Как создать тепловую карту и настроить оповещения о новом фидбеке в JIRA

Для меня не было понимания того, в каких разделах приложения есть те или иные барьеры для пользователя, и где больше всего нужно «лечить». У нас до этого уже была составлена некая экспертная приоритезация проблем, решение которых должно было бы принести компании больше денег. Но «болей» со стороны непосредственно пользователей было недостаточно. Соответственно аналитика тегов, которую мы провели при помощи UX Feedback, помогла нам увидеть полную картину. То есть, некие «горячие точки» с точки зрения разделов, которые слишком сильно негативили. Я имею в виду определенные шаги, на которых клиенты сталкивались проблемами, которые заставляли их отказаться от покупки. Или же они доходили до конца, но оставалось впечатление, что пользоваться сервисом неудобно.

В действительности нет. Был UX Feedback и была таблица с комментариями покупателей по оценке NPS, которые нужно было «подружить». И на основании этого, уже смотрели, как улучшить процесс, чтобы работа снизила трудозатраты на поиск и формирование гипотез и инициатив.

Таблица с приоритетными проблемами формируется на основании обратной связи от покупателей, кто воспользовался доставкой, через оценку NPS. На вашей платформе есть текстовая аналитика и каждое слово или фраза, которые пользователи пишут в комментариях, относятся к тому или иному тегу. Например: «Ошибки», «Скорость загрузки», «Авторизация» и так далее. Я взял все существующие теги и объединил их в группы, чтобы посмотреть общую картину. Далее я проанализировал долю обращений по каждому из тегов, суммировал эту долю со связанной группой и сделал тепловую карту, чтобы было удобнее смотреть, где у нас «накаляется». Это все непосредственно связано с негативными обращениями.

Дополнительно у нас есть оценка CSI от 1 до 5, где человек оценивает предоставляемый сервис по каждому этапу, или к чему он относит свой комментарий. Исходя из этого я также посчитал общую цифру, как человек чувствует себя у нас на сайте. Таким образом стало понятно, что перформанс сайта METRO самый «горячий», дальше идет все, что связано с описаниями товаров, фотографиями и так далее.

Команда уже работала над этим, но тут оцифровали данные, как это влияет на удовлетворенность клиентов. В этом помогла текстовая аналитика UX Feedback. Поняли, что в июне и июле было наибольшее количество обращений на тему ошибок и скорость загрузки. Это помогло копать дальше в этом направлении и улучшать эти аспекты. После проведенной работы, видим, что количество обращений на эту тему стремится к нулю! И это не только графики в системах аналитики, а также обратная связь наших клиентов и их удовлетворенность.

В начале я взял данные за три месяца, чтобы посмотреть скользящие показатели, как в целом чувствует себя сайт METRO. Но потом понял, что данных действительно много и их можно разделить и смотреть помесячно.

Расскажу на примере работы с Net Promoter Score. Изначально в компании используют NPS, но просто как оценку, которая показывает, насколько люди готовы рекомендовать нас своим родственникам и друзьям. Эту метрику можно «разложить» на разные драйверы, которые непосредственно связаны с сервисом. Соответственно, мы добавили к этому теги, CSI и комментарии. Они, как правило, об одном и том же, то есть имеют определенную специфику. Так понятно, что нам нужно фокусно улучшать, и что недоделано. Или вообще не знали об этом. Получается полный комплекс: смотрим на оценки, на комментарии и распределяем по CSI.

Мы будем следить за динамикой, как люди реагируют на то, что мы делаем. Сейчас у нас сформировалась оценка бэклога на следующие задачи, которые нам нужно взять. В этом плане тепловая карта была хорошим инструментом для приоритезации и защиты перед руководством с точки зрения того, а что мы должны взять в первую очередь. Или наоборот, что не даст нам эффекта.

Благодаря подходу вместе с UX Feedback получили ещё один инструмент для качественной приоритезации задач и фокусировки на проблемах, которые беспокоят пользователя сегодня, в реальном времени. Благодаря интеграции обращений в систему Jira мы сократили трудозатраты на решение вопросов.

Тут еще важно отметить, что у нас есть не только сайт, но и приложение. Хотелось бы точно так же посмотреть, а что там происходит. Для бизнеса это приоритетная история для развития. Эта тепловая карта поможет показать руководству, что есть классный инструмент, который нам дает конкретные преимущества. И с ним можно идти в мобильное приложение.

Кроме того, если мы говорим о каких-то новшествах, мы также можем узнавать у пользователей не только об удобстве, но и о том, понимают ли они вообще, как пользоваться новой фичей.

В какой-то момент мы устали делать двойную работу, перенося комментарии из одной системы в другую, и решили автоматизировать процесс. Так мы пришли к вам и оказалось, что есть соответствующие настройки, которые позволяют отправлять уведомления на почту. Мы протестировали эту историю и увидели, что все работает. Дальше мы начали думать, как связать JIRA и эти уведомления. Мы обратились к нашим разработчикам и выяснилось, что у нас уже есть нужные настройки, просто ими пока никто не пользовался. В итоге мы соединили две системы и все заработало.

Теперь фидбек уходит напрямую в департамент мастер-данных, который отвечает за наполнение карточек товаров и сайта. Единственное, что еще приходится делать вручную ― фильтрация сформированных запросов. Если человек пишет о том, что товара нет в наличии без уточнения магазина или контактов, с этим уже ничего не поделаешь, но если дело касается опечаток или неправильных фотографий, то это сразу уходит ответственным за это людям.

Когда мы получаем такое сообщение, я назначаю это на человека, который должен взять фидбек в работу. Мы также можем посмотреть распределение по людям, на кого назначено больше всего тикетов.

Во-первых, это быстрая интеграция. Во-вторых, поддержка. Вы даете не только инструмент, но и экспертизу. Например о том, как правильно задавать вопросы, или какие сценарии лучше не запускать и так далее. Еще вы берете на себя настройку опросов, что тоже очень важно для нас.

Мы стали смотреть на перспективу, потому что важно выстраивать долгосрочные отношения с пользователями, чтобы они возвращались снова и снова.