Rambler's Top100
Все новости Новости компаний

Повышение лояльности в реальном времени

29 января 2019

Выпущен российский облачный сервис для автоматизированного сбора, анализа отзывов и возврата недовольных клиентов — Qindex. Сервис предназначен для компаний, которые хотят в режиме реального времени получать обратную связь от своих клиентов, вовремя предотвращать их «утечку», повышать лояльность и улучшать свой бизнес.

Автоматизированная система создана Григорием Онищуком при помощи компании-разработчика «Диджитал Дизайн».

В основе сервиса лежит так называемый индекс «Q», который, по словам создателя сервиса Григория Онищука, представляет собой симбиоз двух распространённых индексов расчёта лояльности клиентов – NPS (индекса потребительской лояльности) и CSI (индекса потребительской удовлетворенности). Сервис позволяет обрабатывать большой объём данных, получать в режиме реального времени информацию об уровне удовлетворенности клиентов, быстро выявлять пробелы в бизнес-процессах и на ходу решать проблемы. Если система идентифицирует отзыв с низким уровнем удовлетворенности, она тут же оповещает об этом ответственного за этот объект оценки и владельца бизнеса или маркетолога при необходимости.

О создании сервиса рассказал Григорий Онищук: «Идея объединить методики возникла не просто так, она родилась, когда я занимался бизнес-консалтингом, внутренним и внешним аудитом систем менеджмента в различных компаниях, и вынашивалась в течение длительного времени. Практика показала, что далеко не все компании эффективно и результативно собирают обратную связь, в частности большая часть компаний не может легко определить эти индексы, и не всегда могут их обработать — обработать правильно, а главное, быстро. Как правило, в тех компаниях, с кем я имел дело, это происходило так – каким-то образом в течение года через разные каналы отдел, отвечающий за качество или маркетинг, собирал анкеты, а в конце года (или чаще), обрабатывал их, анализировал данные и формировал отчёт. Процесс обработки мог занимать несколько дней, а результаты могли оказаться несвоевременными, также в процессе обработки часто теряется часть данных. К тому времени, когда отдел качества / маркетинга обработает отзывы за какой-то период, эти данные будут уж неактуальными, часть клиентов уже окажется у конкурентов, и компания не узнает, по какой причине.

Сервис уже используется рядом организаций в абсолютно разных сегментах рынка. По мере появления новых запросов, получения обратной связи от пользователей системы, мы вместе с разработчиками «Диджитал Дизайн» дорабатываем её».

Сейчас на сервисе доступны шаблоны анкет, разработанные с учётом лучших мировых практик сбора обратной связи, для компаний, занимающихся ресторанным бизнесом, оказанием услуг красоты, музейной деятельностью, производством труб и продуктов питания.

В планах создателя системы расширение возможностей – как функциональных (увеличение количества сфер бизнеса, оповещения, интеграция с различными CRM и ERP системами), так и технических (работа с big data, подключение алгоритмов машинного обучения и многое другое).

«Недавно появился новый заказчик, которому нужна была автоматизированная система сбора обратной связи о качестве продукции от подрядчиков, – трубный завод. Если ранее сотруднику приходилось вручную собирать анкеты, то теперь он может настроить процесс с помощью системы, более того, завод может не ограничивать географию опросов и размещать ссылки на трубах, которые доставляются по всей стране и экспортируются за её пределы, чтобы оперативно собирать отзывы о продукции от людей, кто непосредственно имеет дело с продукцией», — рассказывает Григорий.

Кроме того, система, по словам Григория, может использоваться для автоматизации проведения конкурсов, стимулирующих продажи. Для этого нужно только задать параметры – выбрать объект, определить период, после запуска конкурса система начнет собирать отзывы с конкретного объекта оценки и в конце периода отправит на случайный e-mail уведомление о выигрыше.
Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.