Ապրանքի թարմացումները հաճախ «չեն աշխատում» ոչ թե այն պատճառով, որ փոփոխությունն անօգուտ է, այլ որովհետև հաղորդակցումը թերի է։ Այս հոդվածը ցույց է տալիս, ինչպես կառուցել հաղորդակցման հստակ համակարգ, որը բացատրում է ինչն է փոխվել, ինչու, ում վրա է ազդում և ինչ անել հաջորդը։
Ապրանքի թարմացումների մեծ մասը ձախողվում է ոչ թե այն պատճառով, որ փոփոխությունն վատն էր։ Այն ձախողվում է, որովհետև հաղորդակցումը չէր հասցնում պատասխանել հաճախորդի իրական հարցերին։ Հաճախորդը կարդում է հայտարարությունը, չի հասկանում իր աշխատանքային ընթացքի վրա ազդեցությունը, հետո կամ անտեսում է, կամ գրում է աջակցությանը։ Թիմը ներսում վստահ է, որ օգտակար բան է թողարկել, բայց կիրառումը չի աճում։ Խնդիրը սովորաբար ֆունկցիան չէ, այլ այն, թե ինչպես է փոփոխությունը բացատրվել, փոխանցվել տարբեր ալիքներով և ամրապնդվել աշխատանքի պահին։
Օգնում է մտածել «թարմացման հաղորդակցման համակարգի» (stack) մասին։ Դա մեկ հրապարակում չէ։ Դա շերտերի հավաքածու է, որը տարբեր պահերի պատասխանում է տարբեր հարցերի. ինչն է փոխվել, ինչու է փոխվել, ում վրա է ազդում, ինչ անել հիմա, և որտեղ ստանալ օգնություն։ Երբ այս շերտերը համահունչ են, թարմացումը դառնում է շարժ, ոչ թե աղմուկ։
Նույնիսկ լավ գրված release note-ը կարող է չկատարել հիմնական գործը, որի համար հաճախորդը «վարձում է» այն. նվազեցնել անորոշությունը։ Հաճախորդները չեն արթնանում նոր ֆիչեր ցանկանալով։ Նրանք ուզում են կանխատեսելի արդյունք. քիչ սխալներ, արագ աշխատանք, ավելի քիչ ձեռքով քայլեր և ավելի քիչ ռիսկ։ Եթե հայտարարությունը չի կապում փոփոխությունը այդ արդյունքների հետ, այն պարզապես տեղեկություն է։
Շփոթության հիմնական պատճառները սովորաբար հետևյալն են.
Ամուր համակարգը սովորաբար ունի հինգ շերտ։ Յուրաքանչյուր թարմացում պարտադիր չէ, որ ունենա բոլորը, բայց նույն կառուցվածքը օգնում է ամեն դեպքում։
Սա փոփոխության ամենապարզ նկարագրությունն է պարզ լեզվով։ Այն պետք է պատասխանի հարցին. «Ի՞նչն է հիմա այլ»։ Պահեք կոնկրետ ու շոշափելի։
Օրինակ. «Այժմ կարող եք հաստատել ամրագրումը հենց WhatsApp-ում մեկ հպումով»։
Կրկնվող վերնագիրը կարևոր է, քանի որ հաճախորդները դա կվերապատմեն գործընկերներին։ Եթե այն մշուշոտ է, հաղորդագրությունը արագ աղավաղվում է։
Հաճախորդը ցանկանում է հասկանալ, թե ինչու եք դիպել մի բանի, որն արդեն աշխատում էր։ «Ինչու»-ն պետք է ցույց տա օգտվողի խնդիրը, ոչ թե ներքին նպատակները։
Օրինակ. «Տեսանք, որ հանդիպումները բաց են թողնվում, քանի որ հաստատումը երկար էր տևում, և այն կրճատեցինք մինչև մեկ հպում»։
Երբ բացատրում եք «ինչու»-ն, կանխում եք այն լուռ մտավախությունը, թե փոփոխությունը պարզապես փոփոխություն է։
Ազդեցության քարտեզը ընդհանուր հայտարարությունը դարձնում է որոշման ուղեցույց։ Սեգմենտավորեք ըստ դերերի, պլանների կամ աշխատանքային ընթացքների։ Կարճ bullet-ներ օգտագործեք, որ ընթերցողը արագ ճանաչի իրեն։
