Мы используем файлы cookie
Мы используем файлы cookie и аналогичные технологии для улучшения вашего опыта, анализа трафика и персонализации контента. Вы можете принять все файлы cookie или отклонить необязательные.
05 Aug 2026
Customer Effort Score (CES) стал одной из самых прогностических метрик в управлении клиентским опытом. Исследования Gartner последовательно показывают, что снижение усилий клиента в пять раз эффективнее формирует лояльность, чем стремление восхитить клиентов. Тем не менее большинство организаций по-прежнему рассматривают CES как статичную метрику, а не как динамическую возможность для оптимизации.
В 2026 году разговор сместился от простого измерения усилий к их системному устранению. Организации, побеждающие в клиентском опыте, не просто спрашивают “Насколько это было легко?” — они используют поведенческие данные, автоматизацию и AI, чтобы предотвращать трудоемкие взаимодействия до того, как они произойдут.
Традиционные опросы CES задают один вопрос после взаимодействия: “Насколько легко было решить ваш вопрос?” по шкале от «очень сложно» до «очень легко». Хотя это фиксирует моментальный снимок, оно упускает более широкий контекст того, где именно усилия накапливаются на пути клиента.
Согласно исследованию Forrester 2025 года, 73% клиентов называют бережное отношение к их времени самым важным аспектом хорошего сервиса. При этом средний клиент вынужден повторять информацию 2,4 раза при обращении в поддержку, просматривать в среднем 4,7 статьи самообслуживания, прежде чем найти ответ, и ждать 18 часов ответа по электронной почте, который должен занимать минуты.
Разрыв между тем, чего клиенты ожидают, и тем, что они получают, никогда не был столь широким. Но и инструменты для его сокращения никогда не были столь мощными.
Нельзя оптимизировать то, чего вы не видите. Первый шаг любой стратегии оптимизации CES — понять, где усилия действительно возникают, а не только там, где о них сообщают клиенты.
Поведенческая аналитика вскрывает скрытые точки трения, которые традиционные опросы упускают. Когда клиент бросает форму возврата после трех попыток, семь раз кликает на иконку помощи на одной странице или двенадцать минут блуждает между статьями FAQ — это сигналы усилий, которые никогда не попадут в опрос после взаимодействия.
Ведущие организации в 2026 году сочетают явную обратную связь (опросы CES) с неявными сигналами (данные кликстрима, записи сессий, метрики времени на задачу), чтобы строить комплексные карты усилий. Такой двухсигнальный подход показывает не только то, что что-то было сложным, но и где именно и почему возникла сложность.
Практический вывод: внедрите поведенческий трекинг во все ключевые точки контакта с клиентом — сайт, мобильное приложение, портал и интерфейсы поддержки. Ищите паттерны вроде многократных перезагрузок страниц, повторных отправок форм, продолжительного времени на одной странице и высокого потребления справочного контента. Эти поведенческие сигналы часто опережают жалобы и низкие оценки CES на дни или недели.
Самые продвинутые стратегии оптимизации CES не ждут опроса после взаимодействия. Они вмешиваются в моменты затруднений.
Представьте клиента, который пытается подать заявку по гарантии. Он дважды заполнил форму, но продолжает получать непонятные ему ошибки валидации. Традиционный подход позволил бы фрустрации нарастать, а затем измерил бы её опросом CES постфактум. Продвинутые подходы запускают вмешательства в реальном времени:
Такие вмешательства не просто снижают усилия — они не дают трудоемкому опыту состояться вообще. По данным McKinsey за 2026 год, организации, использующие вмешательство в реальном времени, снижают средние показатели CES на 34% по сравнению с чисто реактивными подходами.
Значительная часть клиентских усилий носит структурный, а не случайный характер. Клиенты не должны заново вводить номер своего аккаунта, повторять свою проблему трем разным агентам или вручную отслеживать статус своего запроса.
Автоматизация воркфлоу устраняет целые категории лишних усилий:
Один телекоммуникационный провайдер в 2025 году сократил число обращений в клиентскую службу на 28%, внедрив автоматические уведомления о статусе для визитов по установке. Клиенты получали обновления в реальном времени, когда техники были назначены, находились в пути или задерживались — это устранило тысячи звонков “когда вы приедете?”.
Опросы CES выявляют проблемы, но без структурированной доработки это просто данные. Организации, успешно оптимизирующие усилия, рассматривают каждый низкий ответ CES как триггер, а не как метрику.
Лучшие практики включают:
Ключ — скорость. Исследование Harvard Business Review 2025 года показало, что клиенты, чьи жалобы на усилия были обработаны в течение 24 часов, демонстрировали показатели лояльности, равные показателям клиентов, которые вообще не сталкивались с трудностями. Подождите 72 часа — и этот восстановительный эффект полностью исчезает.
Оптимизация CES — это не разовый проект. Лучшие организации относятся к ней как к дисциплине непрерывного улучшения, системно тестируя вариации трудоемких процессов.
Одна компания финансовых услуг определила открытие счета как свой самый трудоемкий процесс (средний CES: 3,2/7). Вместо полной переработки они внедрили структурированное экспериментирование:
Каждое изменение измерялось независимо. К восьмой неделе средний CES улучшился до 5,8/7, а доля завершенных заявок выросла на 41%. Дисциплинированный, поэтапный подход позволил им выделить, какие изменения действительно снижали усилия, а какие лишь казались улучшениями.
Искусственный интеллект превращает оптимизацию CES из реактивного измерения в предиктивное предотвращение. Современные применения AI включают:
Модели прогнозирования усилий: алгоритмы машинного обучения анализируют сотни переменных — историю клиента, текущее поведение, время суток, характеристики сессии — чтобы предсказать вероятность трудоемкого опыта до того, как он случится. Эти прогнозы позволяют вмешиваться превентивно.
