Socio-tech проблемы — это сложности в бизнес-процессах, возникающие на стыке технологий и поведения людей. Значит, и решать их нужно сочетанием технических и поведенческих мер. Меня зовут Роман, я директор по продукту «Магнит Фудтеха». Это направление входит в бизнес-группу «Магнит OMNI», объединяющую три вертикали: сервис доставки, маркетплейс «Магнит Маркет» и программу лояльности «Магнит Плюс». На примере сборки заказов я расскажу, как мы решали одну из возникших у нас проблем с применением подхода Split Group Fix. В этой статье я сделаю упор именно на социальную часть.
В доставке есть метрика под названием «идеальная корзина» — это доля заказов, собранных в соответствии с изначальными пожеланиями клиента. Как мы уже писали, на точность и скорость сбора заказов влияют разные факторы: ассортимент и наполненность склада конкретного магазина, количество сотрудников, загруженность и расторопность курьеров. Тут целый ворох социотехнических проблем, я рассмотрю одну, чтобы раскрыть принцип нашего подхода.
Что такое Split-Group-Fix?
Для решения таких проблем в компании мы применяем подход Split-Group-Fix, который сформировался у нас из синтеза различных подходов. Его цель — решать задачи, которые связаны с анализом аномалий в метриках. Этот метод заключается в разделении данных на группы для локализации источников отклонений, детальном изучении каждой группы для выявления причин аномалий и последующем исправлении проблемы. Такой подход позволяет не только оперативно устранять сбои, но и глубже понять системные зависимости, превращая аномалии из угрозы в инструмент для улучшения бизнес-процессов.
А теперь к примеру
Допустим, на сайте или в приложении клиент положил в виртуальную корзину товары и нажал кнопку «заказать». Система отправляет заказ на исполнение в магазин, и его начинают собирать. Для этого у наших сборщиков есть специальные приборы — Android-терминалы сбора данных (ТСД). У них множество функций, и одна из них — сканирование штрих-кодов на товарах.
Допустим, сборщик обнаруживает, что какого-то товара (или нескольких) в наличии нет. Такие ситуации бывают при выполнении примерно четверти заказов. Тут и возникает социотехническая проблема: нужно позвонить клиенту и согласовать с ним изменение заказа: либо убрать отсутствующие товары, либо заменить их другими. Однако у нашего парка ТСД нет разъёма для SIM-карты. Как быть?
Техническая часть решения
Было бы странно ожидать, что сборщики начнут звонить клиентам по личным телефонам. Да это и неприемлемо с точки зрения контроля за официальным общением. А оснащать для этого магазины мобильниками нерационально: речь идёт о десятках тысяч розничных точек, поэтому общая стоимость оборудования получится немалой; телефоны будут часто ломаться-теряться; появляется ещё одно устройство, которым нужно оперировать, что неудобно и долго — в общем, не вариант.
Нужно было научить ТСД звонить. К счастью, в терминалах есть модуль Wi-Fi, и мы внедрили в магазинах IP-телефонию, встроили SDK и написали интерфейс. Попутно решили локальные проблемы низкого уровня сигнала на местах. Всё было готово, теперь сборщики могли звонить клиентам.
А они не звонили!
Тут проявилась социальная часть проблемы: лишь 20 % сборщиков звонили согласовывать изменения в заказах. У них появилась возможность, но почему-то не было мотивации. Решать эту задачу просто должностной инструкцией бессмысленно: в огромной компании её не станут соблюдать. Да, в Магнит OMNI есть свой набор принципов, которые знает каждый сотрудник продуктовых и технических подразделений. Но как их сделать так, чтобы этими высокими материями прониклись десятки тысяч людей в магазинах? Как убедить их, что если звонить клиентам (при этом желательно не сильно повышая стоимость сборки), то люди останутся довольны обслуживанием и вернутся к нам с новыми заказами?