Այս շերտը նվազեցնում է աջակցության հարցերը և ցույց է տալիս, որ գնահատում եք հաճախորդի ժամանակը։
Ապացույցը կարող է լինել թվերով կամ որակական։ Կարող է լինել փոքր «մինչև/հետո» կամ փորձարկման արդյունք։ Նպատակը գովազդը չէ, այլ վստահելիությունը։
Օրինակ. «Բետայում հաստատման միջին ժամանակը նվազեց 2 րոպեից մինչև 15 վայրկյան, իսկ չներկայանալու դեպքերը նվազեցին երեք փորձնական կետերում»։
Եթե մեծ թվեր չունեք, միևնույնն է կարող եք տալ ապացույց պարզությամբ. ինչ եք փոխել, ինչ եք փորձարկել և ինչ պաշտպանիչ մեխանիզմներ կան։
Հայտարարությունները հիշվում են այնտեղ, որտեղ տեղի է ունենում աշխատանքը։ Շատ բիզնեսների համար դա հաղորդագրություններն են։ Եթե հաճախորդները հարցնում են, ամրագրում են և քննարկում են պայմանները WhatsApp-ում կամ Instagram-ում, ձեր թարմացումն էլ պետք է հայտնվի հենց այնտեղ։
Այստեղ բնական տեղ ունի Staffono.ai-ը։ Staffono-ն տրամադրում է 24/7 AI աշխատակիցներ, որոնք շփվում են WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger և վեբ չաթ ալիքներով։ Թարմացում թողարկելիս Staffono-ն կարող է նույն ալիքներում ամրապնդել հաղորդագրությունը, ակնթարթորեն պատասխանել հարցերին և քայլ առ քայլ օգնել օգտվողին կիրառել նոր վարքը։
Հաճախորդները չեն մտածում «backend refactor»-ներով կամ «UI փոփոխություններով»։ Նրանք մտածում են մտադրությամբ։ Երբ փոփոխությունները փաթեթավորում եք ըստ մտադրության, դրանք դառնում են ավելի հասկանալի և գործնական։
Փաթեթավորման երեք օգտակար տեսակ.
Յուրաքանչյուր դեպքում կենտրոնացեք արդյունքի վրա. «ինչ կարող եք անել հիմա» և «ինչ այլևս պետք չէ անել»։
Սցենար. Դուք փոխել եք, թե ինչպես են լիդերը բաշխվում վաճառքի թիմում։
Ինչն է փոխվել. «Նոր հարցումները հիմա նշանակվում են ըստ տարածաշրջանի և արձագանքման արագության»։
Ինչու. «Երբ մեկ վաճառող գերբեռնված էր, հաճախորդները երկար էին սպասում»։
Ազդեցություն. Վաճառքի ղեկավարները տեսնում են ավելի քիչ չնշանակված լիդեր։ Վաճառողները ստանում են ծանուցումներ ավելի արագ։ Ադմինները կարող են փոխել կանոնները։
Ամրապնդում. Առաջին անգամ, երբ վաճառողին գալիս է նոր բաշխված լիդ, չաթում կարճ բացատրություն, թե ինչ անել հաջորդը։
Staffono.ai-ի դեպքում այս ամրապնդումը կարող է լինել ավտոմատ։ Եթե վաճառողը հարցնի «ինչու սա ինձ եկավ», Staffono-ն կարող է բացատրել կանոնը և տալ հղում կարգավորումներին, կրճատելով ներքին նամակագրությունը։
Սցենար. Դուք բարելավել եք ավտոմատ պատասխանների ճշգրտությունը։
Ինչն է փոխվել. «Ավելի խելացի պատասխաններ գնային և հասանելիության հարցերին»։
Ինչու. «Հաճախորդները նույն հարցը տալիս էին տարբեր ձևերով, և մենք ուզում ենք միատեսակ պատասխաններ»։
Ապացույց. «Փորձարկման վերջին երկու շաբաթում նվազել են մարդու փոխանցումները»։
Հաջորդ քայլ. «Թարմացրեք ձեր FAQ-ը և ավելացրեք գնային հարցի երկու իրական ձևակերպում»։
