Memnuniyet anketine katılım nasıl artırılır?

Erken sorun, kısa tutun, her düşük puanın gereğini yapın

Müşteri memnuniyeti anketi şu durumda yanıt alır: erken gelir, bir dakika sürer, müşterinin yanıt verdiği bir kanaldan ulaşır ve düşük puan bir sonuca bağlanır.

Bu rehberde anket anı, anketin sorduğu olaydır: bir teslimat, kapanan bir destek talebi, bir yenileme ya da bir ziyaret. Dört koşul şunlardır:

• Erken: anket, anket anından kısa süre sonra, müşteri o anı hâlâ hatırlarken gelir. Yalnızca an bittikten sonra sorulur: sipariş gelmiş, talep kapanmıştır.
• Kısa: bir puan sorusu, yani ölçeğiyle birlikte CSAT ya da NPS sorusu, ve bir neden sorusu, yani ardından gelen açık uçlu soru: “Bu puanı vermenizin başlıca nedeni nedir?” Neden sorusunun yanıtı, müşterinin kendi sözleriyle kaydedilen gerekçedir.
• Müşterinin yanıt verdiği bir kanal: e-postadaki bir linki görmezden gelmek kolaydır. Kısa bir aramayı ya da müşterinin zaten kullandığı bir kanaldaki mesajı gözden kaçırmak daha zordur. Hangi kanal olursa olsun ikinci deneme önemlidir.
• Bir sonuca bağlanır: her düşük puan (NPS 0 ile 6 ya da CSAT 1 ya da 2) için bir ekip geri dönüşü yapılır: ekibinizden biri, gerekçeyi bilerek müşteriyle iletişime geçer.

Ardından sonuçları doğru sırayla okuyun. Az sayıda müşterinin yanıtladığı bir anket, size yanıt vermeyi seçen o azınlığın puanını verir. Bu yüzden bakılacak ilk sayı puan değil, katılım oranıdır: puan veren müşteri sayısının, anketin sorulduğu müşteri sayısına bölümü. İkincisi kimlerin yanıt verdiğidir. Puan üçüncü gelir.

Bu rehberdeki örnek ay bunun nedenini gösterir. Yöntemi anlatmak için kurgulanmıştır; DRING verisi ya da sektör verisi değildir.

Anketlere neden bu kadar az müşteri yanıt veriyor?

Çünkü anket linkini görmezden gelmek kolaydır ve ardından gözle görülür bir şey olmaz. Müşteri durup linki açmak ve bir form doldurmak zorundadır; yanıtını birinin okuyacağına dair hiçbir işaret yoktur.

Bu rehberde e-posta linki, e-postayla link olarak gönderilen ankettir. Anket araması, puan sorusunu ve neden sorusunu soran kısa bir aramadır.

E-posta linkine yanıt veren müşteriler, müşterilerinizin rastgele bir örneklemi değildir. Genellikle çok memnun ya da çok kızgın olanlardır: biri teşekkür etmek, öbürü şikayet etmek ister. Ortadaki müşterilerin, yani memnun ama etkilenmemiş olanların, tıklamak için en az nedeni vardır; bu yüzden sessiz kalırlar.

Geçmiş anketler de önemlidir. Geçen sefer düşük puan verip kimseden ses duymayan bir müşterinin, bir sonraki anketi yanıtlamak için pek nedeni kalmaz.

Katılım oranı %10 ise puan, sorduğunuz her 100 müşteriden yalnızca 10'unu anlatır. Diğer 90'ın ne düşündüğünü söyleyemez.

Puanınızda kimlerin sesi eksik, nasıl anlarsınız?

Kendi müşterilerinizle bir A/B testi yapın. Bir ayın müşterilerini rastgele iki gruba bölün. Bir gruba mevcut kanalınızdan, diğerine yeni bir kanaldan, aynı soruları sorun. Sonra katılım oranını ve Destekçilerin, Pasiflerin ve Kötüleyenlerin dağılımını karşılaştırın.

Örnekte NPS kullanılıyor: “[Şirket] firmasını bir arkadaşınıza ya da iş arkadaşınıza tavsiye etme olasılığınız nedir?”, 0 ile 10 arasında bir ölçekte. 9 ya da 10 diyenler Destekçiler, 7 ya da 8 diyenler Pasifler, 0 ile 6 diyenler ise Kötüleyenler sayılır. NPS, Destekçilerin payından Kötüleyenlerin payı çıkarılarak bulunur.

Örnek, gerçek veri değil. Mobilya ve ev eşyası satan bir e-ticaret şirketi bir ayda 1.000 sipariş teslim etti. Ekip bu müşterileri rastgele, 500'er kişilik iki gruba böldü. İki gruba da teslimattan bir gün sonra aynı NPS sorusu ve aynı neden sorusu soruldu.

