Как NPS работает в B2B. Опыт AliExpress

Клиенты из B2B почти ничем не отличаются от своих «коллег» из B2C: они точно так же нуждаются в качественном сервисе и поддержке. Поэтому и в мире «бизнеса для бизнеса» не обойтись без различных метрик. Например, NPS. Как правильно поставить эту метрику на B2B-рельсы? Как часто проводить опросы? В каких аспектах NPS может быть особенно полезной в B2B? Об этом наш Customer Success менеджер Полина Трапезникова пообщалась с руководителем обучения и коммуникации AliExpress Мариной Соболевской.

NPS ― метрика изначально ориентированная на отдельного человека. Это заложено в ее стандартном вопросе о том, готов ли клиент порекомендовать компанию родственникам или друзьям. Поэтому, если смотреть только на вершину NPS-айсберга, то выходит, что метрика будет хороша только в сфере B2C. Действительно, кажется странным задавать другой компании вопрос о том, будет ли она советовать ваш бизнес друзьям. 

Но стоит погрузиться глубже, то становится ясно, что NPS может помочь с фидбеком и в B2B. Нужно просто немного поколдовать над формулировкой. Не оглядываясь на мнение NPS-консерваторов, что стандартный вопрос ни в коем случае не подлежит изменению. 

Более того, для NPS в B2B существуют собственные бенчмарки по индустриям, которые каждый год заботливо считает компания CustomerGauge. В исследовании участвуют сотни компаний, которые делятся своими данными о том, как они взаимодействуют с NPS в B2B. Так что конкретным отраслям есть на что опереться. 

Среди клиентов UX Feedback также есть компании, использующие NPS для того, чтобы взаимодействовать со своими партнерами. Среди них ― один из крупнейших маркетплейсов AliExpress. В этом материале компания поделится опытом работы с NPS в B2B, и в каких аспектах метрика оказалась особенно полезной.

Марина Соболевская, руководитель обучения и коммуникации для продавцов

В начале пути

Когда я пришла в команду, моей задачей было выстроить обучение для продавцов. И еще тогда я думала, какая метрика помогла бы нам понять, что мы действительно делаем классное обучение. То есть, то что больше про понятность платформы, про то как мы помогаем продавцу. Про лояльность и удовлетворенность. 

Я узнала, что в компании была одна практика ― мы собирали PSAT или platform satisfaction: по электронной почте опрашивали продавцов, насколько им хорошо работать с нами, и просили оценить это по пятибалльной шкале. Результат мы рассчитывали по определенной формуле, которая очень похожа на NPS. Такой опрос проводился каждый квартал, и мы смотрели в динамике, как меняется этот показатель.

На подготовку такого опроса уходило много времени: анкета состояла из множества вопросов, взятых из китайского опросника, который переводился на русский язык. Нужно было многое выверять, например, актуальность или tone of voice. Так что это была и редакторская, и продуктовая работа.

Что касается завершающего этапа, то на подготовку презентации по проведенному опросу уходило очень много времени. Так что хотелось какого-то простого решения. И вот мы пришли к NPS-опросу для продавцов в личном кабинете. 

Проблем с мотивацией продавцов не было: они довольно охотно отвечают на опросы и идут на контакт. Аудитория готова высказываться, потому что бизнес сильно завязан на наш продукт. К тому же нам не нужно платить за эту аудиторию ― она уже наша. Но так как наш e-mail опросник был очень длинным, мы внедрили практику с вознаграждением. За прохождение опроса селлеры получали бустер — инструмент платформы для продвижения товара в поиске.

Как развивался кейс

Подготовка велась максимально быстро. Во-первых, мы определились с тем, когда показывать продавцам опрос, чтобы не отвлекать их от работы. И второе ― надо было понять, что делать с формулировкой: стандартный NPS вопрос о рекомендациях друзьям и коллегам для B2B неуместен. Но мы нашли выход: спросили «Насколько вы готовы порекомендовать другому предпринимателю открыть магазин на AliExpress». 

На старте надо было сразу понять, сколько мы сможем собрать ответов. Мы решили ориентироваться на количество ответов нашего опросника по имейлу:  2 года назад у нас было в районе 200-300 ответов, последние разы мы ориентировались на 700 — для нашей базы в 100 тысяч продавцов это вполне репрезентативная выборка.

