Кейс «Комплето»: как улучшить работу телефонных менеджеров и увеличить продажи на 36%

Совладелец маркетинговой группы «Комплето» Владимир Давыдов написал для vc.ru колонку о том, как связать информацию об активности пользователя и звонках покупателей интернет-магазина в единую систему.

Телефон разрывается от звонков, на рекламу выделяются немыслимые бюджеты, а прибыль не увеличивается. Как такое возможно? Причин может быть много: неотлаженная работа колл-центра, CRM-система, не связанная с телефонией и веб-аналитикой на сайте, несвоевременный обратный звонок и многое другое.

Как оптимизировать работу колл-центра, выстроить аналитику работы менеджеров на телефоне и увеличить продажи в целом? Давайте посмотрим на реальном примере. Для клиента Комплето нам удалось увеличить продажи на 36%, в два раза сократив количество отказов и при этом сэкономив средства. Рассмотрим нашу работу с клиентом шаг за шагом.

Карточка клиента

Клиент - оптово-розничный интернет-магазин, который работает по смешанной бизнес-модели: одновременно B2B и B2C.

В2С-сегмент - физические лица

Принятие решения занимает от нескольких часов до нескольких дней. Продажи для физических лиц происходят через корзину, очень редко - по телефону. Доставка, как и в большинстве интернет-магазинов, производится курьером, транспортной компанией или посредством самовывоза.

В2В-сегмент - юридические лица

Срок принятия решения - от нескольких недель до нескольких месяцев. Доставка в большинстве случаев совершается курьерской службой.

Основную прибыль фирме приносят В2В-продажи. На момент обращения в «Комплето» клиент использовал сервис Google Universal Analytics, была настроена электронная торговля. Продажи в B2B были слабыми и по телефону, и на сайте.

Структура бизнеса клиента: офис, три торговых точки и удаленный колл-центр, обрабатывающий первичные звонки. Менеджеры в торговых точках закрывают продажи.

Состояние системы до начала работы

Функции CRM выполнял сайт компании: примитивная CRM-система была встроена в систему управления сайтом. В личном кабинете на сайте отмечалась следующая информация: как был сделан заказ, по телефону или с сайта, отказ клиента от покупки и передача товара.

Это стандартная CRM-система, которую используют большинство интернет-магазинов. Дальнейшая судьба заказа не отслеживалась. CRM-система никак не связывалась с телефонией и веб-аналитикой на сайте, это была отдельная таблица.

Цели и задачи

Познакомившись с ситуацией клиента, проектный менеджер «Комплето» с командой решали следующие задачи:

1. Отследить реальные продажи по всем точкам контакта. Это сайт и телефон.
2. Понять, откуда приходят клиенты и благодаря каким каналам осуществляются покупки: контекстная реклама, электронная почта, ВКонтакте, Facebook, Youtube, SEO и другие. Заодно следовало отказаться от схемы, когда эффективный рекламный канал определяется по последнему звонку.
3. Снизить затраты на контекстную рекламу и поисковое продвижение. Точнее, повысить отдачу от них. Идею предложил клиент, поскольку основной бюджет уходил именно на эти инструменты.
4. Выявить путь покупателя. Даже без аналитики очевидно, что решения о покупке принимаются из разных каналов. Взаимодействие идет с помощью формы на сайте и телефона. Прежде, чем клиент уйдет с покупкой, он совершает серию запутанных ходов. Другие агентства и SEO-компании предлагали упрощенную схему: контекст, который через поисковые запросы дает звонки, которые можно измерить, и продажи. Это некорректный подход. Контекст - это последний канал взаимодействия покупателя с компанией, до которого было еще пять или шесть.
5. Научиться управлять жизненным циклом покупателя. Понимать, на каком этапе находится покупатель, чтобы активно продвигать его к продажам.
6. Определить срок принятия решения о покупке - он различается в зависимости от сегмента продуктовой матрицы и целевой аудитории. Показывает, как скоро с момента взаимодействия с первичной рекламой будет принято решение о покупке и, самое главное, заключен договор и переведены деньги.
7. Определить, повысить и контролировать качество обслуживания клиентов как удаленным колл-центром, так и менеджерами в офисе.
8. Оценить работу менеджеров и колл-центра с помощью анкетирования.
9. Получить данные для прогнозирования продаж и обучения менеджеров. Накопить ретроспективные данные минимум за год с целью охватить все сезонности, чтобы просчитать продажи на следующие недели, месяцы и сезоны. Это позволит проанализировать прошедший год и совершенные ошибки, чтобы не повторить их в следующем сезоне.
10. Оптимизировать сайт: улучшить его с точки зрения маркетинга, бизнеса и поисковых систем.