• A grubu, e-posta linki: teslimattan bir gün sonra gönderildi, iki gün sonra da bir hatırlatma e-postası gitti.
• B grubu, anket araması: teslimattan bir gün sonra, arama saatleri içinde, en fazla iki denemeyle. İlk deneme 200 müşteriye, ikinci deneme 90 müşteriye daha ulaştı: toplam 290. Bu 290 müşteriden 250'si puan verdi, 40'ı vakti olmadığını söyledi. Diğer 210 müşteriye hiç ulaşılamadı.

Her grup için yanıt tablosu, kimin puan verdiğini ve kimin ayrıca gerekçe verdiğini sayar.

Yanıt sayıları ne gösteriyor:

• Katılım oranı: 500 müşteriden 50'si e-posta linkiyle (%10), 250'si anket aramasıyla (%50) puan verdi. E-posta tarafında 450 müşteri yanıt vermedi. Arama tarafında 210 müşteriye ulaşılamadı, 40 müşteri hayır dedi.
• İkinci deneme: ulaşılan 290 müşterinin 90'ına (yaklaşık %31) yalnızca ikinci denemede ulaşıldı. “Ne zaman yeniden aramalı, ne zaman durmalı” rehberimiz, ikinci denemenin ne zaman yapılacağını ve hangi saatlerde aranacağını anlatıyor.
• Gerekçeler: e-postada neden sorusu isteğe bağlı bir yorum kutusuydu ve puan veren 50 müşterinin 22'si onu doldurdu. Aramada puan veren 250 müşteriden 236'sı gerekçe verdi.

İki gruba da ikinci bir deneme yapıldı (e-posta linkine hatırlatma e-postası, anket aramasına ikinci arama). Kendi testinizde de iki gruba ikinci deneme yapın.

Kimin yanıt verdiği, kaç kişinin yanıt verdiği kadar önemlidir. Puan dağılımı tablosu, 50 e-posta yanıtını ve 250 arama yanıtını Destekçilere, Pasiflere ve Kötüleyenlere ayırır.

Puan dağılımı tablosu ne gösteriyor:

• Ortadakiler: Pasifler, 50 e-posta yanıtının 6'sı (%12), 250 arama yanıtının ise 85'iydi (%34). Bu örnekte ortadaki müşteriler linke nadiren tıkladı.
• Kötüleyenler: 50 e-posta yanıtının 20'si (%40), 250 arama yanıtının 55'i (%22). Müşteri sayısıyla bakınca arama yine de daha çoğunu buldu: 55'e karşı 20. Bu, ekip geri dönüşü alabilecek 35 memnun olmayan müşteri daha demek.
• Destekçiler: 50 yanıtın 24'ü (%48), 250 yanıtın 110'u (%44): neredeyse aynı pay.
• NPS: 50 yanıttan +8, 250 yanıttan +22. İki sayı da müşterilerinizin gerçek NPS'i değildir. E-posta sonucu, anketin sorulduğu 500 müşterinin 50'sini (%10), arama sonucu 500'ün 250'sini (%50) anlatır. 14 puanlık farkı “aramalar müşterileri daha mutlu eder” diye okumayın: farkın bir kısmı kanalın kendisinden gelebilir, bir sonraki bölüm bunu açıklıyor.

Sizin sayılarınız farklı olacak. A/B testi, mevcut kanalınızın kaç müşteriyi ve hangi müşterileri dışarıda bıraktığını gösterir. Hangi puanın doğru olduğunu söylemez. Bundan sonra katılım oranını puanın yanında, her kanal ve her anket anı için ayrı ayrı raporlayın.

Müşteriler telefonda daha yüksek puan verir mi?

Bazıları verir. Düşük bir sayıyı sesli söylemek, ekranda tıklamaktan daha zor gelir.

Bu etkiyi ortadan kaldıramazsınız ama her aramada aynı tutabilirsiniz:

• Her seferinde aynı ifadeyi kullanın, ölçeği aynı şekilde okuyun.
• Müşteri hangi sayıyı söylerse söylesin, yorum yapmadan kabul edin.
• Müşteriden puanını yeniden düşünmesini asla istemeyin.

Ardından arama puanlarını zaman içinde yalnızca arama puanlarıyla karşılaştırın, başka bir kanalın puanlarıyla asla. Kanal değiştirirseniz iki kanalı bir ay birlikte yürütün ve yeni bir trend çizgisi başlatın.

Müşteri memnuniyeti anketi ne zaman yapılmalı?

Anket anından kısa süre sonra ve yalnızca an bittikten sonra. Müşteri anı hâlâ hatırlarken sorun, bir talep açıkken asla sormayın.

Aşağıda uyarlamanız için örnek zamanlamalar var; kural değildir. Örnek ayda Teslimat satırı kullanıldı.

Her anket anı için iki kural geçerlidir:

• Yalnızca an bittikten sonra sorun. Teslimat anketi, sipariş gelene kadar bekler. Destek anketi, talep kapanana kadar bekler.
• Aynı müşteriye 30 günde en fazla bir kez sorun. İkinci deneme aynı anketin parçasıdır, yeni bir anket değildir. 30 gün bir örnektir; kendi sayınızı seçin ve ona bağlı kalın.