Понимание естественного языка: AI масштабно анализирует открытые комментарии CES, автоматически классифицируя драйверы усилий (запутанный интерфейс, недостающая информация, медленный ответ и т.д.) и направляя проблемы ответственным командам без ручного разбора.
Интеллектуальная доставка контента: вместо того чтобы заставлять клиентов искать по базам знаний, AI показывает именно ту статью, видео или форму, которая им нужна, исходя из поведенческого контекста и заявленного намерения.
Автоматизированное решение: для типичных трудоемких сценариев (сброс пароля, смена адреса, простые возвраты) AI-агенты могут выполнять транзакции в диалоговом режиме без участия человека.
Совокупный эффект значителен. Организации, использующие снижение усилий на базе AI, сообщают о сокращении объема обращений в поддержку по рутинным операциям на 40-60% при соответствующем улучшении CES на 25-45%.
Клиенты взаимодействуют с вашим бизнесом не через один канал. Они изучают информацию на вашем сайте, задают вопросы в чате, звонят в поддержку, скачивают ваше приложение и посещают физические точки. Усилия накапливаются во всех этих точках контакта.
Комплексная оптимизация CES требует межканальной видимости:
Этот взгляд на уровне всего пути выявляет системные паттерны усилий, невидимые в опросах по одной точке контакта. Вы можете обнаружить, что страница с политикой возврата на вашем сайте написана понятно, но сам процесс возврата вынуждает клиентов звонить в поддержку за этикеткой — межканальная точка трения, которую не зафиксирует ни один отдельный опрос.
SurveyAnalytica предоставляет интегрированную платформу для реализации каждого аспекта современных стратегий оптимизации CES.
Поведенческая аналитика встречается с данными опросов: SDK Clickstream Publisher захватывают поведенческие сигналы в реальном времени из веб- и мобильных приложений — просмотры страниц, события взаимодействия, время на задачу и паттерны навигации. Эти поведенческие сигналы поступают в автоматизированные воркфлоу вместе с ответами на опросы CES, позволяя проводить корреляционный анализ между наблюдаемыми затруднениями и заявленными усилиями. Когда клиент оценивает опыт как трудоемкий, у вас есть полный поведенческий контекст, чтобы точно понять, что пошло не так.
Воркфлоу вмешательства в реальном времени: движок автоматизации поддерживает триггерные воркфлоу, реагирующие как на поведенческие сигналы, так и на ответы опросов. Когда данные кликстрима указывают на затруднения клиента (многократные попытки отправить форму, длительное время на страницах с ошибками), воркфлоу могут запускать проактивные вмешательства — показ контекстной помощи, оповещения агентов или упрощенные альтернативные процессы. Когда опрос CES возвращает низкую оценку, автоматизированные воркфлоу создают тикеты поддержки, направляют проблемы владельцам процессов и инициируют совместную работу в тредах — всё без ручной сортировки.
Снижение усилий через самообслуживание: фреймворк Participant Portal позволяет организациям создавать брендированные многостраничные приложения, где клиенты отслеживают статус запросов, получают доступ к персонализированным данным и выполняют рутинные операции без обращения в поддержку. Клиент может проверить статус своего RMA, просмотреть историю обработки, загрузить дополнительные документы и общаться с командой поддержки в едином треде — что кардинально снижает усилия при многошаговых сервисных взаимодействиях. Аналитика портала показывает, какие функции самообслуживания сокращают обращения в поддержку и улучшают показатели CES.
Непрерывное измерение и оптимизация: многоязычная поддержка, условная логика и повторяемые секции позволяют реализовывать сложные стратегии измерения CES. Измеряйте усилия на нескольких этапах пути, разворачивайте контекстно-специфичные вопросы CES для разных типов транзакций и отслеживайте улучшения во времени со встроенными аналитическими виджетами. Текстовая аналитика платформы автоматически классифицирует открытую обратную связь об усилиях, выявляя темы и направляя практические инсайты ответственным командам.
Build surveys, run campaigns, and analyze responses with AI — free to start.
Организации, которые будут лидировать в клиентском опыте в 2026 году и далее, — это не те, кто точнее всех измеряет усилия, а те, кто наиболее системно их устраняет.
Это требует фундаментального сдвига в подходе к CES. Перестаньте относиться к нему как к метрике для отслеживания и начните относиться как к сигналу для действия. Встройте поведенческую видимость в каждую точку контакта с клиентом. Разверните автоматизацию, которая вмешивается до нарастания фрустрации. Создайте процессы замкнутого цикла, превращающие каждую заявленную трудность в решенное улучшение. И непрерывно тестируйте, изучайте и оптимизируйте процессы, создающие лишнюю работу для клиентов.
Усилия клиента — не неизбежная цена ведения бизнеса. В большинстве случаев это проектное решение — которое можно перепроектировать. Вопрос не в том, испытывают ли ваши клиенты усилия. Вопрос в том, используете ли вы данные, инструменты и стратегии, доступные в 2026 году, чтобы системно их устранять.
Начните с самых массовых взаимодействий с клиентами. Оснастите их поведенческой аналитикой. Разверните опрос CES по завершении. Постройте автоматизацию, которая реагирует на низкие оценки за часы, а не дни. И измеряйте не только улучшение CES, но и то, становятся ли реже поведенческие паттерны, предсказывающие высокие усилия.
В этом и заключается разница между измерением клиентских усилий и мастерским управлением ими.
No comments yet. Be the first to comment!