"Возьмите хот-дог по акции":
как гибкие скрипты на кассе АЗС
помогли увеличить выручку, лояльность
клиентов и сотрудников без затрат на рекламу,
оборудование и IT-разработку

В этом кейсе наш партнер Олег Биргер рассказывает о своем недавнем пилотном проекте
на АЗС. Внедрение гибких речевых стандартов на кассе, которые учитывают клиентский контекст
в режиме реального времени, позволило существенно увеличить самые важные бизнес-метрики.

Главная цель проекта:

Увеличить прибыль автозаправочной станции оптимальным для бизнеса способом. Повысить эффективность бизнес-процессов и удовлетворенность клиентов без больших инвестиций.

План проекта:

1. Исследование текущей ситуации, клиентского опыта и внутренних процессов на АЗС. Выявление проблем и потенциала роста.
2. Гипотезы улучшений и предварительные расчеты.
3. Сегментирование клиентов, изучение и стандартизация сегментов. Разработка клиентских сценариев и акций/предложений. Расчеты.
4. Тестирование на одной пилотной АЗС и первые эффекты.
5. Тиражирование улучшений на остальные АЗС. Адаптация и сопровождение.

В процессе согласования этого проекта с руководством мы сформировали рабочую группу, в которую входили руководитель проекта (я) + один исследователь, руководители подразделений маркетинга, операционного отдела, IT и других смежных отделов, решения которых влияют на клиентский опыт.

Затем мы согласовали необходимые полномочия и ресурсы на время пилотного проекта:

• Возможность изменения и создания речевых модулей (скриптов) и других стандартов для всех сотрудников пилотной АЗС;
• Возможность изменения мотивационной системы для всех сотрудников пилотной АЗС (отмена контроля проговаривания акций, изменение и привязка премиальной части к выручке общей и индивидуальной);
• Полномочия для замены и добавления дополнительных сотрудников АЗС, возможность изменения графика работы и некоторых инструкций;
• Возможность создания и тестирования акций на любые товары (по заранее согласованной рамке);
• Возможность изменения сроков и количества при заказе товара из матрицы;
• Возможность изменения визуального и аудио-информирования клиентов
  на АЗС (баннеры, радио, наклейки, навигация);
• Возможность изменения расположения товаров на полках и планировки стеллажей.

Для того чтобы в конце оценить эффективность проекта, мы замерили текущие показатели:

• Средний процент выполнения плана продаж;
• Средняя выручка;
• Средняя выручка промо-акций;
• Средний чек;
• Средняя сумма сопутствующих товаров на 1 литр топлива;
• Средняя и максимальная очередь на кассах;
• Среднее время обслуживания одного клиента;
• Процент ошибок на кассе;
• Удовлетворенность клиентов;
• Удовлетворенность сотрудников;
• Уровень текучки персонала АЗС.

Что входило в первичные исследования:

• Наблюдения за клиентским поведением на АЗС;
• Анализ внутренних бизнес-процессов;
• Наблюдения и тайные закупки у пяти основных конкурентов;
• Глубинные интервью с клиентами в точках контакта;
• Глубинные интервью с сотрудниками.

В ходе исследований и приоритизации точек роста мы выделили стандарты обслуживания и скрипты на кассе как основное направление для улучшений. Причина проста: поведение оператора-кассира и логика внутренних бизнес-процессов влияет почти на все основные бизнес-метрики, а адаптация речевых модулей и промо-акций под разные сегменты клиентов почти не требует вложений и IT-разработки.

На АЗС, при среднем времени обслуживания в 30 секунд, у кассира есть всего
5 секунд на дополнительную коммуникацию с клиентом и призыв к покупке товара по акции. Поэтому мы подробно исследовали клиентский опыт на кассе
и внутренние стандарты с обеих сторон прилавка и выделили три основные проблемы:

1. Механизм создания акций по сопутствующим товарам не учитывает реальные ситуации клиентов, а существует в едином универсальном виде для всех сегментов. Это удорожает процессы, ухудшает лояльность клиентов
   и впечатления от посещения АЗС.
2. Стандарты обслуживания и скрипты создаются в офисе без подробного учета реальных обстоятельств на АЗС. Это порождает конфликты между процессами и непрогнозируемый эффект от случайных и универсальных акций.
3. Система мотивации и контроля персонала заставляет сотрудников станции делать все возможное, чтобы избегать штрафов, а не сопровождать клиентов в их задачах. Это отвлекает персонал от удержания клиентов
   и раздражает самих посетителей.

Метриками успеха проекта стали повторная продажа, LTV и общая выручка.

Мы также оценили возможные риски и проблемы на нашем пути. Риски
от внедрения незначительны, так как это временный пилотный проект на одной станции с возможностью вернуть все процессы в прежнее состояние в течение одного дня. Основным опасением было то, что резко могут упасть продажи акционных товаров, так как операторы теперь не должны будут предлагать
их каждому клиенту.

Забегая вперед, скажу, что результат нас всех приятно удивил.

Дальше мы разделили клиентов на сегменты по поведенческим признакам
и по главной цели. Например: "Ездят по городу", "Межгород", и т.д.

Потом каждый сегмент разделили по назначению — зачем клиенты покупают топливо, куда они едут: "На работу и обратно", "В магазин", "Просто катаются, проводят досуг", "Таксисты" и так далее. Важно сегментировать клиентов
по поведенческому признаку или по назначению продукта, а только потом добавлять общие критерии: возраст, пол, объем покупок и т.д.

В таком случае сценарии продаж и обслуживания будут более точными
и прибыльными. Ведь загород могут ехать как двадцатилетняя девушка,
так и шестидесятилетний мужчина, но они оба могут купить товары
для барбекю, большой объем воды, заправить больше топлива, чем при езде
по городу и провести больше времени на АЗС, воспользоваться туалетом
и купить хот-дог. Их объединяют только поведение и цель покупки.

Остальные критерии тоже важны, но магия здесь заключается в точности изучения поведения и целей, для которых клиент покупает наш продукт.
Если вы примерно знаете, куда и зачем едет клиент, то вы знаете, что ему продать. И тогда для каждого клиентского сегмента вы можете создавать отдельные промо-акции и дополнительные продажи сопутствующих товаров
и услуг. Например, если бы владелец цветочного ларька знал, зачем этот клиент покупает цветы — на свидание или на похороны, то он мог бы оказать клиенту лучший сервис (пожелать удачи или посочувствовать) и допродать конфеты
или черный платок соответственно. Но если бизнес этого не знает, то делает продажи наугад, с соответствующей эффективностью.