Как улучшить клиентский сервис и не терять сотрудников из-за перегрузки

Почти половина работающих россиян хоть раз в жизни сталкивается с выгоранием. Опросы показывают, что это одна из самых частых причин для увольнения. В digital-среде проблема выгорания сотрудников особенно остра из-за большого количества рабочих коммуникаций и ненормированной загрузки.

Аккаунт-менеджеры есть во многих digital-компаниях, особенно в B2B-сфере, и именно они часто оказываются под ударом. Они ведут проекты, общаются с клиентами, контролируют процессы и отвечают за клиентский сервис в целом. Когда нагрузка становится неконтролируемой, качество работы падает, сотрудники увольняются, а бизнес теряет деньги.

Мы в агентстве Appbooster столкнулись с этой проблемой и поняли: просто нанимать новых людей — не выход. Нужно научиться точнее оценивать нагрузку каждого аккаунт-менеджера и оптимально распределять ее внутри команды. Готового решения на рынке не нашлось, поэтому пришлось разработать собственное. За два года после его внедрения ни один аккаунт-менеджер не ушел из агентства из-за перегрузки.

В этой статье делимся нашим опытом — как мы пришли к эффективной системе управления загрузкой и каких результатов удалось достичь.

Почему агентству так больно терять аккаунт-менеджеров

Аккаунт-менеджеры — ценные сотрудники. Они ведут всю коммуникацию с клиентами, проводят встречи, разрабатывают стратегии продвижения, контролируют выполнение кампаний, готовят отчеты и следят за тем, чтобы результаты соответствовали KPI. 

Именно аккаунты поддерживают лояльность клиентов, помогают агентству масштабировать проекты и обеспечивают стабильный доход.

Наше агентство узкоспециализированное — мы занимаемся продвижением мобильных приложений. Найти готового специалиста под эту специфику сложно, без обучения не обойтись. Найм и внутреннее обучение аккаунт-менеджера занимают 3-4 месяца, а на полную интеграцию нового сотрудника может уйти до полугода.

Потеря опытного аккаунта — серьезный удар по агентству. Начинаются новые сложности:

• Нужно перераспределить проекты на других сотрудников, а для них это неожиданная дополнительная нагрузка
• Есть риск, что какие-то договоренности или важные нюансы не будут переданы, и клиент останется недоволен

Когда два года назад мы столкнулись с чередой увольнений аккаунт-менеджеров, то, конечно, начали искать их причины. Мы понимали: нужно улучшить процессы, чтобы сделать работу команды комфортнее, а уровень клиентского сервиса — выше.

Оказалось, дело было не в финансовой мотивации или атмосфере в команде, по ним мы получали позитивный фидбэк. Ребята говорили: «я устал, я перегружен».

Представьте: 15 неумолкающих чатов в Telegram, еженедельные созвоны, три версии отчетности. Рабочий день не заканчивается после 18:00 — клиенты из других часовых поясов пишут поздно вечером и даже в выходные. Вот что такое работа в аккаунтинге. Если нагрузка только растет и становится неконтролируемой, сотрудники быстро выгорают. Но заметить и предотвратить этот момент не так-то легко.

Почему оценить загрузку аккаунт-менеджера сложнее, чем кажется

Когда мы поняли, что аккаунт-менеджеры выгорают из-за перегрузки, то задались вопросом: как распределять клиентов так, чтобы нагрузка была справедливой?

Тогда распределение клиентов у нас было практически ручным. Когда появлялся новый проект, мы с тимлидом отдела аккаунтинга садились и решали, кому его передать. Основными критериями выбора были:

• Экспертиза аккаунт-менеджера в конкретной услуге
• Опыт работы с похожими клиентами
• Число активных проектов сотрудника на момент распределения

Казалось, что все логично: если у одного аккаунта пять клиентов, а у другого десять, значит, второй загружен больше, и ему не стоит добавлять новых. Но вскоре стало понятно, что такой подход не учитывает реальную трудозатратность проектов.

Клиенты были разными: один мог требовать ежедневных согласований, множества доработок и постоянного участия аккаунта в процессе, а другой — спокойно доверять агентству, выходить на связь раз в неделю и минимально вмешиваться в работу. В итоге у одного аккаунта могло быть всего пять клиентов, но он был загружен на 100%, а у другого десять, но он справлялся без проблем.

Аккаунт-менеджеры, которые хорошо справлялись с работой, логично получали все больше проектов — пока не достигали критического уровня перегрузки. Казалось, что это оправданный подход: если сотрудник показывает высокие результаты, ему можно доверить еще несколько клиентов. Но в какой-то момент нагрузка становилась неуправляемой, и вместо продуктивной работы аккаунт оказывался в состоянии постоянного стресса, пытаясь успеть все сразу.

