Frank RG завершила работу над исследованием клиентской удовлетворенности

Клиентская база — стратегический ресурс компании, а клиентская удовлетворенность и лояльность — важные показатели в процессе принятия решений. Отсутствие системности и научно обоснованного подхода в измерении этих показателей создает компаниям трудности.

Исследование методов измерения клиентской лояльности в финансовом секторе поможет выстроить стратегию управления клиентским опытом с использованием лучших на сегодня практик и объединить количественные данные и непосредственный диалог с клиентом в рамках единой системы.

В исследовании были проведены и проанализированы экспертные интервью с руководителями подразделений клиентского опыта из 11 организаций финансового сектора — крупнейших банков, финтехов, страховых и инвестиционных компаний. Экспертные оценки и видение позволили провести комплексное и практикоориентированное исследование.

Отчет включает:

• анализ применяемых методик измерения лояльности,
• обзор инструментов и метрик,
• обобщение выявленных проблем и эффективных решений.

В исследовании был также сделан акцент на международном опыте, чтобы показать направление движения к доказательным клиентским исследованиям.

«Нас интересовали подходы к измерению клиентской удовлетворенности и лояльности в условиях фрагментации и отсутствия единого стандарта на рынке. Мы наблюдаем ситуацию, когда финансовые организации используют одни и те же метрики, но системы управления клиентским опытом у всех разные. Достаточно четко выделяются компании-лидеры, достигшие определенной зрелости в выстраивании клиентоцентричной инфраструктуры, но есть и те, кто только начинает систематически использовать показатели клиентской удовлетворенности и лояльности. Мы планируем масштабировать исследование с привлечением компаний из сфер розничной торговли, телекоммуникаций и IT»,

— подчеркнул Роман Котов, старший аналитик Frank RG.

Аналитики Frank RG уверены, что будущее именно за научно обоснованным количественным и качественным моделированием клиентского опыта, при этом инструменты для такого моделирования становятся все более доступными с развитием искусственного интеллекта.

Результаты исследования будут полезны для решения стратегических и операционных задач, а также для развития качественных и устойчивых отношений с клиентами.