Управление качеством сервиса клиентской поддержки продавцов маркетплейса

Введение

Рынок электронной коммерции в России значительно вырос за последние несколько лет. Особое влияние на этот рост, несомненно, оказала пандемия, которая ускорила процесс развития интернет-торговли. На рынок вышли крупные игроки розничной торговли, которые вынуждены были налаживать онлайн-каналы продаж и выстраивать всю цепочку поставок от производителя до конечного покупателя. Помимо сетевых магазинов, специализирующихся на определенной товарной группе (одежда, обувь, бытовая техника и электроника), сетевые магазины специализируются на определенных товарных группах товары для дома, мебель, зоотовары и пр., значительный рост показывают маркетплейсы, предлагая продукцию различных товарных групп и различных производителей, обеспечивая им маркетинговую и логистическую поддержку [18].

Теоретические и методологические основы управления качеством сервиса клиентской поддержки продавцов маркетплейса представлены в работах таких авторов, как И.И. Барабанщикова, Д.В. Варламова [1] (Varlamova, Barabanshchikova, Khakberdieva, 2021), Э.Я. Вафин [2] (Vafin, Petrushina, 2019), Е.С. Воробьева [3] (Vorobeva, Yusubova, Gasanov, 2021), Л.П. Гаврилов [4] (Gavrilov, 2021), М.А. Гасанов [3] (Vorobeva, Yusubova, Gasanov, 2021), Е.А. Зайцева [5] (Zaytseva, 2020), К.А. Залихина [6] (Zalikhina, Sakuleva, 2021), Н.Б. Изакова, Л.М. Капустина [12] (Izakova, Kapustina, 2018), О.А. Кобелев [7] (Kobelev, 2020), А.А. Марченков [8] (Marchenkov, 2019), А.Ю. Петрушина [2] (Vafin, Petrushina, 2019), В.В. Никишкин [10], Е.В. Попов [9], Т.Н. Сакульева [6], М.Д. Твердохлебова [10] (Tverdokhlebova, Nikishkin, 2019), Ш.Б. Хакбердиева [1] (Varlamova, Barabanshchikova, Khakberdieva, 2021), П.А. Черкашин [11] (Cherkashin, 2020), З.А. Юсубова [4] (Gavrilov, 2021). Многообразие литературных источников и точек зрения, которые отражены в работах авторов, хоть и позволяют изучить рассматриваемую тему, тем не менее остается значительный пласт проблем, которые не раскрыты в достаточной степени и требуют уточнения и детализации. Актуальными представляются вопросы, связанные с методологической поддержкой процессов управления качеством сопровождения продавцов маркетплейсов, что связано с быстроразвивающимся рынком интернет-торговли, увеличением количества как самих маркетплейсов, так и продавцов (производителей, торговых посредников, частных предпринимателей и пр.), пользующихся их услугами по продвижению своей продукции до конечного покупателя.

Целью работы является разработка методологии оценки и управления качеством сервиса клиентской поддержки продавцов маркетплейса.

Научная новизна заключается в усовершенствовании и дополнении методического подхода к оценке качества сервиса клиентской поддержки продавцов маркетплейса, которая бы способствовала быстрому и гибкому реагированию на столь быстро изменяющиеся внешние условия рынка электронной коммерции.

К методам, используемым для достижения поставленной цели, можно отнести: изучение, обобщение, сравнение данных разных источников для поиска наиболее оптимальных методик и инструментов оценки качества, применяемых на практике, анализ агрегированных данных, логические умозаключения, абстрагирование; графический метод был использован для визуализации полученных данных.

Гипотеза исследования заключается в том, что для повышения качества работы маркетплейса в целом должны быть налажены гибкие и эффективные методы оценки работы и поддержки одного из ключевых звеньев структуры торговой интернет-площадки – продавца. Сложность и многогранность структуры электронной коммерции не всегда может быть интуитивно понятной для продавца, что может приводить к возникновению спорных моментов, и именно для минимизации негативных последствий для бизнеса необходим контроль и управление сервисом поддержки, который в дополнение способен служить дополнительным источником для развития маркетплейса.

По данным Росстата, за последние 5 лет с 2017 по 3 квартал 2021 года фиксируется положительная динамика роста доли продаж через Интернет в общем обороте розничной торговли Российской Федерации (рис. 1).