Если кратко, то нам предстояло:

1. Связать все бизнес-процессы и каналы (рекламные кампании, обслуживание клиента, реальные отгрузки товара, веб-аналитику) в единую систему.
2. Настроить связь с реальными целями бизнеса, а не с теми показателями, которые предлагают измерять агентства: CTR, отказы, действия на сайте и так далее.
3. Развивать бизнес клиента на основе полученных данных.

До нас агентства не ставили таких целей при работе с этим клиентом. Потоковое агентство не обеспечит такой веер целей. Прежние задачи максимум - повышение трафика, CTR в контекстной рекламе и количества заказов через корзину.

Решение «Комплето» Этап 1. Отладка процесса работы операторов по приему заказов

Сначала надо было разобраться, как принимаются входящие звонки и решить проблему одновременных звонков. Из-за которых канал забивался и заказы не поступали. Для этого мы приняли следующие меры:

1. Установили и настроили IP-АТС на базе Asterisk.
2. Включили режим записи разговоров.
3. На АТС завели сотовые номера всех операторов (для приема звонков использовали мобильные телефоны).

Чтобы заявки не терялись, наладили четкую систему работы с телефонными звонками:

1. Клиент звонит, определяется номер, идет полная запись разговора с менеджером.
2. Звонок приходит первому свободному оператору. Если по каким-то причинам он не взял трубку, звонок уходит второму оператору.
3. Если трубку не взял и второй оператор, абонент перенаправляется на личный номер директора по продажам. Как показал опыт, это очень эффективный шаг.

Заказ оформляется, данные вносятся в CRM, 1С, оформляется доставка.

В результате директору по продажам стало поступать много звонков. Так мы поняли, что операторы позволяли себе работать спустя рукава. В связи с этим мы в качестве KPI для операторов взяли количество пропущенных звонков. Затем оптимизировали график дежурства операторов. Таким образом удалось наладить контроль приема заявок.

Этап 2. Установка CRM-системы и ее связка с веб-аналитикой и телефонией

Мы использовали amоCRM как удобную и простую CRM-систему. Телефония - Asterisk, собственный сервер: ранее мы имели негативный опыт работы с массовыми сервисами телефонной аналитики. Веб-аналитика представлена Google Universal Analytics. Два формата работы - заказ с сайта и заказ по телефону.

Заказ с сайта

Здесь до заказа могли иметь место рекламные каналы: Яндекс. Директ, Google AdWords, SEO, контент-маркетинг, переходы по закладкам и прочее. В итоге покупка совершается с сайта.

Этапы работы:

• данные по клиенту автоматически по API в момент заказа с сайта попадают в CRM систему и Universal Analytics, определяется идентификатор клиента (client_id) и последний рекламный канал;
• входящему звонку автоматически присваивается статус «неподтвержденный заказ». В конце месяца можно обнаружить все неподтвержденные заказы, которые по какой-то причине не были обработаны;
• оператор для уточнения данных по заказу связывается с клиентом. Статус меняется на «заказ принят» или «заказ отменен»;
• обновленные данные по статусу сделки уходят в Google Universal Analytics;
• после получения денег менеджер изменяет статус на «успешно реализовано». Данные вместе с суммой сделки попадают в Google Universal Analytics.

Заказ по телефону

Этапы работы:

• клиент звонит по указанному на сайте номеру, привязанному к рекламному каналу;
• АТС переводит звонок на любого свободного оператора, записывает разговор и автоматически передает в CRM номер звонящего, номер с сайта, запись разговора и статус сделки;
• эти же данные, кроме записи разговора, передаются в Google Universal Analytics;
• оператор оформляет заказ в CRM-системе, меняя статус сделки;
• после получения денег менеджер меняет статус на «успешно реализовано». Данные вместе с суммой сделки попадают в Google Universal Analytics.

User ID, идентификатор из Universal Analytics, вписывается в карточку каждого покупателя. Таким образом для каждого сохраняется история взаимодействия с сайтом: до звонка и после него. Видно, откуда пришел покупатель, по каким поисковым запросам, с какого рекламного канала. Записи всех разговоров сохранены.

В результате нашей работы клиент понял, что он получал недостаточную информацию о продажах. Ранее ему было неизвестно, что до последнего канала было еще минимум пять источников взаимодействия с компанией.

Систематизация работы привела к контролю над бизнесом Клиентская база

В amoCRM автоматически с сайта грузятся данные о заказах, звонках и записи звонков. Все это связано между собой, что позволяет идентифицировать клиентов и проследить их путь к покупке.

Например, если телефон человека, позвонившего в магазин, совпадает с телефоном, который уже есть в базе, новый заказ автоматически попадает в соответствующую карточку клиента.