Учитывая не самую простую ситуацию на рынке, мы ожидали, что продавцы будут не очень позитивно настроены. Но когда мы запустили опрос и пошли первые результаты, то мы увидели, что у нас NPS 34-35, что для B2B достаточно высоко. Дальше мы смотрели на общее количество ответов. Буквально за день мы быстро собрали 300-400 штук. Это при наличии одного вопроса и минимальных настройках. Плюс, мы тут же видели все графики ― не было необходимости готовить отдельные отчеты. 

На старте продавец видел вопрос через 24 минуты после захода в личный кабинет, в конечном итоге мы снизили до 10 минут. Отмечу, что я не заметила какого-то падения конверсии из показов в ответы. Мы остались примерно в пределах 6%. 

Интересно, что наши ожидания по поводу негативных комментариев совсем не оправдались. Он был всего один вроде: «Зачем мне конкуренты? Я не буду рекомендовать». 

Инсайты и результаты

Мне кажется, что NPS важно смотреть в динамике. И хорошо бы сравнивать с конкурентами, правда публично мало кто готов делиться такими данными. Впрочем, мы смогли найти бенчмарки для B2B по отраслям и стало понятно, что мы находимся на хорошем медианном уровне. Следующий шаг ― запускать опрос еще раз и наблюдать за динамикой.

Источник: CustomerGauge

Также хочу отметить важность открытых вопросов. Я имею в виду случаи,  когда мы спрашивали промоутеров и критиков, почему они поставили такую оценку. Все эти ответы мы позже разбивали на категории, чтобы в следующем запуске попробовать предложить какие-то готовые варианты.

Благодаря опросам мы поняли, почему продавцам с нами хорошо. И такие вещи можно подсвечивать, например, для новых продавцов, которые еще только думают о сотрудничестве нами. 

Например, многие хвалили нулевую комиссию на первые 100 заказов. Продавцы пишут, что это классная возможность познакомиться с платформой, посмотреть как это работает и обучиться. Еще один интересный момент касается денег ― что их можно выводить в любой момент. Также наши селлеры написали много хорошего в адрес поддержки. И очень всем нравится система работы со своего склада ― FBS «Почта России» + AliExpress. Возможно, стоит говорить об этом больше. 

Планы на будущее

Мне кажется, что такие кампании хорошо запускать через какой-то промежуток времени, когда мы успеваем что-то поменять. Думаю, что оптимальным было бы делать это примерно раз в три месяца — мы так и поступим. Будем добавлять предустановленные варианты ответов и в динамике смотреть, как то, что мы меняем, влияет на процент ответов. И как люди из критиков перетекают в промоутеров.

О сотрудничестве с UX Feedback

Мне очень нравится взаимодействовать с Customer Success ― очень классно, что вы есть. И в этом кейсе, и в других, вы берете на себя исследовательские функции, что очень полезно для нас. Вы не только владеете инструментом и знаете, как его использовать, но еще и можете посоветовать, что делать в тех или иных случаях. 

Я показывала команде промежуточные результаты по ходу кампании ― коллеги были в приятном шоке. Стало понятно, что было сделано хорошо ― это тоже важно. И основной фидбек был в том, что данные собираются очень быстро. Никакого длительного ожидания.

Мы также поймали еще один любопытный момент с точки зрения фидбека. Мы проводили опрос в нашем коммьюнити в Telegram ― спрашивали, какой контент они хотели бы видеть. И в топ-3 вошли опросы. То есть, продавцы сами попросили, чтобы мы делали больше опросов.

Final word

Я бы однозначно рекомендовала использовать NPS в B2B другим маркетплейсам. Тут все зависит от стратегии работы с партнерами или селлерами. Мы обычно говорим, что работаем для продавцов, для их успеха. И если у любой другой B2B компании есть такая же цель, то это хороший способ собрать обратную связь и смотреть, как меняется настроение.

Канал о том, как дружба с пользователями помогает улучшать продукты и двигать горы ⛰

Подпишитесь на наш телеграм-канал, чтобы читать о Customer Experience и получать советы про опросы и пользовательский фидбек

Подробнее