#growth Не могла пропустить этот доклад про счастье пользовате | Нормально делай, нормально будет / Саша Клименко

#growth
Не могла пропустить этот доклад про счастье пользователя, еще и потому, что в середине Аделя сделала референс к названию канала (не знаю, специально или так получилось, но все же)

Авито довольно давно достигли PM-fit и выбрали модель монетизации, которая работает. Новые точки роста лежат в retention, а именно в работе над CX — решили работать над счастьем пользователя более плотно.

Как его измерить? 2 месяца исследований стратегий и опыта других компаний спустя выяснилось, что пользователь доволен, когда:
выполняет свою задачу с минимальными затратами
без негативных эмоций и в идеале получает удовольствия

Померить первую часть, если у тебя PM-fit, легко: кол-во объявлений, конверсия, ликвидность и т.п. в Авито давно уже считают и оптимизируют другие команды. Но с болевыми точками раньше не работали, и накопился продуктовый долг: критичные проблемы, просто мелкие неприятности, никогда не попадающие в приоритеты.

Начали с критичного, провоцирующего отток . Метрикой выбрали обращения в поддержку (люди не любят туда писать, так что если пишут — проблема близка к критичной), нормированные на значения (например кол-во объявлений), чтобы учесть рост бизнеса. Правда даже нормирование не всегда срабатывает: у доставки метрика все время росла, что нормально, тк это очень растущий продукт.

Сформировали беклог. Просто взять тикеты поддержки нельзя, система завязана на KPI и PNL поддержки, а также там есть проблемы, не-СХ, например, мошенничество (есть целая команда в авито). Разработали свою систему определения приоритетов: количество + критичность сценариев. Оценка результатов — иногда по total, но чаще a/b тестом — выкатывали обновление и после накладывали id пользователей, смотрели значимость.

Поставили цель. Это не могло быть 0 тикетов, тк есть сценарии, которые без принципиальной смены подхода (например, изменения схемы монетизации) невозможно решить. Выбрали бенчмарк рынка -50% нагрузки на саппорт за год для крупных компаний.

В итоге смогли сократить обращения на 40% — отличный результат, тк 50% был ОКР-ом.

Дальше перешли к проблемам, вызывающим сильные эмоции.

Качественные сигналы накладывали на CJM из беклогов с интервью, отзывов в сторах и опроса CSAT с добавлением числового подкрепления. Приоритизировали по частоте, критичности, а также учитывали, что какие-то проблемы — общие для нескольких стримов Авито.

Для измеряемых сигналов пробовали использовать NPS/ CES / CSAT, даже пробовали разработать cвою метрику. В итоге выбрали CSAT для отдельного сценария с использованием UXFeedback.

А как измерить тот, что не поддается числовому измерению? Путь CJM делили на красный/желтый/зеленый по наличию ошибок, брали за метрику % красного пути. Небольшие неизмеримые изменения правили «бандлами» и смотрели на общее изменение CSAT по сценарию.

Искать метрики непросто, но они нужны, чтобы «продавать изменения». Например, в продвижении рекламных услуг были dark patterns, их не хотели убирать, тк это выручка . Через метрики получилось показать, что это большая боль — смогли исправить.

По итогам изменений вышло увеличить CSAT на 8% и уменьшить красный путь на 20%.

И немного принципов для хорошего CХ:
уважение к пользователю
прозрачность и доверие
проще предотвратить проблему, чем чинить.

Источник: видео, 22 минуты