Эксперимент: «Додо Пицца» измеряет счастье клиентов с помощью компьютерного зрения

Объективно оценить уровень счастья клиентов довольно сложно. В «Додо Пицце» мы его измеряем с помощью системы тайных покупателей, которая контролирует качество сервиса и продукта по всей сети. Каждую неделю по отчётам тайных покупателей составляется рейтинг пиццерий. Лучшие пиццерии за прошлую неделю отмечаются в рейтинге на пьедестале. Если рейтинг пиццерии низкий, то такую пиццерию могут закрыть.

В конце февраля 2018 года «Додо Пицца» и VisionSystems с продуктом HappyBox решили провести эксперимент по оценке уровня счастья клиентов в пиццериях с использованием компьютерного зрения.

Мы хотели протестировать новый способ оценки работы сотрудника, связав его действия с уровнем удовлетворенности клиентов, выясняя те моменты, которые вызывают положительные и негативные эмоции клиентов. Но основная задача — получить объективную метрику, которая позволяла бы измерить уровень удовлетворённости каждого клиента.

HappyBox анализирует по видео эмоции гостей в момент обслуживания и помогает собственнику бизнеса повысить лояльность клиентов при помощи объективных метрик удовлетворённости и набора управленческих решений для повышения этого показателя. Продукт состоит из трёх частей.

1. «Коробка» — одноплатный компьютер размером со смартфон с ARM-архитектурой и подключённой к нему камерой. Коробка устанавливается на объекте, и на ней происходит первичная аналитика видео, часть информации выводится на экран-ассистент, а метаданные отправляются в облако. Это позволяет снизить стоимость потокового анализа видео и избежать нагрузки на интернет-канал.

2. Экран-ассистент. В реальном времени выводит «карму» сотрудника, основанную на эмоциях обслуживаемых им клиентов. Мотивирует повышать удовлетворённость.

3. Облачная система аналитики. В ней собраны метаданные, полученные из «коробки», и формируется аналитика, доступная для просмотра в веб-интерфейсе, здесь доступен рейтинг сотрудников, заведений и даже городов.

Система собирает и обрабатывает данные в обезличенном виде. Клиента не идентифицируют. Принцип работы похож на современные камеры видеонаблюдения, где технологии распознавания лиц применяются для улучшения качества картинки, но не для анализа удовлетворённости.

Максим Савченко

генеральный директор HappyBox

Почему мы применяем компьютерное зрение и как измеряем счастье клиента

Распространённые системы оценки качества обслуживания не позволяют напрямую измерять уровень счастья клиентов и не обеспечивают 100% охвата, а без таких данных крайне сложно связать результаты с работой конкретного сотрудника и найти точки роста.

Впечатления человека в момент действия и его оценка в опросе могут сильно расходиться. Например, при использовании такси-сервиса мы часто ставим водителю пять баллов как в случае, когда он просто выполнил поездку без происшествий, но и в том случае, когда водитель сэкономил нам время, потому что знал короткий маршрут, и мы остались под впечатлением от сервиса.

В итоге мы получаем двух сотрудников с одной и той же оценкой, но по факту с разным качеством обслуживания и уровнем профессионализма. Также мы тестировали кнопки лояльности в зоне касс, но отказались, потому что по собранным оценкам не удалось различить сотрудников и выявить их точки роста.

Идеальный способ оценки клиентского счастья давно известен и хорошо работает в маленьких заведениях, где владелец сам наблюдает за процессом обслуживания и контролирует работу персонала. Но когда заведений сотни, а сотрудников несколько тысяч — вручную действовать невозможно. Но когда тебе помогают алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения, такая задача вполне выполнима.

Первый пилот

Пилотное внедрение в «Додо Пицце» проходило в несколько этапов. В рамках первого пилота главной задачей было проверить на реальных данных, позволяет ли система давать объективные оценки уровня клиентского счастья на основе потокового распознавания эмоций, достаточно ли чувствительна оценка, чтобы можно было различать вклад конкретных сотрудников.