NPS nedir ve CSAT'ten farkı nedir?

NPS (Net Promoter Score), müşterinin sizi ne kadar tavsiye edeceğini 0 ile 10 arasında bir ölçekte sorar. CSAT (müşteri memnuniyeti puanı), müşterinin tek bir konudan ne kadar memnun kaldığını 1 ile 5 arasında bir ölçekte sorar.

Birçok ekip, örnek aydaki e-ticaret şirketinin yaptığı gibi, NPS'i bir anket anının hemen ardından da sorar. Her anket anı için tek bir puan türü seçip ona bağlı kaldığınız sürece bu işe yarar; böylece her trend çizgisi karşılaştırılabilir kalır.

Hangi puanı kullanırsanız kullanın, bir puan sorusu ve bir neden sorusu sorun. Üçüncü bir soruyu yalnızca yanıtına göre biri harekete geçecekse ekleyin.

Bir anket araması nasıl geçer?

Kısa ve sade: agent hangi anket anı için aradığını söyler, bir dakika ister, puan sorusunu ve neden sorusunu sorar, sonra kapatır. İşte teslimattan bir gün sonra, düşük puan veren bir müşteriyle yapılan örnek bir arama.

• Agent: “Merhaba [ad] Bey/Hanım, ben [şirket]'in yapay zeka asistanıyım. Dün teslim edilen siparişinizle ilgili iki kısa soru sormak için arıyorum. Bir dakikanız var mı?”
• Müşteri: “Tamam, buyurun.”
• Agent: “0 ile 10 arasında bir puanla, bizi bir arkadaşınıza ya da iş arkadaşınıza ne kadar tavsiye edersiniz?”
• Müşteri: “Beş diyelim.”
• Agent: “Teşekkürler. Bu puanı vermenizin başlıca nedeni nedir?”
• Müşteri: “Sandalyelerden biri çizik geldi, e-posta da attım ama kimse dönmedi.”
• Agent: “Bunun için özür dilerim. Müşteri hizmetleri ekibimizden biri sizi sandalyeyle ilgili arasın ister misiniz?”
• Müşteri: “Evet, olur. En iyisi yarın sabah, saat on gibi.”
• Agent: “Not aldım. Müşteri hizmetleri ekibimiz sizi yarın sabah saat on civarında çizik sandalye için arayacak. Zaman ayırdığınız için teşekkür ederim, iyi günler dilerim.”
• Müşteri: “Size de iyi günler, hoşça kalın.”

5 düşük bir puandır (Kötüleyen); bu yüzden agent bir ekip geri dönüşü önerir ve sayıya yorum yapmaz.

Düşük puandan sonra ne olmalı?

Kısa sürede, gerekçeyi bilen biri tarafından yapılan bir ekip geri dönüşü. Uyarlayabileceğiniz örnek bir kural: her düşük puan bir iş günü içinde ekip geri dönüşü alır ve müşteriyi arayacak kişi, aramadan önce gerekçeyi okur.

Kaç düşük puanın ekip geri dönüşü aldığını, puanın ve katılım oranının yanında izleyin. Bir anketin sonuca bağlandığını gören müşterilerin, bir sonrakini yanıtlamak için bir nedeni olur.

DRING nerede devreye girer?

DRING, sipariş, destek talebi ya da yenilemeden sonra anket aramaları yürütür. Tetikleyici olay kişiyi arama listesine ekler ve arama, olaydan sonra belirlediğiniz zaman aralığı içinde yapılır.

Agent, sizin memnuniyet ya da NPS sorunuzu sorar, ardından nedenini sorar ve gerekçeyi müşterinin kendi sözleriyle kaydeder. Her anketin sizin cümlelerinizle yazılmış kendi soru seti vardır; agent soruyu her seferinde aynı şekilde sorar.

Puan ve gerekçe, transkriptle birlikte müşterinin CRM kaydına ve CSAT ile NPS'in zaman içinde izlendiği Score'a yazılır. Düşük bir puan, görüşmeyi hemen ekibinize aktarabilir ya da onlar için bir takip görevi açabilir.

Anket aramaları, her ülkenin izin verdiği saatler içinde kalır ve sonuca göre tekrar denenir. Bunları Reach yürütür. Görüşmeden sonra bir SMS, teşekkür mesajı, kupon ya da destek linki gönderebilir.

Mesajı tercih eden müşteriler için Score, WhatsApp üzerinden de sorabilir. Her kanalı kendi trend çizgisinde tutun.

Her DRING agent'ı, ilk gerçek aramadan önce şirketinize özel üretilmiş 1.000 ile 10.000 arası simüle görüşmeden geçer.

Anket aramalarının müşterilerinizde neyi değiştirdiğini görmek için bu rehberdeki A/B testini tek bir anket anında yapın. Bir DRING aramasını müşterinin yerinden duymak için geri arama isteyin. DRING sizi iki dakikada arar, kim olduğunu söyler ve hangi anket anıyla başlamak istediğinizi sorar.