Исследование для «Аэрофлот Бонус»

Анализ интерфейсов программы Аэрофлот
Бонус и устройства бизнес-процессов

Задачей крупного бизнеса на конкурентных рынках является удержание и монетизация текущей аудитории. Для решения таких задач используются программы лояльности. При этом у программы лояльности присутствуют особенности с точки зрения использования целевой аудиторией.

Для построения работающей программы нужно ответить на ряд специфичных вопросов:

Какие цели у сегментов аудитории программы лояльности? У части пользователей могут быть специфичные задачи. Это учитывается как для составления условий программы, так и в интерфейсах, связанных с описанием и использованием программы.
В чем заключаются предубеждения пользователей при использовании программы? Зная ответ на этот вопрос, можно расширить охват участников программы.
Понятны ли действующим и потенциальным участникам условия программы? По сравнению, например, с обычной покупкой на сайте, программы лояльности ограничивают потребителей в выборе продуктов или способах покупки.
Насколько экономика программы мотивирует ее использовать? Никто не захочет копить некие баллы, если будет отсутствовать способ получить адекватный профит.
Чем наша программа лояльности выигрывает у аналогичных программ конкурентов? Для нелояльных компании пользователей не имеет значения, у кого покупать услуги и товары, а программа лояльности мотивирует покупать товары у определенной компании.

Мы провели исследование для программы лояльности Аэрофлот Бонус (АБ), совместив качественные и коли- чественные методы, и хотим поделиться деталями процесса.

Кто они и зачем покупают?

Опрос на сайте

Чтобы узнать об особенностях вступления пользователя в программу нужно было исследовать:

Мотивы к вступлению и накоплению миль;
Набор психологических и интерфейсных барьеров к участию в программе;
Требования к идеальной программе лояльности авиакомпании.

Онлайн-опросник:

~15 вопросов

1 500 респондентов

10 поведенческих сегментов

Каждый поведенческий сегмент мы изобразили в виде персонажа программы лояльности. Все персонажи были объединены общей легендой, по которой все они попали в один самолет, летящий рейсом Москва–Милан, но каждый из них прошёл долгий путь, чтобы попасть на этот самолет, и столкнулся со своими проблемами и вопросами.

Контексты всех персонажей были сведены в один общий типичный сценарий взаимодействия с программой лояльности авиакомпании, состоящий из 40 шагов, начиная от принятия решения о том, куда лететь, и заканчивая тем, чтобы разобрать вещи после поездки и поделиться впечатлениями. Каждый шаг мы разобрали с точки зрения потенциальных проблем и вопросов, с которыми сталкиваются клиенты компании.

Обратная карточная сортировка

По итогам опросов выяснилось, что некоторые проблемы касались навигации по правилам программы. Например, ответы на вопросы о возврате мильных билетов или о том, как изменить данные о пассажире в билете, пользователи искали не в разделе Аэрофлот-Бонус, а на сайте авиакомпании.

Для исследования таких спорных моментов нами был использован метод обратной карточной сортировки (tree testing). Мы пригласили 3 000 респондентов принять участие в онлайн исследовании и подготовили для них 20 сложных жизненных ситуаций, связанных с программой лояльности. Затем мы посмотрели, в каких разделах сайта пользователи ищут необходимую информацию. Полученные данные мы сравнили с тем, где эта информация находится сейчас. В результате мы выяснили, каким образом необходимо изменить навигацию на сайте программы.

Предубеждения

Юзабилити-тестирования, совмещенные с глубинными интервью

Мы пригласили на интервью реальных участников программы АБ и участников других программ лояльности авиакомпаний по тем сегментам, которые были получены в результатах опроса.

Мы выявили барьеры, связанные со следующими факторами:

Предубеждения и страхи относительно программ лояльности и полетов на самолетах;
Проблемы, с которыми сталкиваются родители, совершающие перелеты с детьми;
Негативный опыт взаимодействия с авиакомпаниями;
Плохая осведомленность о том, как вообще копить мили и как их тратить.

Но оставались еще другие вопросы, на которые программа не давала ответ:

Что такое полетный сегмент?
Нужно ли сдавать собаку в багаж и не умрет ли она там от переохлаждения?
Можно ли оплатить милями дополнительный багаж?
Получится ли оплатить билет частично милями, а частично — деньгами?

