💭 Интересная статья-рефлексия от Straight Arrow News про метрику NPS. С ее появления прошло уже больше 20 лет, и сегодня 2/3 известных брендов используют NPS в своей работе. Однако, как это часто бывает, никто уже не помнит, с чего всё началось — и что изначально закладывал в своё изобретение создатель метрики Фред Райхельд.

📎 Многие компании сейчас используют только один основной вопрос: «Насколько вероятно, что вы посоветуете нашу компанию друзьям или коллегам?» — без дополнительных открытых вопросов. Это сильно ограничивает возможности метрики в наборе инсайтов, которые она может дать исследователям.

Любопытно, что в самом начале Райхельд хотел ограничиться одним вопросом, но затем добавил в свою методологию еще два. Первый: «Почему вы поставили такую оценку?» Второй: «Что можно улучшить?». Он еще называется «вопросом Дженни», потому что его предложила дочь Райхельда. Штука в том, что он предлагался только промоутерам — потому что эта категория «ваши самые сильные сторонники, которые хотят, чтобы вы стали ещё лучше».

Эта история полностью перекликается с тем, что мы описывали в своей книге — о том, как мы работаем с метриками на практике. Промоутер не обязательно всем доволен. Он рекомендует вас, он очень заинтересован в продукте и в его развитии, но он годами может страдать и терпеть неудобства — просто потому что любит вас. Однако если исправить эти минусы, промоутеры с масштабным опытом в продукте сами будут вас продавать лучше любого менеджера.

📎 Еще один занимательный исторический момент: когда Райхельд разрабатывал свою систему, он говорил, что бизнес должен использовать ее, чтобы понять, что именно восхищает клиентов.

Однако, по его словам, некоторые компании вместо этого фокусируются на негативных взаимодействиях. Он отмечал, что NPS иронично стал сосредоточен на критиках — хотя называл-то он метрику Net Promoter Score, чтобы люди концентрировались как раз на промоутерах. Потому что 90% ценности этой системы заключается в том, чтобы обращаться с клиентами так, чтобы они возвращались и приводили друзей.

📎 С другой стороны, компании часто впадают в искушение задать как можно больше вопросов пользователям. Райхельд сам признавался, что у него было желание расширить свой список дополнительных открытых вопросов. Все потому, что исследователям всегда нужно больше информации. Вот только пользователи с этим не согласны: 64% бросят опрос на полпути, если он будет слишком длинным.
____

☀️ До конца августа больше двух недель — значит, можно успеть еще на летний отдых. Тем более, организовать путешествие стало просто как никогда. По крайней мере так утверждают исследователи из Qlik.

Говорят, что ИИ ворвался в сферу путешествий — и уже наделал шума. Хотя только 10% пользователей заявили, что использовали ИИ-инструменты для планирования своих летних поездок в этом году, уровень доверия к рекомендациям, созданным ИИ, оказался неожиданно высоким. Так, 62% респондентов сообщили, что доверяют советам ИИ, а почти четверть (23%) заявили, что были бы готовы поручить ИИ весь процесс бронирования без дополнительного самостоятельного поиска информации.

✨ 92% тех, кто использовал ИИ для планирования отпуска, отметили, что результаты либо оправдали, либо превзошли их ожидания. ИИ помогает не просто бронировать авиабилеты или отели, а формировать более насыщенные и ценные впечатления от поездок.

По данным исследования, почти четыре из пяти путешественников, использовавших ИИ (78%), узнали о новых местах для посещения благодаря рекомендациям алгоритмов. В среднем те, кто пользовался ИИ, сокращали время планирования почти на 7 часов, а большинство отметило экономию времени в диапазоне от 5 до 10 часов.

💸 Финансовая выгода

Экономные туристы также заметили реальную финансовую выгоду. Около каждого пятого (19%) удалось сэкономить благодаря ИИ, а почти две трети (64%) смогли уложиться в бюджет поездки с помощью инструментов, использующих ИИ. Такие сервисы помогают отслеживать ценовые тенденции, давать умные рекомендации и даже оптимизировать маршруты, чтобы избежать лишних трат.

📌 Другие интересные цифры

Молодые путешественники охотнее включают ИИ в свои планы: среди 25–34-летних он используется почти в 7 раз чаще, чем у людей старше 55 лет. Существует и гендерный разрыв: мужчины более два раза чаще, чем женщины, применяют ИИ для планирования отпуска.

Однако самое любопытное — это контраст между успехом ИИ в туризме и его применением в других сферах. Если 62% путешественников доверяют ИИ при планировании отпуска, то лишь 27% готовы полагаться на него в финансовых советах, и всего 13% — при выборе покупок. Это показывает, как контекст и уровень воспринимаемого риска формируют поведение потребителей. В туризме, где риск относительно низок, люди охотнее экспериментируют.
______

🍃 Осень уже совсем близко, а это значит — много мероприятий, конференций, обучающих курсов и семинаров. О некоторых из них мы обязательно расскажем, а вдобавок еще и сходим — в качестве гостей или экспертов. Также впереди очередной вебинар от UX Feedback, о котором мы подробно поговорим немного позже.

‼️ А пока начнем с одной из наших любимых тем — Customer Success. 15 октября у Марины Востриковой стартует интенсив, где участники будут изучать индустрию CS: от стратегии до процессов и внедрения. Всего — 10 модулей обучения, кейсы, нетворкинг и много полезной информации.

❤️ Мы сами с удовольствием принимаем участие в этих образовательных инициативах и иногда выступаем в роли экспертов. Весной наш Co-founder Арслан Разыков был гостем подкаста Марины «Про бизнес и сервис», где рассказывал о роли и задачах Customer Success в компании, о том, как вообще становятся CS-менеджерами и почему они так важны и нужны. Запись подкаста можно послушать здесь.