В карточку подтягивается вся информация из системы аналитики о данном клиенте. Сотрудник магазина видит, что клиент пришел по такому-то запросу, сколько раз он посетил сайт, сколько провел там времени. И, конечно, в карточке клиента есть вся информация о клиенте, включая возвраты.

Аналитика работы операторов

Благодаря клиентским карточкам, статусам и прикрепленным записям разговоров, мы смогли проанализировать эффективные и неэффективные звонки, написать новые скрипты разговоров, разобрать основные ошибки и с помощью тестового прослушивания выяснить, какие области знаний нужно подтянуть у операторов.

Анализ каналов

Ранее учитывался только последний канал, по которому была зафиксирована конверсия. В основном это была поисковая выдача и закладки в избранном - их доля составляла 72% трафика. Никто не занимался ретаргетингом, контент-маркетингом, email-маркетингом.

Когда была настроена система, мы смогли анализировать многоканальность. Так обнаружились реальные конверсионные каналы. Эти действия помогли правильно распределить бюджеты между каналами и расходовать их более эффективно.

Изменение ядра запросов

Была проанализирована длина поискового запроса. Выяснилось, что один и тот же клиент начинает свой поиск и приходит на сайт с более общего (высокочастотного) запроса, а после погружения в тему - продвигается уже по более узким (низкочастотным) запросам, вплоть до артикула товара.

Мы приняли решение пересобрать семантическое ядро поисковых запросов, собрав всю «матрешку», а не только «продающие низкочастотные». Они, к слову, не всегда оказывались продающими.

Сокращение числа отмененных заказов

На сайте есть функция заказа обратного звонка. Если клиенту перезванивали в течение 3 часов, его можно было еще уговорить купить товар, но менеджер много времени тратил на борьбу с возражениями.

15% клиентов ждали обратного звонка более 14 часов: их вернуть не удалось. В связи с этим мы приняли решение следить за тем, сколько времени менеджера отвечает на заявку. Также ввели штрафы за просрочку. Время вписывается в CRM и дашборды. В результате количество отмененных заказов удалось сократить в 2 раза.

Анализ времени активности покупателей

В некоторые часы даже после введения системы штрафов, менеджеры все равно не успевали обслуживать клиентов с сайта и отвечать на входящие звонки. Проанализировали количество поступающих заявок и звонков в разное время. Нам удалось выявить пики активности клиентов.

Для обслуживания в пиковое время наняли дополнительных операторов в колл-центры и на сайт, которые обрабатывали входящие звонки, заявки и переключались на менеджера только в случае необходимости консультации специалиста. Такую схему использовали в выходные дни и вечернее время.

В результате высококвалифицированные сотрудники были освобождены от рутинной работы и стали заниматься только консультацией клиентов по товарам. Более низкооплачиваемые операторы при этом отвечали на звонки и заявки с сайта, собирали потребности клиентов и заносили данные в CRM. Это в значительной мере помогло оптимизировать рабочие процессы.

Аналогичная схема работы была применена в выходные дни и вечернее время. Количество высокооплачиваемых специалистов было снижено, остались только эффективные менеджеры.

Усовершенствование рассылки

Анализ показал, что 15% продаж происходило за счет рассылки. Это приносило практически треть дохода, 32%. Чтобы не терять в продажах на рассылке, в «Комплето» сделали следующее:

• разработали новый дизайн;
• сегментировали клиентов;
• проанализировали товары, которые покупались с рассылки;
• персонализировали рассылку;
• дополнили письма сопутствующими высокомаржинальными аксессуарами и небольшими советами по их применению с основным товаром.

Это помогло увеличить кросс-продажи и поднять продажи в целом. Процент повторных продаж с рассылки увеличился до 28%.

Была проведена также работа с категорией клиентов, которые ранее приходили на сайт, ничего не покупали, но при этом просматривали одни и те же товары. Мы включили их в стратегию: они образовали определенный сегмент, и их «добивали» рассылкой. Клиентам приходило специальное предложение на товары, которые они просматривали, с ограниченным по времени действием. Данное решение помогло стимулировать совершение покупки. Результаты не заставили себя ждать: процент купивших увеличился на 47,6%.

Модернизация сайта

Была выделена категория клиентов, которые приходят на сайт и ищут отзывы на товары. Их оказалось около 43%. Благодаря этому на сайте появилась возможность размешать отзывы о товарах из социальных сетей, что позволило увеличить присутствие в этих каналах.

Благодаря глубокому анализу посетителей мы модернизировали сайт. Подготовили статьи о товарах, в которых были даны ответы на множество вопросов, которые ранее задавались менеджерам. Разработали контентную стратегию, направленную на обучение клиентов пользованию продуктами и на формирование спроса на новинки.

Первичные продажи выросли на 36%. Сократились технические издержки, фонд оплаты труда, выросли повторные продажи.