентский долг - ключ к росту LTV мы разбирали, что такое клиентский долг и почему работа с ним важна для компании.
Теперь обсудим, как запустить процессы работы с клиентским долгом.

1️⃣ Для начала заручитесь поддержкой стейкхолдеров, что вы будете запускать процесс работы с клиентским долгом. Обязательно подготовьте презентацию: что такое клиентский долг, почему важно с ним работать, на какие метрики он повлияет, какие ваши ближайшие шаги.

2️⃣ На основе данных клиентской поддержки составьте список ключевых проблем клиентского долга:
✅Оцените долю Contact rate (обращения) и долю Claims rate (претензии, жалобы), посмотрите в каких тематиках больше всего негатива.
✅Сделайте вычитки по самым объёмным и негативным тематикам. Если в компании много продуктов, то можно попробовать делегировать эту задачу и каждой команде выгрузить обращения их тематик. В таком случае нужно будет предварительно «продать» им работы с клиентским долгом для улучшения их метрик.
✅Примените ИИ, если возможно: выгрузите обращения/отзывы/оценки и комментарии к ним, уберите персональные данные (если модель в облаке), LLM может найти дополнительные инсайты и в целом ускорить обработку.
✅Подготовьте список проблем и предварительно определите вместе со стейкхолдерами ключевые, на которых компания должна сфокусироваться.

3️⃣Для каждой ключевой проблемы пройдите обязательные этапы:
✅Определите ответственную команду. Это не всегда очевидно, их может быть несколько и вообще никого.
✅Подтвердите проблему и её масштаб, а также корневую причину. Тут могут быть корректировки, но главное, чтобы не было разногласий.
✅Зафиксируйте варианты решения проблемы, а также оценки выгод, затрат и рисков. Даже если у вас есть идеи решения, приходить с проблемой.
✅Получите согласованные планы решения и планы коммуникаций.
   
4️⃣Контролируйте выполнение планов.
При получении успешных результатов, презентуйте их стейкхолдерам вместе с ответственной командой.

5️⃣Приступайте к следующему этапу - созданию регулярного процесса по работе с клиентским долгом.

Автор: 🐈‍⬛ Юля Яковлева 🐈‍⬛
CPO AI or not AI?!
#немногопродакт #CX