Pull to refresh
РТЛабс
Разработчик Госуслуг

Госуслуги: пользователь решает всё и даже больше

Reading time7 min
Views3K

Год назад мой коллега рассказал о команде Customer Success (CS), которая старается услышать каждого пользователя и почувствовать его боль на себе. За год много чего произошло в мире и, как следствие, на Госуслугах тоже. Неизменно одно — чуткое включение команды CS на обратную связь наших пользователей.

Привет! Меня зовут Надежда, я лид аналитики в команде Customer Success. На моих глазах и с моим участием команда зарождалась, развивалась и продолжает профессионально расти.

В этой статье я хочу рассказать, какие подходы мы используем и, конечно, поделиться примерами профита. И будет совсем полезно, если в комментариях вы поделитесь своими примерами, опытом построения команд по изучению клиентского опыта, ну и конечно обратной связью по взаимодействию с порталом и мобильным приложением Госуслуги.

Классификация всей обратной связи

Мы провели большую работу по созданию единого классификатора проблем. Источников получения информации о проблемах несколько и пользователи сообщают о них на совершенно разных этапах своего взаимодействия с продуктом (стадии CJM):

  • так обращения к оператору могут поступать на любом этапе клиентского пути: это значит, что пользователь может спросить, как искать услугу, так и писать о том, что ему не понятен ответ от ведомства. Чтобы понимать на цифрах: операторы не только дают консультацию обратившемуся, но и классифицируют все проблемы (а это в районе 25000 диалогов в день), чтобы в дальнейшем команда CS могла проанализировать их на частотность и эффект влияния; 

  • а вот отзывы на анкету удовлетворенности — это уже по итогам получения результата услуги. И здесь пользователь пишет или о всем наболевшем, или об итогах получения своей услуги;

Пример распределения проблем в анкете после получения услуги
Пример распределения проблем в анкете после получения услуги
  • в социальных сетях пользователи как правило спрашивают совета друг у друга. Для нас это фактура, чтобы расширить базу знаний в Роботе Максе и в разделе FAQ, а также провести анализ существующей информации и навигации к ней. Мы всегда задаемся вопросом, почему пользователь не пошел искать решение своей проблемы на официальном портале Госуслуг, а спрашивает совет на форумах и в соц.сетях. Может мы не достаточно однозначно и подробно даем информацию? Так за октябрь встретилось около 24500 упоминаний про Госуслуги, из них около 3000 конструктивных замечаний, с которыми можно работать;

  • жалобы через Платформу обратной связи поступают обычно на финишном этапе, когда пользователь взаимодействует с ведомством или недоволен результатом, а также если ему не помогли операторы в решении вопроса. Таких обращений за месяц мы пропускаем через себя порядка 3000 (именно по тематике портала Госуслуг).

Учитывая, что на каждом этапе CJM пользователь может оставить свои проблемы, мы смогли их обернуть в понятный бэклог для дальнейшего анализа ответственным за тот или иной сервис или услугу (Product owner, PO). 

Так на регулярной основе мы подсвечиваем проблемы, которые стреляют больше всего. Конечно играет роль сезонность или анонсы вывода новой услуги или сервиса, и как раз такой мониторинг позволяет держать руку на пульсе.

Чтобы классификатор был актуальным, каждый день ответственные команды CS нормализуют проблемы, самостоятельно их проверяют, уточняют ограничения в реализации у PO, мониторят всплески после релизов и своевременно рапортуют о пиках всем директорам продуктовых направлений (Chief Product Officer, CPO). 

Например, пользователи писали операторам, что не могут найти услугу получения пособия по безработице. В течении месяца поступило 132 из 255 обращений по услуге (51,8%), что составляло 0,9% от общего числа классифицированных нами обращений. Данная проблема была классифицирована как услуга — это пособие по безработице, стадия CJM — это поиск информации, проблема — проблемы при поиске услуги. 

При анализе проблемы было выявлено, что в Роботе Максе недостаточно ключевых слов. Например, запрос «работа» не даёт ссылку на услугу. Вместе с продуктовой командой Робота Макса были проведены следующие работы:

  1. За пиковый период обращений были взяты чаты, в которых пользователи искали услугу, но не находили её. Из них были взяты формулировки запросов и пропущены через поиск в Роботе Максе. Было определено, что проблема в недостаточности ключевых слов.

  2. Провели анализ запросов в Wordstat — как чаще всего ищут услугу.

  3. Пропустили все запросы через РМ, чтобы определить текущую маршрутизацию.

  4. Завели заявку на изменение ключевых слов и изменение текстов квизов через редакцию.

Затем мониторили изменения. И вот что получилось: за отчетный месяц всего 5 (13,9%) из 36 обращений по услуге, что составило  0,04% от общего числа классифицированных обращений. 

Есть еще один большой плюс ежедневной разметки проблем и единого классификатора проблем — это своеобразная база знаний, о чем могут спросить пользователи. Как пример, вопросы по единому пособию, которое уже анонсировано, но условия и правила еще согласуются, поэтому в достоверных источниках еще не размещена данная информация. Наш мониторинг за вопросами как раз позволил заранее определить частотные и важные вопросы для пользователей, ответы на которые будут размещены в FAQ и Роботе Максе.

Мини-квиз по вопросам на момент написания статьи
Мини-квиз по вопросам на момент написания статьи

JTBD — заранее определяем интерес пользователей

Исправлять наши ошибки и огрехи через обратную связь пользователей — must have. Но мы не стали ограничиваться только этим инструментом. Чтобы заранее определить потребности пользователя и сделать услугу сразу ориентированной на решение проблем, нам на помощь пришел подход JTBD. Конечно, он не претендует на ноу-хау, и тем не менее его активное включение в список обязательных работ перед выводом услуги или сервиса делает свое дело.

