Аэрофлот Бонус

www.aeroflot.ru/ru-ru/afl_bonus Срок проведения работ: 2017 год
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:
  1. 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.
  2. В чем заключаются предубеждения пользователей при использовании программы? Зная ответ на этот вопрос, можно расширить охват участников программы.
  3. 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.
  4. Насколько экономика программы мотивирует ее использовать? Никто не захочет копить некие баллы, если будет отсутствовать способ получить адекватный профит.
  5. 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.

1.
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.

2.
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.

3.
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.

4.
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!