Одним из модных слов 2015-го года для маркетологов всех уровней стало слово «коллтрекинг». Эта технология позволяет в разы увеличивать количество целевых обращений из рекламы без увеличения рекламного бюджета. И вполне логично, что проводить и размещать исследования таких систем тоже стало модно.

При этом чаще всего мне встречались заказные статьи, легко идентифицируемые даже не очень подготовленным читателем. Другой вариант — это поверхностные исследования на примере выдуманных кейсов (сферический сайт в вакууме с посещаемостью N человек в сутки и временем сессии M минут), для которых оценивалась стоимость и/или ещё несколько не связанных напрямую с реальностью параметров.

К сожалению, качественного независимого исследования мне пока не встретилось. Хоть сам бери да делай, ей-богу.




Я хочу высказать свои мысли на тему, как может выглядеть качественное исследование. Кто знает, возможно, кто-то вызовется такой масштабный проект провести.

«А судьи кто?»: про пользователей

Условно разобьем пользователей системы на 3 категории:

1. Новички.
   Это те, кто слышали про коллтрекинг и понимают, насколько это модно и что надо внедрять. Но вот техническая база у них хромает, а подтягивать они её не хотят, потому как всю жизнь ищут кнопку «сделать всё хорошо». Главное для них — получить красивые отчеты и простой интерфейс. Более тонкие моменты им не интересны.
2. Продвинутые пользователи.
   Они вникают в сервис и задают правильные вопросы. Выясняют принципы ценообразования и то, почему цены у разных игроков рынка разные. Понимают различия между ценой и ценностью.
3. Эксперты.
   Это гуру аналитики и их ближайшее окружение. Они копают очень глубоко. И, порой, знают продукт лучше, чем сами разработчики продукта. Легко расскажут все минусы каждой из систем и дадут конкретные рекомендации, как их исправить.

Собственно, статья (да и исследование) для пользователей из категории 2 и выше. Но и читателям из категории 1 будет интересно задуматься, а существует ли вообще вот такая кнопка в аналитике обращений:

Общие моменты

Коллтрекинг — продукт сложный. У него много подводных камней. И каждый игрок на этом рынке обладает своей «фишкой», которую не всегда легко разглядеть.

Поэтому необходимыми этапами качественного исследования являются:

1. Привлечение к исследованию технически грамотного эксперта.
   Речь не только о хорошем понимании алгоритмов, но и об экспертизе в интернет-маркетинге. Поскольку коллтрекинг — это, в первую очередь, инструмент аналитики.
2. Глубокое погружение в алгоритмы и технологии работы каждого сервиса.
   А это подразумевает, как минимум, наличие сертификата специалиста в тех системах, где сертификация есть.
3. Обсуждение методологии исследования с представителями каждой из исследуемых систем (иначе опять-таки исследование рискует не быть непредвзятым).

Само исследование также должно проводиться на примере реального кейса. С целью решить конкретные задачи, а не просто написать отчет. Вообще, исследование ради исследования должно внушать больше подозрений, чем доверия. Это как пить хороший коньяк, чтобы напиться — пустая трата ресурсов.

Ну и что же важно исследовать, кроме цены и качества работы продавцов?

Точность

Что является краеугольным камнем любого аналитического инструмента? Правильно, точность данных, которые с его помощью можно получить. Я ведь на основе этих данных буду какие-то решения принимать: резать бюджеты, искать виноватых, награждать непричастных.

В моём понимании точность системы отслеживания звонков — это то, сколько звонков ПРАВИЛЬНО связываются с посетителем (тут речь, конечно, о динамическом коллтрекинге, со статикой всё понятно).

Параметр, который показывает, сколько вообще звонков связано с посетителями — это ОХВАТ, а не точность. Даже если кто-то и пытается эти понятия подменять, не верьте.

Для оценки точности должна быть методика. Понятная любому потенциальному пользователю. При этом заявления «мы знаем это, так как у нас большой опыт» и т.п. — это не методика, а попытка навешать лапши на любезно предоставленные уши. Отсылка к громким именам, у которых всё хорошо работает — тоже попытка сменить тему. Методика либо есть и она понятна, либо её нет.

А, кроме того, методика эта должна быть масштабируемой и об этом ниже.

Масштабируемость

Если Вася из ООО «Разброд и шатание» получает с твоим сервисом 100%-но верные данные (что уже странно для аналитического сервиса), для меня мир может оказаться не так уж прекрасен.

Я хочу знать, с какой точностью буду получать данные именно я! Т.е. если у системы есть методика оценки точности, то я должен иметь возможность применить эту методику к своему сайту и получить прогноз именно по нему, а не в среднем по больнице отрасли/рынку/солнечной системе. Ведь каждый из нас уникален. Не говоря уже про наши сайты.

Сломанный телефон

Помню, одним из моих первых телефонов была Nokia3310. И это был единственный телефон, в надежности которого я был уверен.