Рисунок 1. Динамика доли продаж при помощи Интернета в общем обороте розничной торговли, %

Источник: составлено автором на основании [15].

Наглядное отображение динамики данных Росстата показывает видимую тенденцию к росту доли торговли через сеть Интернет относительно общего оборота розничной торговли в России. Значительный скачок данного показателя произошел в период 2020 года, когда необходимость торговли приспосабливаться к закрытию торговых площадок вынудила многих продавцов перевести свою трудовую деятельность в онлайн-формат. Именно в этот период доля интернет-торговли увеличилась с 2% до 3,9%, а прирост составил почти 2%, притом что в предыдущие годы годовой прирост не превышал 0,4%. Примечательно, что в период 2021 года темпы прироста замедлились и практически вернулись к значениям прошлых лет, поскольку за 3 квартала рост с 3,9% до 4,2% составил порядка 0,3%, что не превышает средних показателей прошлых лет в 0,4% [15].

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод о том, что при резком годовом скачке, связанном с неожиданными ограничениями пандемии Covid-19, уже к 2021 году рынок розничных продавцов смог адаптироваться и приспособиться к виртуальной торговле, а мощности, заложенные информационными ресурсами в разрезе стратегического и оперативного планирования, были практически разово использованы на обеспечение соответствия запросам рынка 2020 года. Сейчас сервисы и IT-инфраструктура вновь наращивают технологический аппарат в нормальном режиме.

Сложившиеся условия позволили раскрыть свой потенциал, развиться и вырасти площадкам, обеспечивающим условия покупок в интернете – маркетплейсам. Результаты отчета исследовательского агентства Data Insight о состоянии интернет-торговли в России в 2020 году в сегменте В2С-рынка e-commerce подтверждают масштабируемое состояние интернет-магазинов и маркетплейсов с учетом влияние пандемии.

Согласно данным, представленным в отчете, объем рынка электронной торговли «от бизнеса к клиенту» составил в денежном выражении 2,7 трлн рублей, что в количественном выражении соответствует выполнению 830 миллионам заказов за 2020 год [16]. Динамика количественного выражения отображена на рисунке 2.

Рисунок 2. Динамика количества заказов 2011–2020 гг.

Источник: [16].

Примечательно соотношение данных Росстата и Data Insight: согласно представленным на графике данным, количество выполненных заказов в 2020 году выросло на 78% в соотношении с предшествующим отчетным периодом, при этом коэффициент прироста составил 1,9, что в точности соответствует данным службы государственной статистики [16]. Этот факт подтверждает корректность и актуальность полученных результатов, свидетельствующих о почти двукратном увеличении объемов реализации розничной торговли через сеть Интернет.

На долю лидирующих на рынке маркетплейсов пришлось 405 млн выполненных заказов, что в денежном выражении составило 721 млрд рублей. В процентном соотношении количественные и денежные показатели составляют 48,8% и 26,7% соответственно [16]. Следует отметить, что значимость торговых площадок в денежном выражении не уничижает их востребованности у потребителей, а сопоставляется с ценовым сегментом приобретаемой на платформе продукции. В свою очередь, покрытие почти половины выполненных заказов через маркетплейсы может свидетельствовать об их популярности и удобстве использования [3] (Vorobeva, Yusubova, Gasanov, 2021).

Развитие маркетплейсов дает возможность продавцам выходить на рынок с широким территориальным покрытием без особых ограничивающих «порогов», при этом взамен они получают готовый логистический и маркетинговый ресурс. Взаимодействие по обеспечению беспрерывной и эффективной работы с соблюдением всех параметров, которые могли бы учитывать все особенности работы платформ в условиях роста и развития, возлагается на подразделение сервисной поддержки продавцов, которые выставляют свои товары на витрину маркетплейса (далее – селлеров, от англ. Seller – продавец).

Рассмотрим сервис поддержки селлеров маркетплейса на примере одного из лидеров рынка – Ozon. Период «высокого сезона» и перегруженность логистических мощностей компании в период акций и в преддверии нового года актуализируют необходимость контроля деятельности службы поддержки продавцов, так как от эффективности работы сотрудников зависит реакция партнеров-селлеров, их отношение к маркетплейсу и взаимодействию с ним в целом [1] (Varlamova, Barabanshchikova, Khakberdieva, 2021).