Оценивать загрузку по размеру бюджета клиента тоже оказалось неэффективно. Крупные кампании по продвижению приложений не всегда требуют больше времени: у таких клиентов часто отлаженные процессы, понятные KPI и внутренняя команда, которая активно вовлечена в проект и обладает определенным опытом в мобильном маркетинге. Напротив, небольшие рекламодатели могут дольше согласовывать решения, требовать гибкого подхода и вовлекать аккаунта во множество обсуждений и консультаций. Иногда такой проект отнимает намного больше времени и сил, чем крупный заказчик с четкой стратегией.

В итоге оказалось, что ни количество клиентов, ни размер бюджета не могут объективно отражать реальную загрузку аккаунта.

Логично было предположить, что решение в найме: если команда перегружена, значит, нужно расширять штат. Так мы попали в другую крайность: аккаунт-менеджеров стало слишком много, проектов всем не хватало. Это негативно сказалось на их мотивации и развитии экспертизы. Стало понятно, что проблема не в количестве людей, а в том, как распределяется нагрузка.

Мы начали искать готовые решения: рассматривали таск-менеджеры и CRM-инструменты, изучали, как справляются другие агентства. Но ничего подходящего не нашли — решения были либо слишком общими, либо не учитывали специфику digital-агентства. 

Зато оказалось, что с этой проблемой сталкивается вся индустрия: коллеги из других агентств пытались считать количество активных задач у аккаунтов, кто-то ориентировался на выручку с клиента, некоторые распределяли проекты, полагаясь на собственные ощущения. Однако ни один из этих методов не давал реальной картины.

Главный вопрос оставался без ответа: как объективно оценивать загрузку отдела аккаунтинга, чтобы управлять ресурсами на основе данных, а не интуиции?

Получалось, что есть общая для рынка проблема, но нет универсального решения. А раз так, подумали мы, придется его создать.

Поиск решения: как реалистично оценить «вес» клиентского проекта

Мы понимали, что управлять загрузкой аккаунтов вручную больше нельзя. Нужно было разработать data-driven подход, чтобы точно оценивать сложность работы с клиентом и оптимально распределять проекты.

Идея пришла на одном из очередных штурмов с командой. Мы обсуждали, как в других сферах решают схожие задачи, и наткнулись на аналогию с банковской системой скоринга. Банки оценивают заемщиков по множеству параметров: уровень дохода, кредитная история, финансовые обязательства. Итоговый балл показывает, насколько клиент надежен.

Мы решили, что сможем применять похожий принцип, но для оценки наших клиентов, и в последующем это позволит нам грамотно формировать клиентский портфель аккаунтов. Каждому проекту можно присваивать баллы в зависимости от трудозатрат, которые он требует, а затем суммировать эти баллы, чтобы видеть, насколько загружен аккаунт-менеджер.

Главная сложность была в том, чтобы правильно определить критерии оценки. Нам нужно было учесть не только количество клиентов, но и реальную сложность ведения каждого проекта. 

Мы выделили две группы критериев: факторы, связанные с самой услугой, и характеристики компании-клиента.

Первую группу составляют параметры, определяющие сложность работы по проекту:

• Тип услуги — разные форматы продвижения требуют разного уровня вовлеченности.
• Периодичность отчетов — чем чаще клиент запрашивает аналитику, тем больше времени уходит на подготовку данных.
• Периодичность мониторинга — если продвижение требует постоянных корректировок, это повышает нагрузку.
• Частота статусов — если клиенту нужны регулярные созвоны и отчеты о ходе работ, проект становится трудозатратнее.

Вторая группа критериев связана с особенностями компании-клиента и тем, насколько сложен процесс взаимодействия:

• Сложность коммуникации — количество вовлеченных в процесс людей, скорость согласований.
• Сложность документооборота — необходимость согласования договоров, юридических процедур.
• Мультигео — если приложение клиента работает в нескольких странах, его продвижение усложняется.
• Тип клиента — если клиентом является другое агентство, взаимодействие часто требует больше ресурсов.
• Субъективная оценка сложности — аккаунт-менеджеры могут добавлять индивидуальную оценку сложности проекта на основе предыдущего опыта работы с клиентом.

По каждому параметру проекту начисляются баллы — сумма всех баллов показывает общий «вес» проекта. Чем выше итоговый балл, тем больше усилий требуется на ведение клиента

Так мы получили систему, которая помогла нам перевести субъективные ощущения в цифры. Теперь предстояло проверить ее на практике.