К чему это? Коллтрекинг, помимо того, что считает звонки, ещё и напрямую влияет на их количество (вот тут была статья на эту тему). Т.е. если вы заменили свой старенький, но работающий номер на сайте на новый, но не работающий номер коллтрекинга, то звонков станет меньше. Возможна и обратная ситуация: номера от более качественного оператора помогут вашим потенциальным клиентам дозваниваться до вас чаще.

В исследовании хорошо бы этот момент тоже понаблюдать более внимательно. Как минимум, завести лог проблем с телефонией: дата, описание ситуации, сроки и результаты решения. Это минимум.

А лучше, конечно, провести парочку стресс-тестов подменных номеров. Но это уже совсем другая история и тянет на отдельное исследование. Поэтому ограничимся здесь логом.

Прозрачность сервиса

Все системы, которым есть что скрывать — это как МакДональдс: вроде на входе мясо, на выходе котлета. А между этими состояниями что-то такое, из-за чего быстро можно получить лишний десяток килограмм веса, одышку и проблемы с рациональным мышлением.

Поэтому, исследуя систему, которая будет говорить мне куда перераспределить мои кровные 50% тратящегося впустую бюджета, я хочу:

• Иметь возможность узнать, как работает каждый из компонентов системы.
  Чтобы понять, насколько алгоритм работы отвечает моим запросам.
  Красивые отчеты — это, конечно, хорошо. Но за такие деньги я и красивее могу нарисовать. Так что хотелось бы знать, откуда они берутся и можно ли им вообще верить. А, в идеале, и самому что-нибудь наковырять — ведь лучше меня мой бизнес знает только моя жена. Да и то лишь его финансовую сторону.
• Оперативно получать уведомления, когда что-то ломается в системе.
  Чтобы понимать, как это скажется на моем бизнесе.
  Печально узнать через два месяца, что, оказывается у меня раз в неделю не работает треть номеров.
• Иметь возможность отслеживать, как решается проблема на стороне поставщика услуги.
  Какие работы ведутся в любой момент времени. Чтобы не грызть ногти в «наивном невежестве», а оперативно принять решение «как жить дальше».

Последний пункт ближе к клиентскому сервису. О нем поговорю чуть позже, а сейчас попробую выработать простой критерий ценности сервиса. Ведь скупой платит дважды, а нам оно не надо.

Критерий цена/точность (цена за единицу точности)

По закону Парето, увеличение точности сервиса на уровне более 80% приводит к непропорциональному повышению его цены. Поэтому, кроме самого показателя точности, хорошо бы иметь в виду ещё один простой критерий. Я, не долго думая, взял такой: цена за единицу точности (ЦзЕТ).

Берем цену сервиса (например, 20 000 руб.) и делим на точность в процентах (например, 80%).

Итого, ЦзЕТ = 20 000/80 = 250 руб.

Если, при стоимости 15 000 руб. мы получаем только 50% точности, то ЦзЕТ = 300 руб.

Поэтому даже если стоимость сервиса ниже, говорить о том, будто он качественнее, как минимум, преждевременно.

Этот критерий я придумал за 15 минут. Не обязательно он должен быть именно таким. Всё зависит от задач и желания разбираться в этом непростом мире. Критерием, если дойти до абсурда, может быть и количество фраз «мы лучшие» в единицу времени от продавца.

Клиентский сервис

И, конечно, не стоит забывать — у качественного поставщика жизненно важного для бизнеса сервиса (а сервис, через который идут мои звонки, именно такой) должно быть несколько обязательных пунктов при работе с клиентами:

1. Более 2-х каналов связи: телефон, почта и ещё что-то (мобильник персонального менеджера, скайп, соцсети и т.п.). Чтобы я на 100% мог достучаться до уважаемых коллег в случае большого бада-бума. А бада-бумы обязательно будут случаться, потому что чем сложнее система, тем выше вероятность ошибки. Это закон природы, от него никуда не деться.
2. Четко прописанные дедлайны по работе с обращениями от клиента (например, реакция на обращение по почте — до 15 минут, на звонок — мгновенно, в ICQ — раз в год). Здесь же должны быть сроки по обратной связи по тем проблемам, которые я сдаю техподдержке (например, на срочные заявки — 15 минут, на несрочные — до 2-х часов, на предложения попить кофейку — сутки). Такой подход снимает страх неизвестности и экономит много нервов.
3. Прозрачность хода решения проблем (об этом писалось выше). В идеале — это тикет-система непосредственно в личном кабинете, где в режиме реального времени появляются комментарии по ходу решения моих задач. Такой подход избавляет меня от необходимости звонить и каждые 30 минут предельно спокойно объяснять мою проблему новым сотрудниками компании.

Собственно, вкратце, это всё. Конечно, на вкус и цвет все фломастеры разные и универсальное решение для всех задач вряд ли удастся найти. Но подобный подход к исследованию хотя бы позволит обозначить сегмент, для которого тот или иной инструмент будет оптимальным.

Удачи вам в ваших исследованиях и только независимых вам экспертиз!