Так, например, по услуге «Получение водительского удостоверения» собирая джобы обнаружили, что отсутствует возможный пользовательский сценарий «Возврат удостоверения после лишения». При количественной оценке поисковых запросов в Wordstat оказалось 8184 поисковых запроса в месяц, и в форме явно не хватало информации об этом. Не смотря на то, что нет технической возможности реализовать этот сценарий с ГИБДД, в услуге был добавлен тупиковый экран с подробной информацией и порядком действий.

Этот кропотливый труд, когда нужно пообщаться с профильными экспертами, почитать НПА, изучить сторонние профильные ресурсы, собрать статистику запросов из Wordstat и открытых источников со статистическими данными, позволяет определить сценарии и покрытие контента на портале, а также подсветить альтернативные решения, которые уже закрывают потребности пользователей, чтобы на их фоне продумать наше конкурентное преимущество.

Например, после сбора дерева JTBD по кибербезопасности были выявлены частотные вопросы пользователей, ответы на которые затем разместили на лендинге.

Количественные исследования

Конечно, проводить глубинные интервью сейчас модно, но целевая аудитория портала слишком обширна и разнородна. И здесь мы воспользовались старыми добрыми опросами. 

Мы запускаем их как через баннеры на портале и рассылки на почту, так и в официальных каналах Госуслуг в ТГ, ОК и ВК, а также в каналах Госуслуги для родителей в ТГ, ОК и ВК. На разные тематики опросов откликается разный канал соцсети — для нас это также предмет анализа как проведения самих опросов, так и новостных публикаций.

Например:

  • Опрос про оценки детей — в группе ВК для родителей + ТГ — 20 тыс. респондентов за 4 часа.

  • Опрос про цифровой архив — ТГ — 10 тыс. респондентов за 2 дня.

  • Опрос по адаптивной версии ЛК и навигации (1st click) — таргетированная рассылка в почту — 40+ тыс. респондентов за неделю.

В команду приходят с гипотезами, и так бывает что иногда несколько гипотез можно решить одним опросом, а бывает и наоборот, что для одной гипотезы нужно использовать несколько методов: 1st click, немодерируемые ЮТ и сами опросы.

Чтобы засинхрониться с многочисленными PO наших продуктовых направлений, был разработан чек-лист по заказу исследований. Это сильно сократило время на обсуждения, а также повысило качество формулирования гипотез.

Пример чек-листа заказа исследований
Пример чек-листа заказа исследований

CJM — карта пользовательского пути

CJM — наш любимый инструмент. Ведь мало просто посмотреть на несколько пользовательских кейсов, интереснее обогатить каждый шаг данным и замерить метрики. Как-нибудь мои коллеги детальнее расскажут обо всем процессе сбора CJM, о его профите и том, как мы мониторим изменения. Я же приведу несколько примеров, как исправление замечаний после собранного CJM повлияло на метрики.

Например, после первой CJM по услуге Справки об отсутствии судимости было выявлено, что на экране выбора бумажной или электронной справки пользователям не понятно, в каких случаях нужно заказывать именно бумажную справку и электронная не подойдет. После внесения уточнений в информацию на экране конверсия по потерям улучшилась с 3,21% до 0,56%, учитывая что за проверочный период количество заявлений выросло с 373 тыс. до 462 тыс.

Также хочется привести хороший пример про снижение доли отказов при заказе этой же справки. Проанализировав причины отказов, выяснилось что почти 20% связаны с тем, что данные места рождения, указанные на форме не совпадают с паспортными данными. Было принято решение указание места рождения вынести отдельным экраном, после чего общая доля отказов по причине неверного места рождения снизилась до 10,5%, а также сократилась конверсия по потерям на этом шаге с 8% до 6,5%.

Еще много вызовов:

Немного сухих цифр за этот год:

  • количество проверенных обращений: порядка 160000 диалогов;

  • выявлено уникальных формулировок проблем в связке услуга/сервис-проблема:  6300;

  • количество сделанных CJM: 18;

  • количество собранных деревьев JTBD: 34;

  • количество запущенных опросов: 10.

Мы не останавливаемся на изученных инструментах и открыты ко всему полезному. Сейчас у нас запущены в апробацию несколько треков, например, построение графов для определения конверсий пользовательского пути на основе размеченных событий. О том, что у нас получится — расскажу в следующий раз )

Улыбка — лучшая награда

Участники команды CS по праву могут называться крестными феями пользователей: ведь только по-настоящему эмпатичные люди могут филигранно отделять одну проблему от другой, обзванивать релевантных респондентов с просьбой уделить нам немного времени, просить всех друзей и знакомых разместить наши опросы, педантично собирать правила для разметки событий, да и просто улыбаться, когда кто-то из пользователей благодарит за решенную проблему.

И как прошлый раз писал мой коллега: «Но еще больше мы ценим конструктивную критику: чем подробнее пользователи сформулируют свою проблему — тем больше шансов, что Госуслуги станут лучше и удобнее».

Пишите нам, проходите наши опросы, репостите наши новости и публикации, ведь пользователь решает все. CS@rtlabs.ru — ждем ваших писем )

Tags:
Hubs:
Total votes 12: ↑8 and ↓4+4
Comments31

Articles

Information

Website
rtlabs.ru
Registered
Founded
Employees
1,001–5,000 employees
Location
Россия