Как задавать правильные вопросы и понимать настоящие потребности клиента

Работа с клиентскими запросами — важный и непростой процесс, особенно когда речь идет о разработке решений на платформах вроде Microsoft Power Apps и бизнес-решениях в целом. Одним из ключевых инструментов для понимания истинных потребностей клиента является вопрос «почему?». Однако задавать его нужно грамотно и последовательно, чтобы действительно докопаться до сути запроса, а не просто получить поверхностный ответ. В этой статье мы рассмотрим, как правильно работать с вопросом «почему?» при взаимодействии с клиентом, а также разберем распространенные примеры, которые помогут лучше понять суть бизнес-потребностей.

А узнать больше про правильные вопросы клиенту можно в нашем видео:

Самые распространенные примеры

В своей практике мы выделили четыре основных аспекта, вокруг которых строится эффективная коммуникация с клиентом:

• Почему именно этот запрос важен сейчас?

• Почему клиент хочет именно такое решение?

• Почему именно такие люди будут работать с решением?

• Как вопрос «почему» помогает выявить реальные бизнес-потребности.

Вопросы «почему» нужно задавать не буквально и навязчиво, а в форме перефразирования, уточнения — например, «почему это важно?» или «почему именно сейчас?». Это помогает глубже понять причины, которые стоят за запросом.

Основная цель – выяснение Business Need

Главная задача — докопаться до бизнес-потребности клиента. Нужно понять, действительно ли ему необходимо то, что он просит, и если да — для чего именно. Идеально, если процесс автоматизации или нововведения можно связать с измеримым финансовым результатом: экономия времени, снижение расходов, уменьшение рисков потерь клиентов и т.д.

Однако в реальности далеко не всегда можно четко измерить эффект, поэтому важно хотя бы озвучить явную бизнес-потребность. Также полезно соотносить запросы с общими стратегическими целями клиента — если такие цели известны.

Получение ответа

Получение ответа от клиента на открытые вопросы часто требует определенных усилий. Такие вопросы заставляют клиента задуматься, возможно, проверить данные перед ответом.

Чтобы получить ответ, можно идти шаг за шагом:

1. Задать вопрос один раз и не повторять его без причины.

2. Если ответа нет, уточнить вопрос, сделав его более конкретным, предложить варианты ответов.

3. При отсутствии реакции сузить выбор сначала до двух вариантов, затем до одного.

4. Просить клиента подтвердить или отклонить предложенное решение без необходимости сразу предлагать альтернативы.

Такой подход помогает избежать раздражения клиента и стимулирует его к принятию решения.

Экспертиза слышать ответы

Очень важно уметь правильно интерпретировать полученные ответы. Для этого нужна экспертность как в технической части создаваемого решения, так и хотя бы базовое понимание бизнес-процессов клиента.

Понимание разницы между отделами, например, отделом продаж и отделом обслуживания клиентов, или спецификой Field Service, позволяет лучше понять требования и подобрать оптимальное решение. Также ценно базовое знание менеджмента клиента — какие отчеты и решения важны для управленческого состава.

Пример 1 – Автоматизация ввода данных

При запросе автоматизации ввода данных важно уточнить, что именно подразумевается:

• Полная автоматизация, без ручного ввода? Тогда нужно выяснить, как это повлияет на количество ошибок, поскольку иногда валидация живым человеком эффективнее автоматической.

• Есть ли у клиента каналы, например, бумажная почта, которую сложно автоматизировать?

• Кто контролирует качество данных, и как реагировать на ошибки?

• Кто из сотрудников работает с этими данными?

• Если автоматизация предполагает лишь ускорение или автозаполнение, какие поля должны валидироваться и каким образом? Например, справочники городов, выбор вариантов (option set) с возможностью выбрать «другое» и оставить комментарий.

• Какие процессы должны запускаться синхронно при вводе данных? Нужно ли генерировать документы или счета сразу?

• Как контролировать своевременность ввода данных, чтобы избежать больших задержек и ошибок?

Ответы на эти вопросы помогают сформировать правильное техническое задание и избежать плохих данных (bad data).

Пример 2 – Добавление нового поля

На первый взгляд, добавление поля кажется простой задачей, но на самом деле требует продуманного подхода:

• Где будет использоваться новое поле в текущих процессах?

• Нужно ли интегрировать это поле с внешними системами?

• Как будет заполняться поле — вручную или автоматически? И почему?

• Какие процессы нужно построить под это поле?

• Для чего клиенту нужно это поле: для отчетов, автоматизации процессов?

• Нужно ли обновлять существующие записи, чтобы заполнить поле историческими данными?

• Какие правила обновления и обработки данных должны применяться?

• Как избежать негативного влияния на уже работающие процессы при обновлении записей?

Часто клиент не осознает всех этих нюансов, поэтому экспертная помощь в уточнении требований очень важна.

Пример 3 – Отчетность

Запросы на дашборды и отчеты встречаются очень часто. Они обычно имеют конкретную цель — поддержка принятия решений менеджментом.

Задавая вопрос «почему?», полезно выяснить:

• Какие решения будут приниматься на основе отчетов?

• Как часто отчеты будут использоваться?

• Какие данные нужны, и насколько они доступны?

• Как отчеты повлияют на архитектуру данных и автоматизацию?

Ответы на эти вопросы помогут правильно спроектировать модель данных и построить эффективные отчеты. Важно делать это на ранних этапах проекта, чтобы избежать переработок и сложностей в будущем.

Заключение

Вопрос «почему?» — ключ к пониманию настоящих бизнес-потребностей клиента. Его грамотное и последовательное использование позволяет не просто выполнить технический запрос, а построить решение, которое действительно принесет ценность и впишется в бизнес-цели клиента. Для этого важно уметь получать и интерпретировать ответы, обладать экспертными знаниями в бизнес-процессах и технических особенностях, а также тщательно прорабатывать каждый запрос на примерах — будь то автоматизация данных, добавление полей или построение отчетности.

Правильное понимание «почему» помогает создавать не просто функционал, а эффективные и востребованные бизнес-решения.