Кейс из России: Рост продаж в 2,3 раза благодаря оптимизации работы колл-центра

Команда агенства SmartMedia написала для рубрики «Кейсы» колонку о том, как без расширения рекламного бюджета удалось увеличить количество пациентов в клинике клиента в 2,3 раза. По просьбе агентства, название компании в тексте не указывается.

Своим клиентам мы стремимся донести, что даже хорошая коммуникационная кампания может быть неэффективна из-за несовершенства бизнес-процессов. Например, мы можем привести слишком много клиентов и часть из них останется недовольными из-за скорости сервиса или потеряется на этапе общения с колл-центром. Поэтому перед любой работой должен проводиться аудит и возможная оптимизация процессов. О последнем и пойдет речь дальше.

К нам обратилась многопрофильная медицинская клиника. Прежде чем обсуждать кампанию, мы установили систему колл-трекинга и просто оставили ее на две недели для сбора статистики. После этого, используя прослушку входящих сообщений, провели анализ конверсии на этапах звонок-дозвон-запись и получили обратную связь от клиники по приходам записавшихся пациентов в клинику.

Что мы получили:

Аналитика показала высокий процент неотвеченных звонков, низкую конверсию принятых звонков в запись и недостаточную конверсию записи в приходы. Вместе с руководством клиники мы приняли решение оптимизировать работу колл-центра. В качестве методики использовали HADI-циклы.

HADI-циклы - инструмент отслеживания и оптимизации процессов конверсионного маркетинга. Изначально методика использовалась в управлении стартапами.

На первом шаге цикла (H) принимается некая гипотеза, то есть предположение, что влияет на улучшение результатов, на втором шаге (A) проводится набор действий для проверки гипотезы, далее собираются данные (D), после чего проводится анализ и делаются выводы (I) о корректности проверяемой гипотезы. Затем проводится новый цикл с другой гипотезой и так далее.

В нашем случае мы немного подкорректировали правила:

• Каждый цикл длился три недели. Две недели мы собираем данные, одну неделю анализируем информацию и планируем следующий цикл.
• Действия не должны быть большими - никаких крупных изменений в процессах работы колл-центра и технологических конфигурациях оборудования и ПО.
• Только одно изменение за цикл. Это позволяет качественно измерить результат этого действия.

В соответствии с выделенными проблемами мы разделили работу на три части.

Часть 1. Увеличение количества дозвонов в клинику HADI-1

Гипотеза: Недостаточное количество дозвонившихся пациентов в клинику связано с длинным IVR-приветствием, которое занимало 55 секунд.

Действие: Уменьшение длительности приветствия до 15 секунд.

Результат: Снизили количество упущенных звонков с 27,2% до 23,1%. Однако этого явно недостаточно.

HADI-2

Гипотеза: Долгое ожидание ответа из-за высокой загрузки операторов негативно влияет на количество дозвонов.

Действие: Поставить максимальный приоритет в очереди на обработку операторам звонкам с рекламы на подменяемые номера в системе колл-трекинг.

Результат: Снизили количество упущенных звонков с 23,1% до 6,7%. Начала снизилась (на 2%) конверсия дозвонившихся в запись на прием, так как пациенты, готовые дольше ждать ответа оператора, сильнее мотивированы на приход в клинику.

HADI-3

Гипотеза: Мы теряем звонки, так как перезваниваем клиентам, которые не дождались ответа оператора, в течение одного дня.

Действие: Снизить время перезвона упущенным пациентам до 15 минут. Настроить телефонную станцию таким образом, чтобы она автоматически перезванивала пациентам, которые не дождались ответа оператора.

Результат: Снизили количество неотвеченных звонков до 1,9%, что привело к существенному увеличению количества дозвонившихся в клинику.

Часть 2. Увеличение конверсии принятых звонков в запись на прием HADI-4

Гипотеза: Операторы колл-центра не умеют правильно принимать входящие обращения и продавать услуги клиники.

Действие: Обучение операторов (приглашение тренера, специализирующегося на обучение операторов медицинских центров), изменение внутренних стандартов, изменение KPI и создание новых скриптов для сотрудников. На этом этапе запустили процесс прослушивания всех принятых звонков и анализ качества работы операторов.

Результат: Увеличили конверсию из входящих обращений пациентов в запись на прием с 26,3% до 38,2%, что привело к росту количества записавшихся пациентов.

HADI-5

Гипотеза: Операторы не могут одинаково хорошо работать со всеми медицинскими направлениями.

Действие: Разделить операторов по направлениям. Внести изменения в телефонную станцию, которая будет маршрутизировать звонки (на основании подменных номеров) в соответствии со специализацией операторов.

Результат: Обработка звонков с учетом специализации операторов позволила добиться увеличения конверсии из звонка в запись на прием с 38,2% до 42,1%.

HADI-6

Гипотеза: Информация предоставляется в рекламный отдел неоперативно. В результате - наличие «некачественных» звонков из рекламы. Например, запись к врачу, находящемуся в отпуске, запись на несуществующую услугу, запись на прививку, когда нет вакцины, и так далее.

Действие: Своевременное предоставление колл-центром информации сотрудникам из отдела рекламы о всех оперативных изменениях в работе клиники. Контроль изменения рекламных объявлений и страниц сайта.

Результат: Снизили количество «некачественных звонков», что привело к росту конверсии из дозвонившихся пациентов в запись на прием с 42,1% до 44,4%.

Часть 3. Увеличение конверсии записи в приход к врач HADI-7

Гипотеза: Напоминание клиенту по телефону повышает конверсию прихода и дает возможность в случае отказа записать его на другое время.

Действие: Для части пациентов была настроена телефонная станция, которая в автоматическом режиме связывала оператора с записанным пациентом, для того чтобы напомнить о приеме и получить подтверждение прихода в клинику.

Результат: За счет наладки автоматизированного напоминания пациенту о приеме, мы смогли повысить конверсию из записавшихся пациентов в дошедших на первичный прием в клинику с 82,5% до 85,4%.

HADI-8

Гипотеза: Напоминание пациенту от лица врача, к которому он записался, дает увеличение конверсии в приход на прием.

Действие: Разработаны скрипты для операторов для напоминания записавшимся пациентам.

Результат: Внедрение новых скриптов разговоров для операторов колл-центра увеличило конверсию из записи в дошедших с 85,4% до 87,1%.

Как видите, комплекс мер по оптимизации работы колл-центра при использовании HADI-циклов позволил увеличить количество пришедших в клинику пациентов в 2,3 раза.

В процессе работы мы сделали следующие выводы:

• В колл-центре клиники работает неквалифицированный персонал. Несмотря на то, что операторы являются важным звеном в процессе привлечения пациентов в клинику, на эту позицию набирают малоквалифицированных и «дешевых» сотрудников. Влияние этой проблемы снижается проработкой скриптов и обучением персонала.
• Некорректный KPI - система мотивации операторов не привязана к конечному бизнес-результату - приходу пациента в клинику.
• В силу того, что нужны специалисты совершенно разной компетенции - аналитики, эксперты в области продажи по телефону, технические специалисты и так далее - клинике сложно решить задачу собственными силами.