Для этих целей оборудование установили в одной из пиццерий в Ростове-на-Дону на несколько недель. Посмотрев видео и сравнив его с оценками системы, мы пришли к выводу — система даёт адекватные оценки, а действия персонала на кассе напрямую влияют на эмоции клиентов.

Нас часто спрашивают, что делать в случаях, когда лицо в силу физиологических особенностей постоянно выглядит довольным (или не очень довольным) или человек уже пришёл в заведение с ярко выраженным позитивным или негативным настроением?

Предположим крайний случай: к сотрудникам компании приходят клиенты изначально в негативном настроении (например, отключили горячую воду). Система покажет, что общий уровень удовлетворённости низкий, но мы сравниваем метрику удовлетворённости не с каким-то эталоном, а показатели сотрудников и заведений между собой.

Поэтому клиент, который мог зайти в заведение в плохом настроении, после работы сотрудника может уйти счастливым и довольным либо ещё в худшем настроении. Мы учитываем динамику, поэтому разница настроения клиента тоже будет заметна. Эта разница как раз и показывает вклад сотрудника: на сколько лично он был приветлив и старался помочь клиенту даже в сложной ситуации.

Максим Савченко

генеральный директор HappyBox

По итогам эксперимента мы получили обратную связь от управляющего пиццерией, участвующей в эксперименте.

Очень интересный инструмент, который позволил нам оценить качество работы кассира, возраст нашей аудитории и их индекс счастья.

В пилотной версии можно отчётливо увидеть, как конкретный кассир влияет на настроение гостей, определить зоны роста у кассиров и изменение индекса счастья в разные часы дня.

Интересна метрика «индекс счастья» за день. Можно сравнить разные дни и понять, насколько позитивней люди в выходной день, чем в будние дни.

Пример: мы сравнивали предпраздничный день 22 февраля с обычным будним днём. Чтобы полностью оценить итог данного проекта, нужно отснять пару недель круглосуточно и проанализировать. Считаю, что стоит работать именно с «индексом счастья» гостей.

Что хотелось бы увидеть дополнительно:

— Камеру, направленную на кассира, которая позволит увидеть эмоции самого кассира при работе с гостями.

— Дисплей для кассира, который позволит в онлайне оценивать его работу (это будет соревновательный эффект, где кассиры захотят улучшить показатели).

Максим

управляющий пиццерией «Ростов-1»

Второй пилот

• Мы расширили эксперимент на четыре пиццерии в разных городах.
• Автоматически обработали около двух месяцев видео.
• Составлен рейтинг пиццерий, участвующих в эксперименте.

Рейтинг пиццерий, полученный с помощью HappyBox, на большом интервале (от месяца) соотносятся с результатами тайных покупателей. На интервале в неделю на оценки «тайников» лучше не опираться, так как они от недели сильно разнятся.

Например, мы увидели, что один неудачный опыт «тайника» не означает, что всю неделю был плохой сервис, ведь один клиент — это не несколько сотен. Есть замеры, где в течение недели высокие показатели клиентского счастья, а оценка «тайника», наоборот, низкая. Оценки «тайников» больше оценивают следование бизнес-процессу и косвенно отражают счастье клиента.

Дальнейшие планы

Новая метрика удовлетворённости уже сама по себе представляют ценность, ведь для систематического повышения показателей вначале необходимо научиться их точно измерять. Но чтобы счастье клиентов возрастало, помимо аналитики, нужны ещё и сами инструменты повышения счастья клиентов.

Для этого был придуман ассистент, который сам мотивирует сотрудников «собирать» улыбки клиентов. Небольшой экран размещается перед кассиром, на нём в реальном времени выводится информация о настроении клиентов и копятся баллы счастья. То есть сотрудник (как на шагомере) видит оцифрованный результат его действий, что ведёт к внутреннему соревнованию и росту улыбок.

Сейчас мы планируем установить такие экраны-мотиваторы в нескольких пиццериях. Задача перейти от метрики к инструменту, который позволит напрямую на неё влиять.