Принцип взаимодействия партнеров с подразделениями поддержки в структуре маркетплейса следующий:

· Все обращения от продавцов приходят ответственным сотрудникам компании «Озон» через личный кабинет селлера или через обращение по почте.

· В разделе «Помощь» продавец описывает свою проблему в поиске, и в случае ненахождения ответа на свой вопрос в разделе «Часто задаваемые вопросы» попадает на создание заявки, где выбирает категорию, подкатегорию запроса и задает вопрос.

· Все обращения из личного кабинета селлера поступают в специализированное пространство и обрабатываются сотрудниками поддержки.

· После обработки обращений в пространстве сотрудники переводят обращение в статус «Закрыто».

Для определения необходимого инструментария оценки и контроля различных показателей работы службы поддержки первостепенной задачей является выявление факторов, влияющих на метрики эффективности. В условиях нестабильности всевозможных внешних факторов и высоких темпов развития платформ электронной торговли возрастает чувствительность ко времени реагирования и качеству оказываемой услуги поддержки.

Оценка качества сервиса поддержки осуществляется путем расчета следующих ключевых метрик:

Contact Rate (CR) – метрика, равная отношению количества входящих обращений к общему числу селлеров.

Первый показатель показывает, сколько раз в день, неделю или месяц селлер обращается в поддержку, а не решает свою задачу с помощью всех инструментов в личном кабинете.

Support Defect Rate (SDR) – является комплексной метрикой и отражает изменения качества работы службы поддержки для селлеров на маркетплейсе.

Метрика SDR, являясь составным показателем, включает в себя 5 значений, различных по параметрам:

1. По параметру доступности ресурса выделяются:

· AWT (average waiting time) – нарушение времени, устанавливаемого для решения задачи (Service Level Agreement (SLA)) на взятие обращения в работу. Данная метрика показывает проблемы с ресурсом на обработку тикетов. При достаточном количестве операторов случаи нарушения AWT должны стремиться к нулю. Каждый случай нарушения времени взятия тикета в работу (AWT) будет приносить дефект.

· Backlog AWT – при нарушении SLA AWT начисляется дефект за каждый час просрочки тикета. Нарушение AWT и попадание тикета в Backlog AWT работает для каждого тикета внутри обращения.

2. По параметру скорости решения обращения:

· Resolution – суммарное время работы над обращением. Не учитывает время на стороне селлера. Считается как сумма времени решений по всем тикетам в рамках одного обращения. Из общего времени от «создания тикета» до «решения» исключается AWT+Бэклог AWT и «удержание селлер» (то есть исключается время нахождения в очереди и время нахождения обращения у продавца).

· Backlog resolution – при нарушении SLA Resolution начисляется дефект за каждый час нахождения в бэклоге.

3. По параметру качества:

· Bad Feedback – количество негативных оценок в опросе о качестве обслуживания (селлер ставит оценку от 1 до 5. Оценки ниже 3 считаются плохими). Оценка Bad feedback дополнительно домножается на коэффициент Feedback multiplier для компенсации того факта, что только по части обращений оставляется обратная связь. Этот множитель равен соотношению тикетов, которые надо было решить к количеству оставленных оценок. Считается за последние 7 дней.

Совокупная метрика SDR считается как сумма случаев по каждому показателю, деленная на количество продавцов, активных на площадке в последние 30 дней, т.е. сделавших любое действие на площадке, которое можно отметить (хотя бы один заход в ЛК или продажа) и умноженное на 90 для приведения к квартальному масштабу.

В свою очередь, каждая метрика в динамике рассматривается в разрезе трех значений:

· факт на день;

· среднее значение за прошедшую неделю;

· нормативное значение.

Нормативное значение устанавливается на основе результатов прошедшего периода при возможном параметре реагирования на текущую обстановку.

Примечательно, что для определения Feedback или обратной связи используется один из базовых показателей, который используется для оценки клиентского сервиса – CSAT (Customer Satisfaction Score) – индекс потребительской удовлетворенности [6] (Zalikhina, Sakuleva, 2021). Реализация его измерения достаточно проста и понятна на интуитивном уровне – респондента просят оценить по шкале уровень степени удовлетворенности полученным ответом. Это может быть как балльная система от 1 до 5, так и количество звездочек, которые подразумевают словесную интерпретацию «ужасно / плохо / ни то, ни другое / хорошо / отлично».

