Как создать интернет-анкету, которую полюбят заполнять
Быть участником программы лояльности, получать бонусы и скидки – всегда приятно. Вот только если бы для этого не нужно было заполнять длиннющие анкеты! Каким образом ритейлеры могут облегчить жизнь своим клиентам, и заодно повысить их лояльность, а значит, и конверсию, рассказывает наш постоянный автор Олег Брагинский, директор «Бюро Брагинского» и основатель «Школы траблшутеров».
 |
| Олег Брагинский,
основатель «Школы траблшутеров» и директор «Бюро Брагинского» |
Клиентов заносят в базу данных, чтобы выдать карту лояльности, отслеживать покупательские предпочтения, выдать потребительский кредит. Можно просить заполнить бумажный бланк – потом замучаетесь разбирать каракули и потратите немало усилий на оцифровку. Или обучить сотрудников скоростному набору на клавиатуре и вводить информацию со слов посетителей – соберете очередь и вызовите недовольство.
В заполнении клиентских данных работниками магазина или банка таится коварный подвох. Браузеры предлагают автозаполнение полей, поэтому ошибки и опечатки плодятся в геометрической прогрессии. Быстрее и напряженнее работает сотрудник – больше оплошностей накопит и сильнее замусорит базу данных. Второй неприятный нюанс – многие параметры гости не могут вспомнить с ходу – рассматривают документы, консультируются по телефону.
В личных и партнерских бизнесах давно использую динамические адаптивные опросники, построенные на статистике миллиардов записей и ошибок, измеряемых десятками миллионов долларов. Основа анкеты – интеллектуальные справочники с бесконечными хитростями, о них сегодня и поговорим в разрезе некоторых полей.
- Фамилия.
Вид справочника:
- Фамилия – текстовая строка, приведенная к верхнему регистру. При отображении на экране символы, начиная со второго, «погашаются» – становятся строчными – так привычнее для чтения.
- Встречаемость – сколько раз значение числится в базе данных: набрано с клавиатуры или поступило после статистического анализа ранее наработанных записей. При посимвольном наборе можно предлагать алфавитно близкие варианты, без различия, мужские они или женские. Предпочитаю подсказывать наиболее частые пары в нарушение привычной посимвольной сортировки.
- Пол – кроме ожидаемых вариантов «М» – мужской и «Ж» – женский, использую «С» – средний («Петренко» или «Яценко») и «Н» – неопределенный, когда гендерная принадлежность неочевидна («Абу» или «Оглы»).
- Автодополнение – количество символов, после ввода которых остается только два варианта – мужской и женский для единственной фамилии. Для «Абабков(а)» это значение равно 5, т. к. при 4 символах возможен вариант среднего рода «Абабий». При достижении длины поля указанного значения ненабранные символы добавляются к строке и выделяются блоком, чтобы их можно было подтвердить нажатием «Enter» или продолжить набор, при котором блочная отметка снимется автоматически.
- Очередность – порядок следования поля в отображаемой паре списка выпадающей подсказки. Первым можно предлагать более частый вариант или более короткий. Предпочитаю второй подход: в случае мужской фамилии ввод завершается «Enter’ом», а женской – нажатием стрелки «вниз». Если при накоплении статистики определите, что женские фамилии встречаются чаще, что более вероятно для дамских товаров, то первой ставьте «женскую» строку.
Рис. 1
Принцип срабатывания выпадающего списка:
- При вводе первых букв фамилии система подсказывает клиенту наиболее популярные строки.
- Поле не нужно заполнять до конца, если на подложке отображается правильное значение: достаточно нажать «Enter» (актуально не для всех браузеров) или стрелку «вниз» для смены пола гендерозависимых фамилий.
- Для фамилий с признаками «М» и «Ж» запоминается пол, после чего в выпадающих списках «Имя» и «Фамилия» клиенту предлагаются только подходящие варианты (см. рис. 1).
Требование к полноте: начальный список в 110 тысяч фамилий «закрывал» 97% попыток ввода.
Результаты апробации: через 15 месяцев использования пользователи добавили 1428 фамилий, неизвестных системе. Еще через 15 месяцев пополнять справочник было нечем.
Вид справочника может быть аналогичен полю «Фамилия». Поступаю хитрее – для фамилий, встречающихся более 100 раз в базе данных, строю вероятностные списки значений, чтобы предвосхищать имя – остается нажать «Enter», подтвердив ввод, или ввести одну-две буквы.
Принцип срабатывания выпадающего списка:
- После выбора фамилии с признаком «М» или «Ж» предлагаются только подходящие по полу имена.
- При выборе поля с признаком «С» или «Н» список подсказки содержит имена обоих полов.
Требование к полноте: начальный список в 50 тыс. имен «закрывал» 94% попыток ввода.
Результаты апробации: через 15 месяцев использования пользователи добавили 571 имя, что повысило «угадываемость» до 97%. Еще через 15 месяцев справочник пополнился 13 записями.
Вид справочника похож на поля «Фамилия» и «Имя». Для сочетаний фамилий и имен, встречающихся более 20 раз в базе данных, строю вероятностные списки значений, чтобы чаще угадывать отчество. Статистически это получается даже лучше, чем с именами (см. рис. 2).