Այստեղ էլ AI ավտոմատացման հարթակը կարող է դառնալ պատմության մաս։ Staffono.ai-ն օգնում է բիզնեսներին պահել պատասխանների միատեսակությունը տարբեր ալիքներում, իսկ 24/7 ռեժիմը նշանակում է, որ բարելավումը հասանելի է հենց այն պահին, երբ հաճախորդը գրում է, ոչ միայն աշխատանքային ժամերին։
Սցենար. Դուք ավելացրել եք ավտոմատ հիշեցումներ ամրագրումների համար։
Ինչն է փոխվել. «Հիշեցումները ուղարկվում են հանդիպումից 24 ժամ և 2 ժամ առաջ»։
Ինչու. «Չներկայանալու դեպքերը նվազեցնելու և վերջին պահին վերադասավորումները կառավարելու համար»։
Ազդեցություն. «Ադմինը կարող է կարգավորել ժամանակային պատուհանները։ Հաճախորդը կարող է հաստատել կամ տեղափոխել հենց չաթում»։
Ամրապնդում. «Առաջին հիշեցումը ունի կարճ բացատրություն և մեկ հպումով գործողություն»։
Տարբերությունը պարզ է. մի բան է ֆիչերը թողարկել, մեկ այլ բան է թողարկել հասկանալը։ Հենց դա է ստեղծում կիրառություն։
Ամեն ինչ մեկ տեղում տեղադրելու փոխարեն պլանավորեք պարզ ռիթմ։ Մեծ արշավ պետք չէ, բայց կրկնություն պետք է լինի ճիշտ հպման կետերում։
Հաղորդագրությունների վրա հիմնված բիզնեսների համար հիմնական ալիքը հաճախ հենց չաթն է։ Staffono.ai-ն կարող է այս հիշեցումները հասցնել WhatsApp, Instagram, Messenger, Telegram և վեբ չաթում, և իրական ժամանակում պատասխանել, եթե հաճախորդը հակադարձի կամ շփոթվի։
Մի սահմանափակվեք միայն open և click չափումներով։ Չափեք վարքագիծը։ Օգտակար չափումների հավաքածու.
Եթե ավտոմատացնում եք հաճախորդների հաղորդակցումը, կարող եք չափել նաև զրույցների արդյունքները. ավելի քիչ «ինչպես անել» հարցեր, ավելի արագ հաստատումներ, ավելի շատ որակավորված լիդեր։ Staffono.ai-ն կառուցված է հենց նման բիզնես արդյունքների շուրջ, օգնելով կապել փոփոխությունները չափելի բարելավումների հետ հաղորդագրությունների, ամրագրումների և վաճառքի օպերացիաներում։
Օգտագործեք այս շաբլոնը, որպեսզի յուրաքանչյուր թարմացում լինի պարզ.
Լավագույն թարմացումները զգացվում են այնպես, կարծես արտադրանքը մեկ գիշերում դարձել է ավելի հեշտ։ Դա տեղի է ունենում, երբ հաղորդակցումը հանդիպում է հաճախորդին աշխատանքի պահին և հանում ավելորդ քայլերը։ Եթե ձեր հաճախորդները ապրում են հաղորդագրությունների ալիքներում, ձեր թարմացման ռազմավարությունն էլ պետք է լինի այնտեղ, արագ պատասխաններով, ուղեկցվող կարգավորումներով և նուրբ հիշեցումներով, որոնք չեն պահանջում թիկեթ բացել։
Եթե ուզում եք դա դարձնել պրակտիկ օպերացիոն գործընթաց, դիտարկեք Staffono.ai-ը որպես ձեր հաղորդակցման համակարգի իրականացման միջոց։ 24/7 AI աշխատակիցներով WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger և վեբ չաթում Staffono-ն կարող է հայտարարել, թե ինչն է փոխվել, պարզ լեզվով բացատրել ինչու, և օգնել հաճախորդին անել հաջորդ քայլը հենց զրույցի մեջ։ Այդպես թարմացումը դադարում է լինել broadcast և դառնում է կիրառություն։
