Как мы помогли онлайн-школе отследить, откуда утекли заявки на 12 млн рублей за год

После введения прозрачной аналитики, цифр – собственнику компании станет понятно, какой из отделов показывает самые слабые показатели – понимая это, нам важно было донести всем сторонам ценность таких нововведений.

Сразу мы провели презентацию всех инструментов, которые собираемся внедрить, а также рассказали, как они будут полезны компании. Предлагаю вам представить, что были на этой презентации – и также изучить наше предложение. Поехали!

Таким образом, прослушав несколько типичных звонков в сделках, станет кристально понятно, в чем дело низкой конверсии. Кстати, многие наши клиенты говорят, что им не нужна телефония, якобы, они сидят в одном офисе с менеджерами) Хорошо, а как тогда возвращаться к информации, которую обсудили в звонке – как понимать, что обсудили, а что нет с клиентом в предыдущей коммуникации? Как собирать информацию о пропущенных звонках? Как считать количество перезвонов по пропущенным? Много вопросов и мало ответов.

Полезный подарок для вас по ссылке:

Скачайте PDF шаблон идеальных воронок именно для продаж в вашей нише

Когда мы получили данные для анализа, важно систематизировать работу с ними – регулярно прослушивать звонки, просматривать переписки. Но времени РОПа для этого может не хватать, к тому же, оно стоит достаточно дорого.

Для этого мы предложили коммерческому директору внедрить систему автоматического контроля звонков / переписок с помощью искусственного интеллекта.

В этом проекте мы подключили сервис Salekit в AmoCRM, обучили нейросеть на чек-листе ОКК компании, стали собирать статистику менеджеров в отдельный дашборд.

Как это работает, можете прочитать в этой нашей статье

От скорости, точности обработки обращений зависит конверсия в отделе продаж в современных конкурентных рыночных условиях – когда в поиске большое предложение, а спрос ограничен. Побеждает та компания, которая будет реагировать быстрее всего на оставленные заявки.

Базовая CRM умеет собирать и замерять не все данные – для этого нами были разработаны несколько виджетов, которые демонстрируют ключевые цифры:

• Скорость ответа на первичное обращение клиента (Количество минут) – далее среднее ответа на первую заявку каждого менеджера
• Дата последнего звонка клиенту, длительностью более 30 секунд(Для работы с базой)
• Наиболее длительное время ответа клиенту за сутки

Все эти показатели позволяют быстро реагировать на бездействие менеджера, с которыми далее важно проводить беседы, влиять на скорость работы, автоматизировать какие-то действия.

В CRM системе это настраивается через маркетинговый инструмент сегментации – статической или динамической.

В разделе «Покупатели» мы настроили работу с постоянными касаниями клиентов, которые давно не совершали покупки. А для тех, кто переходит в зону «Лояльных» и «Перспективных» – постоянные маркетинговые акции для удержания.

Поскольку в компании есть продукт с постоянными и регулярными платежами – важно контролировать удержание учеников – для этого нами был разработан алгоритм определения потенциальных уходов клиентов.

Что мы сделали:

1. Собрали историю взаимодействия с клиентами из CRM
2. Посмотрели, какие общие признаки есть у всех, кто уходил через 3 месяца после наблюдаемого взаимодействия
3. Обучили модель, которая сможет по тестовой выборке с историей покупок – предсказывать с точностью 70% учеников в зоне риска оттока.

Это помогло сфокусировать внимание менеджеров-фермеров на небольшой группе студентов.

Для собственника было важным оцифровать работу компании в визуальном представлении дашбордов с ключевыми показателями. Что мы собственно и сделали.

Организовали интеграцию AmoCRM с Яндекс DataLens – вывели ключевые данные в графики и диаграммы.

Проведем интервью с вами и вашей командой. Распишем, как выстроены бизнес-процессы. Разработаем план их автоматизации и внедрения CRM.