Moje role: Data Analyst, Technical Customer Support
Produkt: Azor (B2B nástroj pro cenový monitoring, Dataweps)
Cíl: Zrychlit testovací fázi (POC), snížit zátěž customer support a zlepšit onboarding zákazníků.
Při práci pro Dataweps na aplikaci Azor, která e-shopům hlídá ceny konkurence, byl klíčovým obchodním krokem zkušební provoz – tzv. Proof of Concept (POC). Klient nám poslal svá data (produktový feed), my je napojili a ukázali mu hodnotu nástroje v praxi.
Tento proces měl ale zásadní úzké hrdlo: kvalitu dat od zákazníka.
Klienti často dodávali feedy, kterým chyběly klíčové parametry, měly rozbitou strukturu nebo neobsahovaly unikátní identifikátory. Sales tým měl za úkol prodat a občas k nám přistálo už rovnou nasazení do aplikace. Výsledek? Aplikace nefungovala správně, klient byl nespokojený a náš customer support tým trávil desítky hodin zbytečným čištěním dat.
Ve spolupráci s dalšími analytiky v rámci našeho CS týmu jsem analyzovala, kde se POC nejčastěji zasekává. Zjistili jsme, že drtivá většina chyb v aplikaci vzniká tím, že se snažíme zpracovat nekvalitní nebo nevhodné podklady.
Bylo zřejmé, že potřebujeme posunout kontrolu kvality na úplný začátek – ještě předtím, než na data sáhne vývojář nebo než se klient přihlásí do rozhraní.
Abychom proces zrychlili a ochránili tým, upravila jsem aktuální POC a zdokumentovala jasný proces testování klientských dat. Vytvořila jsem sadu metrik a požadavků, kterými musel každý datový feed projít.
Stanovené byly dvě možnosti:
NO-GO stav: Definovala jsem kritické chyby (např. chybějící EAN kódy, duplicitní ID, chybějící kategorie). Pokud kontrola odhalila tyto nedostatky, ve spolupráci se sales jsem klientovi prezentovala standardizovaný a srozumitelný report s ukázkou, co přesně musí u sebe opravit.
GO stav: Jasný checklist nezbytného minima. Jakmile data splnila definovaný standard kvality, dostala zelenou. Až v tento moment byla data předána k napojení do aplikace.
Zpočátku panovaly obavy, že přísná pravidla na vstupu klienty odradí. Musela jsem proto proces nastavit tak, aby komunikace směrem ke klientovi při "NO-GO" stavu nevyzněla jako odmítnutí, ale jako profesionální pomoc.
Připravila jsem pro klienty ukázkové datasety a srozumitelné manuály. Rychle se ukázalo, že klienti oceňují naši transparentnost – věděli přesně, na čem jsou a co se od nich očekává.
Změna procesu měla zásadní a měřitelný dopad na fungování celého týmu:
Ochrana CS týmu: Dramaticky klesla zátěž costumer support oddělení. Kolegové přestali fungovat jako "čističi dat" a mohli se vrátit k péči o klienty.
Zrychlení nasazení dat do aplikace: Doba od schválení funkčních dat po spuštění zkušebního provozu se radikálně zkrátila.
Lepší UX pro klienta: Jakmile se klient dostal do aplikace, viděl od prvního dne relevantní a přesná čísla. Nemusel řešit technické zádrhely v rozhraní, což prokazatelně zvýšilo konverzní poměr z testovací do placené verze.
Tento projekt mě naučil, že dobré UX (uživatelská zkušenost) nezačíná až v samotném rozhraní aplikace, ale už při nastavování procesů a komunikaci požadavků.