Испытание метода на практике и новые проблемы

Чтобы протестировать систему в реальной работе, сначала создали MVP. Это была табличка в Google Docs, куда аккаунт-менеджеры вручную вносили данные о своих клиентах.

Мы попросили команду заполнить таблицу и стали наблюдать, насколько точно баллы отражают реальную загруженность сотрудников. Через несколько месяцев стало ясно, что система действительно работает. Мы заметили корреляцию между суммой баллов и тем, насколько сотрудник в целом проактивен, как быстро отвечает в чатах.

Опытным путем мы определили три зоны загрузки:

• До 800 баллов — низкая нагрузка, подходит для новичков
• 800–1500 баллов — средняя нагрузка, рабочая зона
• Свыше 1500 баллов — «красная зона», риск перегрузки, надо что-то предпринимать

Баллы показывали реальную картину: какие аккаунт-менеджеры загружены на максимум, а у кого есть ресурс взять еще проекты. Это дало возможность управлять загрузкой отдела на основе данных — осознанно распределять новых клиентов, заранее видеть риски перегрузки и вовремя принимать управленческие решения.

Дальше мы столкнулись с новой проблемой: ручное заполнение таблицы отнимало слишком много времени. Чем больше проектов вел сотрудник, тем сложнее становилось поддерживать актуальность скоринга. К тому же в табличках неудобно хранить и анализировать исторические данные.

Тогда мы поняли, что для полноценного внедрения системы нужна автоматизация.

Как упростили скоринг с помощью автоматизации

Чтобы сделать систему удобной и точной, мы интегрировали ее в свою CRM-систему и настроили автоматический расчет суммарного балла. Потом данные выгружаются в техническую таблицу и визуализируются на дашбордах.

Теперь вся работа со скорингом проходит в CRM. Когда появляется новый клиент, аккаунт-менеджер заполняет карточку сделки, где указывает ключевые параметры проекта. На основе этих данных система автоматически рассчитывает итоговый балл проекта.

Следующий этап — визуализация данных. Информация для этого передается из CRM-системы, и в итоге мы получаем дашборд с аналитикой по загрузке всех аккаунтов-менеджеров.

Руководитель может в любой момент зайти в отчет по загрузке отдела и увидеть:

• Кто приближается к «красной зоне» — это сигнал, что аккаунт перегружен, и пора перераспределять клиентов.
• Кто может взять новые проекты — сразу видно свободные ресурсы внутри команды.
• Когда пора нанимать новых сотрудников — если перегруженных аккаунтов становится слишком много, это сигнал о необходимости расширения штата.
• Какие клиенты отнимают слишком много ресурсов — можно оценить, насколько ведение конкретного проекта оправдано с точки зрения затрат времени и прибыли.
• Как меняется загрузка со временем — система фиксирует динамику и помогает вовремя принимать управленческие решения.

Визуализированный скоринг дает прозрачную и актуальную картину загруженности аккаунт-менеджеров, позволяет руководителю заранее планировать найм и управлять ресурсами команды.

Результаты: что дало агентству внедрение системы скоринга

После внедрения скоринга от аккаунт-менеджеров стало меньше жалоб на перегрузку, а от клиентов — на долгие ответы. Нам удалось решить одну из ключевых проблем digital-агентств. Теперь, вместо того чтобы догадываться, мы видим реальную картину загрузки ключевых сотрудников с опорой на цифры. 

Когда процессы внутри агентства работают прозрачно и управляемо, выигрывают все: команда, клиенты и сам бизнес. Какие значимые результаты мы получили:

1. Снижение случаев выгорания у аккаунт-менеджеров — система сигнализирует о приближении к «красной зоне», позволяя перераспределить клиентов до наступления критической нагрузки.
2. Улучшение качества сервиса — аккаунты, не перегруженные работой, могут глубже погружаться в задачи клиентов, предлагать новые решения и предоставлять лучший сервис, а значит повышают лояльность клиентов.
3. Оптимизация найма — решение о расширении команды принимается в нужный момент, нам больше не приходится тушить пожары.
4. Гибкость при передаче клиентов — если сотрудник переходит в другой отдел или увольняется, клиенты передаются с учетом их балльной оценки: новичкам — простые, опытным — сложные.
5. Оптимизация финансовой эффективности агентства — мы можем оценивать трудозатраты на ведение клиентов и принимать решения, оправданы ли эти усилия с точки зрения бизнеса.

Уже два года система скоринга стала частью операционных процессов Appbooster и помогает нам управлять клиентским сервисом и командой. Это еще один шаг к тому, чтобы наше агентство было комфортным местом для работы и надежным партнером для клиентов.