Благодаря формированию соответствующих отчетов, фиксирующих измеряемые показатели, можно прослеживать динамику изменения качества работы сервиса поддержи партнеров и выделять узкие места в процессе обработки обращений, способствуя развитию и оптимизации работы подразделения и компании в целом.

Наличие актуальной и структурированной системы шаблонов (скриптов) может улучшить результирующие значения следующего показателя – скорости суммарного решения обращения.

Ограничением использования предлагаемого инструментария, а именно пула специализированных скриптов-шаблонов, согласно которым в зависимости от тематики и посыла направляется ответ продавцу, является специфичность ряда функциональных групп, которые взаимодействуют с поддержкой. Особенность шаблонов в период акции заключается в их непостоянстве, вызванном быстрой скоростью реакции на внешние факторы рынка. Иная сторона – невнимательность сотрудников и погоня за соблюдением регламентированного времени выполнения задач приводит к увеличению плеча обращения в лишние задачи, которые преумножают совокупное время обработки в целом.

Для улучшения качества и актуальности самой базы шаблонов требуется постоянный анализ обратной связи продавца. Часто из-за высокой нагрузки в сезон могут происходить системные сбои, приводящие к возникновению проблем и недопонимания. Своевременное обращение внимания на проблему способно улучшить качество работы путем доработки соответствующих шаблонных сообщений и процессов взаимодействия между подразделениями, ответственными за конкретный функционал [11] (Cherkashin, 2020).

Относительно третьей характеристики качества, завершающей формирование собирательной метрики SDR, требуется более глубокое определение причины негативной реакции. Системно негативной считается оценка от селлера по результатам получения ответа и закрытия обращения от 3 и ниже. При этом причин может быть несколько:

- долго не отвечали;

- долго не решали вопрос;

- вопрос был не об этом;

- вопрос не решен;

- решение не устраивает;

- некомпетентность сотрудника;

- неполный ответ;

- удовлетворительного решения нет, но задача закрыта.

Субъективность точки зрения продавца оказывает негативное влияние на показатели качества работы сотрудников подразделения службы поддержки продавцов маркетплейса. Особенно актуальным это является в период акций, когда нагрузка на логистическую систему большая и для оптимизации ее работы профильные подразделения принимают ряд мер, в некотором роде сокращая свободу селлера в выборе и, возможно, удобстве. Особенность такой позиции в том, что с юридической точки зрения все манипуляции корректны, а недовольство партнеров приводит к ухудшению показателей эффективности работы подразделения, даже если с их стороны проделанная работа безупречна.

Решению данной проблемы может способствовать своевременная, простая и в то же время понятная коммуникация продавцам в период перед акциями, когда уровень напряжения куда более низкий. Заблаговременное предупреждение возможных форс-мажорных ситуаций, а также прав и обязанностей сторон, утвержденных в договоре оферты, можеи повысить понимание со стороны селлера, что сократит и последующую негативную реакцию в качестве обратной связи.

Заключение

Для реализации гибкости значения метрики негативной обратной связи следует внедрить процедуру циклического контроля выборочных обращений на предмет существенности и действительности ошибки в ходе получения решения. Такой подход позволит оперативно корректировать регламентирующие инструкции для сотрудников, выявлять узкие места во всех системах маркетплейса: логистической, платформенной и всеми с ними связанными. Таким образом, результат оценки качества подразделения клиентской поддержки селлеров сможет оказать благоприятный эффект и на отделы, с ним взаимодействующие.

Обращаясь непосредственно к системе показателей качества работы сервиса поддержки для продавцов маркетплейса, следует отметить необходимость своевременной корректировки нормативного значения для каждого показателя с учетом специфики рассматриваемого вопроса. В высокий сезон оценку требования возможных корректировок следует проводить чаще (в среднем 2 раза в неделю), а при нормальном – 2–3 раза в месяц, чтобы получать наиболее актуальные данные, описывающие действительность результатов оценки показателей качества работы поддержки селлеров.