Как мы поступили
Нас интересовали отклонения в распределении: те, кто звонит всегда, и те, кто не звонит никогда. Мы провели ряд интервью и изучили ответы сборщиков, которые звонят всегда. Оказалось, что мотивация у всех разная. Кто-то добросовестно следует инструкции, кто-то вдохновлён корпоративной культурой, кто-то сохраняет поведенческий паттерн, привитый на предыдущих местах работы.
Поговорив с теми, кто не звонит, мы узнали ещё больше интересного. Оказалось, что звонок — это потраченное время, а сборщики получают премию за скорость сборки. И если звонить, то неизвестно, сколько это займёт: могут не брать трубку, или долго раздумывать над заменами. Это препятствие мы обошли введением паузы в таймере сборки на время беседы с клиентом. Доля звонящих выросла на 5-10 процентных пунктов.
Следующая проблема снова оказалась техническая: в некоторых магазинах связь была неустойчивая, сборщики не всегда могли дозвониться и в таких случаях просто сбрасывали вызов. Узнав об этом, мы покопались в коде и исправили ряд багов. Это дало прирост звонящих ещё на 3-5 процентных пункта.
Чтобы повысить мотивацию, мы добавили бонус к зарплате сборщиков за каждый звонок, в течение которого успешно согласованы изменения заказа.
Так мы и продолжали действовать: сначала изучали, что мешает звонить тем, кто делает это реже всего, а затем пристально изучали причины. Беседовали со сборщиками в самых «не звонящих» магазинах, выезжали на склады и сами собирали заказы, чтобы прочувствовать весь процесс. После этого кластеризировали и приоритизировали собранные проблемы. Отсюда родилось и название нашего подхода — Split Group Fix: мы итеративно выявляли и устраняли самые популярные помехи, характерные для наиболее выбивающихся из статистики групп.
Если даже после всех улучшений и исправлений в каких-то магазинах метрика звонков не росла, приходилось переходить от пряника к принуждению: автоматически блокировать процесс сборки, пока сотрудник не позвонит клиенту. Решение неприятное и влияет на путь пользователя, поэтому подошли мы к нему аккуратно. Сборщик в нашем примере — тоже часть пути пользователя, и он может просто выключить приложение сборки и не открывать смену. Поэтому сначала мы проводили А/Б-тесты и собирали отзывы в 10 магазинах, потом в 15, в 20. И только убедившись, что это нововведение не ломает процесс, мы раскатили его на всю компанию.
Это не всё
Несмотря на все меры, остаются ситуации, когда сборщики всё равно не звонят. Причина в том, что процесс сильно зависит от ТСД. Ими сборщики считывают коды и ведут учёт уже собранных товаров. А когда с терминала звонишь клиенту, нужно держать в голове информацию о том, каких товаров нет и чем их можно заменить. Когда у тебя заказ быстро сменяется другим, легко забыть или ошибиться. Да и получается банально неудобно одной рукой звонить, а другой продолжать собирать заказ. Поэтому для нового скачка в метрике нужно либо доработать терминалы, либо оснастить их гарнитурами.
Результаты и выводы
Мы итеративно ищем технические помехи и устраняем их, но от таких изменений зависит лишь 20-40 % результата. Нужно ещё собрать и адаптировать технологию и социальные меры под ежедневную рутину десятков тысяч людей. Для этого мы очень внимательно изучаем статистические выбросы, находим общие причины. При раскатке изменений тщательно следим за отзывами.
Обычно с помощью такого подхода можно добиться 80 % успеха. Остальные 20 % могут требовать серьёзных инноваций.
За четыре месяца работы над этой проблемой мы подняли долю звонящих сборщиков до 75 %. Какая от всего этого польза для бизнеса? Мы увеличили долю заказов, по которым звонили сборщики, с четверти до трёх четвертей, то есть у нас осталось примерно 4 % недовольных клиентов. А чем больше клиентов будут довольны своими покупками, в том числе после согласования изменений, тем вероятнее они снова вернутся к нам. Это также выражается в росте общей удовлетворённости клиентов: индекс CSAT увеличился с 4,2 до 4,5.
Если вы тоже хотите решать socio-tech проблемы, узнайте больше о команде OMNI на нашем сайте.
