Как узнать, что на самом деле думают ваши клиенты?

Чтобы понять, что нравится покупателям, а что нужно изменить, предприниматели просят клиентов оставить отзыв, оценить покупку или ответить на несколько вопросов. Но сбор мнений — только начало. Чтобы извлечь выгоду, нужно анализировать, находить инсайты и принимать решения на основе данных.

Управление клиентским опытом включает в себя не только сбор отзывов, но и глубокий анализ поведения клиентов. Важно понимать, кто ваши клиенты, что для них имеет значение, на каком этапе они могут изменить свое решение и почему одни возвращаются, а другие предпочитают конкурентов.

Зачем бизнесу управлять клиентским опытом

Продакт-оунеры рассчитывают, что клиентам понравится продукт и они вернутся снова. Но клиенты уходят, причем молча, без жалоб и объяснений, потому что никто вовремя не спросил их мнения.

О проблемах узнают, когда падают продажи. В то же время традиционные методы сбора обратной связи, такие как анкеты в офисе, формы на сайте и телефонные опросы, утрачивают свою эффективность. Люди устали от однотипных опросов, да и анализировать такие данные сложно.

Чтобы понять поведение клиентов, нужен инструмент, который помогает не просто спрашивать, а анализировать и действовать. Здесь и вступает в игру FeedBackTalk — сервис, который показывает, что именно влияет на лояльность покупателей и где пора что-то менять.

Платформа измеряет важные метрики клиентского опыта:

• NPS — готовность рекомендовать;
• CSAT — удовлетворенность;
• CES — насколько просто клиент решил свою задачу.

Анализ показателей позволяет выявить, в какой точке бизнеса уровень сервиса ниже, на каком этапе клиенты уходят и почему не возвращаются после первой покупки.

Кроме цифр, FeedBackTalk находит инсайты — неочевидные зависимости между поведением клиента и его отзывами. Например, что постоянные клиенты в определенном сегменте недовольны доставкой или что молодая аудитория уходит после третьего месяца подписки.

Корпоративная версия подойдет компаниям федерального масштаба для повышения эффективности работы продакт-оунеров, маркетологов и сотрудников HR. Облегченная версия будет оптимальной для управления опросами и обратной связью в компаниях среднего и малого бизнеса.

Чем полезен FeedBackTalk для крупного бизнеса

FeedBackTalk охватывает весь путь клиента: от первого контакта до анализа лояльности и повторных покупок. Все инструменты собраны в одном интерфейсе, подходят для малого, среднего и крупного бизнеса.

Дополненная аналитика

Не нужно настраивать внешние BI-системы — все ответы собираются в профиль клиента, где происходит накопление данных о предпочтениях клиента, поведении, истории покупок и ответов. Этот инструмент позволяет интеллектуально строить новые опросы. Можно сравнивать сегменты, фильтровать по времени и категориям, смотреть изменения по ключевым метрикам: NPS, CSAT, CES.

Удобный конструктор опросов

Пользователи создают опросы с нуля или используют готовые шаблоны. Настраивают типы вопросов, порядок прохождения, добавляют цвета и чекбоксы. Можно задать логику, чтобы следующий вопрос зависел от ответа клиента. Опросы получаются персональными и ненавязчивыми, увеличивая шанс получить честный и полезный отклик.

Сегментация респондентов

Аудитория делится на группы: по частоте покупок, категории товаров, жалобам, возвратам или другим параметрам. Сегменты формируются по данным из CRM, ERP или других систем. Это позволяет проводить точечные опросы — например, среди тех, кто оформил больше двух заказов за 30 дней.

Многошаговые коммуникации

Опросы доставляются по e-mail, push-уведомлениям, Telegram или прямо на сайт. Можно настроить цепочку: если клиент не открыл письмо, система повторно отправит приглашение в мессенджере или на сайте, чтобы повысить охват и откликаемость. Многошаговые омниканальные коммуникации и возможность встраивать опросы в существующие цифровые каналы повышают эффективность работы с респондентами.

Инсайты от искусственного интеллекта

Сервис использует ИИ, чтобы находить неочевидные зависимости. Например, подсвечивает, что клиенты с высоким средним чеком недовольны доставкой. Инсайты помогают быстрее принимать решения и улучшать продукт без долгих исследований.

Интеграция с CRM и другими системами

Платформа подключается к CRM, e-commerce, складским модулям и другим сервисам, чтобы автоматизировать импорт данных о клиентах, запускать опросы по событиям (например, после заказа или возврата) и дополнять профиль на основе ответов.

Подходит ли это для малого и среднего бизнеса

Малому бизнесу необходимо работать с клиентским опытом. Когда бюджет ограничен, а каждая продажа на счету, довольный клиент — это основа устойчивости. Один постоянный клиент может принести больше, чем десять случайных. А недовольный — увести за собой еще пятерых.

Без системы невозможно понять, что нравится клиентам и почему они не возвращаются. С обратной связью проще улучшать сервис, продукт, находить точки роста и опережать конкурентов.

Не помешает даже маленькая клиентская база — 50–100 клиентов хватит, чтобы узнать, почему люди покупают один раз, но не возвращаются снова. Или понять, как они оценивают качество обслуживания и удобство оплаты.

Инструменты экономят время предпринимателей: сервис сам собирает ответы, строит отчеты и находит зависимости. Не нужны специальные знания и сложные настройки. Предприниматели сами разбираются, на что обратить внимание и где улучшить процессы.

Как работает сервис

Чтобы начать работу, не нужны специальные знания. Пользователи настраивают кампании в режиме одного окна.