Дневниковое исследование

Чтобы подробно изучить барьеры пользователей на всех 40 шагах, мы выдали каждому клиенту компании специальные дневники с открытыми вопросами по каждому из 40 шагов. Дневники заполнялись начиная с подготовки к поездке и до возвращения. По истечении четырех месяцев мы собрали дневники и изучили обратную связь. Это позволило увидеть весь путь пользователя и все сложности, с которыми сталкиваются пользователи не на сайте, а во всех точках контакта с компанией.

Семантический анализ текстов

Тексты правил программы для большинства пользователей оказались крайне сложны для восприятия.

Мы подключили автоматизированные сервисы оценки стилистики текстов и выявили ключевые моменты, на которые стоит обратить внимание при копирайтинге.

Дополнительным инструментом стал машинный анализ сообщений форума авиакомпании за последние 5 лет. Мы смогли автоматически определить тематики сообщений и разбить их на 10 базовых тематических групп. Во всех группах мы проанализировали каждое сообщение и смогли построить профили тональностей, которые показывали, как менялось впечатление от обслуживания на борту или от процесса обмена и возврата билетов на протяжении нескольких лет.

Сочетание на проекте количественных и качественных методов исследования позволило адекватно интерпретировать воронки регистрации в программе и покупки билетов, а также конкретные причины отказов на каждом из шагов этих воронок.

Мотивирует ли что-то покупать билеты?

Анализ экономики программы (conjoint analysis)

Мы выяснили, что люди очень плохо ориентируются в ценах на мильные билеты и не понимают, как долго им нужно копить мили, чтобы бесплатно получить тот или иной полёт.

Для оценки уровня ценовых ожиданий и соответствия его текущей экономике программы мы провели PSM-анализ цен. Мы предложили людям оценить по своему усмотрению стоимость мильного билета Москва–Токио и выявили тот диапазон цен, который бы устроил оптимальное количество участников программы. Анализ показал значительное несоответствие системы ценообразования ожиданиям даже текущих пользователей программы. В том числе и держателей золотых и платиновых карт.

Кроме того, мы смогли получить приоритезированный перечень факторов, которые влияют на субъективное восприятие цены на билет с весом каждого из этих факторов.

Настройка и сбор данных с помощью Google Tag Manager в Google Analytics Premium

Данные Google Analytics использовались для подтверждения и приоритизации выводов всех качественных методов проведенного исследования.

Например, оказалось, что люди считали, что мили (валюта покупки) равны фактически преодоленному расстоянию или фактическому расстоянию между городами, в которые они хотели бы купить билет.

Благодаря детальной разметке формы покупки билетов функционалом расширенной электронной торговли GA Premium мы смогли отследить спрос на расчеты мильных билетов и соотнести его с реальными сконвертировавшимися в покупки сессиями. Оказалось, что несоответствие ожиданий по цене в милях и непонимание логики ценообразования приводит к отказам от покупок.

Мы смогли выявить направления, на которых спрос на билеты огромен, а предложение крайне ограничено и билеты быстро заканчиваются, или наоборот — спрос превышает предложение, а это значит, что стоит перераспределить квотирование мест в самолете или даже ввести дополнительные самолеты на такой маршрут с учетом сезонности.

Почему лучше чем у конкурентов?

Конкурентный анализ программ лояльности

Мы провели качественный конкурентный анализ программ лояльности авиакомпаний, сравнив их по нескольких десяткам параметров, интересующих пользователей. Параметры мы сформулировали на базе глубинных интервью и дневниковых исследований, проведенных ранее. В результате смогли очень подробно взвесить сильные и слабые стороны программы АБ по сравнению с ближайшими конкурентами.

В результате исследования мы получили:

Приоритезированный перечень требований к интерфейсам программы лояльности на сайте;
Перечень необходимых изменений в экономике программы и её новая концепция;
Стратегию омниканального развития интерфейсов программы, включая веб, мобильные устройства, терминалы в аэропортах и другие каналы, через которые клиент взаимодействует с авиакомпанией.

Наконец, главным вещественным результатом стал набор прототипов личного кабинета программы. В прототипах мы наши решение проблем, выявленных в результате исследования пользовательской программы.

Спасибо за внимание!

Аналитика для «Аэрофлот Бонус»