Рис. 2
Принцип срабатывания выпадающего списка:
- Использую правила голосования предыдущих полей «Фамилия» и «Имя»:
-
- если пол обоих совпадает: «М/М» или «Ж/Ж» – выбор очевиден и однозначен;
- если одно из полей «М» или «Ж», а другое «С» или «Н», в любой очередности – предлагаю список по полю с явно заявленным полом;
- если поля противоречат друг другу («М/Ж» или «Ж/М») – выдаю список, содержащий мужские и женские строки. После выбора третьего поля «Отчество» при преобладании определенного пола предлагаю скорректировать выбор фамилии или имени.
Требование к полноте: начальный список в 3 тыс. отчеств «закрывал» 93% попыток ввода.
Результаты апробации: через 15 месяцев использования пользователи добавили 298 отчеств, что повысило «угадываемость» до 99%. Еще через 15 месяцев справочник пополнился 17 записями.
Запрос гендерной принадлежности произойдет, только если среди ФИО не найдется двух значений явного пола в любом сочетании. В этом случае анкета динамически расширится, и добавится бинарный выбор.
Да, тут тоже можно воспользоваться справочником! Но сначала нужно следить за язы ком ввода и при попытке набора на русской раскладке тут же конвертировать символы в латиницу. Не транслитерацией, а используя соседство на клавише: «Q→Й», «W→Ц», «E→У», «R→К», «T→Е», «Y→Н». После ввода символа «@» становится возможна подсказка завершения строки. Очередность определяется по таблицам биграм – рассчитанной вероятности названий доменов для территории нахождения клиента. Для Москвы это будут:
- мail.ru
- yandex.ru
- gmail.com
- rambler.ru
Можно, конечно, заставить пользователя вводить город и улицу целиком, но лучше создать справочник и снова порадовать своей предусмотрительностью (см. рис. 3).
Рис. 3
Требование к полноте: начальный список в 1,7 млн адресов «закрывал» 98% попыток ввода.
Результаты апробации: через 15 месяцев использования пользователи добавили 19 052 адреса, что повысило «угадываемость» до 99%. Еще через 15 месяцев справочник пополнился 4809 записями.
И, кстати, ничего не стоит автоматически заполнить почтовый индекс – при необходимости.
Можно предлагать клиенту выбор ближайшего магазина из выпадающего списка, но эффективнее приобрести для крупнейших городов страны справочник GPS-координат зданий в Институте картографии и геодезии. Зная такие данные, сможете рассчитать удобные для посещения точки продаж и предлагать их по мере удаления от места проживания. Справочник домов будет иметь следующий вид:
Аналогичный справочник следует создать и для магазинов. Это несложно сделать, например, с помощью специального сервиса, например, wemakemaps.com/ru/koordinatapo-adresu.
Ввод любой строки может содержать справочник, работающий аналогично полю «Фамилия». Чем больше пунктов анкеты будут содержать выпадающие списки, тем быстрее пойдет заполнение и тем приятнее будут удивлены клиенты (см. рис. 4).
Требование к полноте: начальный список в 18 тыс. должностей «закрывал» 91% попыток ввода.
Результаты апробации: через 15 месяцев использования пользователи добавили 1861 должность, что повысило «угадываемость» до 95%. Еще через 15 месяцев справочник пополнился 84 записями.
Рис. 4
Мало кто из клиентов розничных магазинов помнит что-либо о своей организации, кроме ее названия. Чудесно! По региону и началу названия предлагаем наиболее популярные компании из нашей базы данных, а ИНН подставляем автоматически (см. рис. 5).
Рис. 5
Дату выдачи паспорта придется ввести с документа, а вот «Кем выдан» – заполнится автоматически, если заведете справочник соответствий для поля «Код подразделения» (см. рис. 6).
Рис. 6
Можно и дальше перечислять поля, но, думаю, основную идею вы уловили. Гораздо интереснее рассказать, какие были предприняты модификации в ходе трехлетней эксплуатации анкеты:
- коррекции для «очепяток» в текстовых строках стали возможны путем создания класса «Справочник опечаток»;
- контроль мобильного телефона:
- чтобы заявки принимались не чаще, чем раз в год;
- при наличии в базе данных свежего соответствия «ФИОnмобильный_телефон» и вводе отличающихся личных данных на тот же номер производится запрос на повторный «слепой» ввод сотового – ранее заполненное поле скрывается, чтобы нельзя было его скопировать;
- подсказки учитывают очередность серьезности ошибок и выдаются по снижению критичности;
- появились «интересности» типа:
- 203 человека из вашего города заполнили анкету;
- Вы четвертый из своей компании, с кем мы сотрудничаем
- У вас крайне редкое имя, мы знаем только еще одного такого счастливчика!
В результате применения описанной анкеты за пять лет удалось собрать 1,1 млн заявок, что позволило сэкономить 65 рабочих человеко-лет и избежать 7 млн ошибок, которые в свою очередь потребовали бы еще 3 человеко-месяца на полуручную коррекцию.