Платформа предлагает варианты под запросы разного масштаба. В базовом тарифе — полный функционал в облачном размещении, которого хватает для большинства задач по управлению клиентским опытом и обратной связи сотрудников.

В премиальном тарифе — возможности интеграции и автоматизации сценариев опросов для тех, у кого сбор обратной связи и управление клиентским опытом является ключевым вопросом. Версия для крупного бизнеса позволяет развернуть решение внутри компании и доработать собственный функционал.

Так выглядит замкнутый цикл проведения опроса в FeedBackTalk. Рассмотрим подробно каждый шаг.

Создание опроса

Определяете вопрос, на который хотите получить ответ от клиентов. Например:

• Почему они не возвращаются?
• Насколько они довольны обслуживанием?
• Что им важно при выборе товара?

Система предложит готовые шаблоны для оценки NPS, CSAT, обратной связи после покупки или тестирования новой услуги. Если не найдете подходящий вариант, соберете опрос с нуля: выберете тип вопросов, зададите порядок, настроите логику переходов. Настройка занимает от 10 минут, время зависит от количества вопросов и сложности сценария опросов.

Настройка сегментов

Выбираете, кому отправлять готовый опрос: всей клиентской базе или части — например, тем, кто оформил два заказа за последние 30 дней.

Есть возможность настраивать таксономию — свои группы клиентов: «постоянные», «новички», «зумеры», «VIP». Это помогает фильтровать данные и строить аналитику по важным для бизнеса признакам. Настраиваете один раз и используете в любых опросах.

Запуск кампании

Выберите формат прохождения опроса во время настройки кампании. Клиенты проходят опрос анонимно или с привязкой к профилю. Вы сами выберете формат в зависимости от поставленных задач.

Определите периодичность опроса. Отправка настраивается по расписанию или событию — например, после оформления заказа или общения с поддержкой.

Многошаговые омниканальные коммуникации и выбор канала связи

Создавайте персонализированный и последовательный опыт, учитывая поведение и предпочтения клиента на каждом этапе взаимодействия. Выбираете канал, по которому клиенты получат приглашение пройти опрос. Это может быть email, Telegram или push-уведомления.

Анализ результатов

После сбора ответов сервис составляет таблицы, диаграммы и динамики по метрикам, чтобы вы наглядно оценили результаты. Доступно сравнение сегментов, тенденции и инсайты от ИИ.

После изучения ответов принимаете объективное решение. Например:

• изменить ассортимент на основе предпочтений клиентов;
• доработать сайт, если пользователи жалуются на неудобство оформления заказа;
• улучшить сервис в конкретной точке продаж;
• скорректировать работу менеджеров;
• обновить маркетинговую стратегию или HR-политику.

FeedBackTalk предлагает решения под разные задачи: от базового варианта до расширенных решений с интеграцией и кастомизацией. А если не уверены, с чего начать, запустите пилотный проект, чтобы оценить результат на практике.

Как работает аналитика

В FeedBackTalk аналитика устроена так, чтобы ей мог пользоваться любой предприниматель. Все работает в интерфейсе платформы, не нужен аналитик или BI-система.

Сервис не только собирает данные опросов, но и помогает видеть взаимосвязи. Результаты автоматически подтягиваются в отчеты: видно ответы, динамику метрик и различия между группами клиентов.

В систему встроены инструменты искусственного интеллекта. Они ищут закономерности, которые сложно заметить вручную. Например, можно увидеть, что постоянные клиенты с частыми покупками чаще жалуются на качество обслуживания.

Для больших массивов данных работает рекомендательный движок. Он показывает, какие ответы связаны с определенными группами клиентов. Вы получаете список значимых зависимостей: кто доволен, кто недоволен и по каким причинам.

Как бизнес применяет сервис в работе

Фэшн-компания: сегментация, профиль клиента и персональные опросы

Компания из fashion-индустрии столкнулась с типичной ситуацией: много клиентов, но мало понимания, кто они и что покупают. Не было целостной картины и возможности построить отчеты, потому что данные хранились в разных местах.

С помощью FeedBackTalk удалось собрать профиль клиента, создать таксономию по важным для маркетинга и аналитики признакам. Встроенные средства аналитики позволили построить анализ клиентской базы и получить инсайты, сегментировать клиентскую базу и провести серию опросов целевым сегментам — например, по женщинам, покупающим летнюю одежду размера M, — и запустить для них персональные опросы.

Компания получила оценки сервиса и собрала сведения о росте, предпочтениях по стилю, сезонности покупок. Стала лучше понимать, кому и что предлагать, изменила ассортимент и повысила вовлеченность покупателей.

Лотерейная компания: ожидания против реального поведения

Компания хотела узнать, какие игры клиенты считают самыми привлекательными. В анкетах респонденты заявляли, что им интереснее участвовать в тиражах с большим количеством маленьких призов — якобы там выше шанс на выигрыш.

Система сопоставила ответы с данными о покупках и показала обратное: больше билетов люди покупали тогда, когда был один крупный приз. Этот неожиданный инсайт стал поводом пересмотреть маркетинговые сценарии, изменить подачу розыгрышей и точнее настроить коммуникацию.

IT-компания: обратная связь по итогам HR-мероприятия

IT-компания провела закрытую внутреннюю конференцию для сотрудников. После каждого выступления участники сканировали QR-код и проходили мини-опрос в FeedBackTalk. Все результаты отображались на экране в реальном времени.

Система обрабатывала ответы, строила понятные графики, и участники сразу видели, как коллеги оценивают спикеров. Это сработало не только как сбор обратной связи, но и как вовлекающий элемент мероприятия. Для HR-команды это стало простым способом понять, что зашло, а что нет.