Сам себе клиент. Как Robovoice с помощью голосового бота собственной разработки продажи масштабировал

Проект Robovioce, который разрабатывает платформу для создания голосовых ботов, столкнулся сразу с двумя проявлениями болезни роста на этапе масштабирования продаж.

Во-первых, стоимость привлечения новых клиентов оказалась сравнимой с количеством денег, которые заказчики приносят нам за то время, в течение которого остаются с клиентами проекта.

Во-вторых, при росте числа лидов всё больше входящих заявок оставались без обработки и «прокисали». При перестройке модели продаж руководителям компании пришлось решиться на нетривиальный шаг. Они сделали свой продукт частью новой модели.

МегаФон ПроБизнес

Получите Кешбэк 100% за запуск рекламы с МегаФон Таргетом!

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585

Ольга Пермякова Директор по маркетингу Robovoice рассказывает, что из этого получилось.

Болезнь роста

Голосовые боты — относительно новая тема для российского рынка маркетинговых сервисов. Преимущества таких решений — оперативность коммуникации, сокращение затрат и возможность масштабирования — накладываются на здоровый консерватизм целевой аудитории.

На сегодняшнем этапе рынок далёк от зрелости, и технологию голосовых ботов внедряют только самые продвинутые компании (по классификации Джеффри Мура, новаторы и раннее большинство). Только спустя время она будет принята рынком.

Поэтому на старте проекта Robovoice мы, как нам тогда казалось, были реалистами и предпочли классическую модель продаж, когда с входящими заявками работают несколько опытных и высокооплачиваемых менеджеров, способных быстро довести лида по СПИНу до сделки.

Когда проект подошёл к точке, где компании следовало существенно увеличить продажи, мы поняли, что с традиционной моделью не всё оказалось гладко. Менеджер не всегда был объективен, принимая решение о распределении своего времени относительно лидов. Он не всегда правильно классифицировал лид и мог отправить его в корзину только потому, что конкретная заявка требовала усилий с его стороны больше, чем обычно. Например, рассказать о возможностях применения голосового бота в предприятиях конкретной отрасли, найти и привести убедительные примеры и так далее. Также менеджер мог перенести лид на следующий отчётный период, поскольку уже выполнил план по продажам.

Мы посчитали стоимость привлечения новых клиентов (customer acquisition cost) и выяснили, что в юнит-экономике нашего проекта она практически равна прогнозируемому параметру lifetime value (пожизненной ценности клиента). Это было фиаско.

Если ничего не поменять, «лобовое» масштабирование продаж нас просто убьёт.

Пиррова победа

«План Б» предусматривал более рациональное использование рабочего времени менеджеров по продажам — дорогого и потому ценного ресурса. Мы оградили сейлов от функции классификации лидов и от контактов с заявками, которые с низкой вероятностью конвертируются в продажи в ближайшее время, применив на практике основы лид-менеджмента.

Лиды с «горячей» потребностью сразу передаются в отдел продаж. Лиды, требующие взращивания, сегментируются и ставятся в «цепочки созревания», созданные под конкретные сегменты — отрасль, задача и объём звонков (ведь чем больше объём звонков, тем очевиднее выгода от внедрения нашего продукта).

Схема на новом этапе роста продаж оказалась вполне жизнеспособной. При стабильном потоке лидов мы имели 20%-ную конверсию из лида в открытую продажу после первого касания (что хорошо для несформированного рынка). А также 100% обрабатываемость лидов для последующей сегментации и включения в «цепочку созревания», характерную для конкретного сегмента.

В течение месяца доля открытых продаж увеличилась почти до 30%. Треть этой конверсии обеспечивал процесс взращивания лидов.

Всё не так

Всё шло хорошо до лета 2019 года, когда нам предстояло перейти на новый этап развития проекта. Как только мы значительно увеличили охват потенциальной аудитории и увеличили поток входящих заявок, наша модель продаж начала пробуксовывать.

Конверсия в открытую продажу снизилась до 12,5%. Число дисквалифицированных лидов с причиной «невозможно связаться» выросло с 15% до 37%. Стоимость открытой продажи повысилась в два раза.

Резкое падение ключевых метрик повлияло на маркетинг. Мы остались без объективных данных относительно эффективности используемых каналов. Стало совсем непонятно, какие каналы стоит масштабировать, а какие имеет смысл оптимизировать или вовсе отключить.

Мы лишились возможности строить прогнозы продаж. А значит, у нас отсутствовало понимание, сколько компания вообще может тратить на маркетинг в ближайшее время.

Из-за того, что при увеличении воронки лидов мы не увеличиваем количество выигранных продаж, мы теряем деньги (потраченные на рекламные кампании и упущенную прибыль) и время (конкуренты могут нас превзойти).

В общем, мы своими руками сделали так, что «бутылочное горлышко» сместилось с менеджеров по продажам на отдел маркетинга. Проблема не была решена, она просто вылезла в другом звене бизнес-процесса. Всё выглядело так, будто мы перехитрили сами себя.

Анализ ошибок

За вечер родились две гипотезы. Первая — в погоне за числом входящих заявок мы сильно ошиблись каналами. Вроде очевидно: это обусловило увеличение мусорного трафика и соответствующее падение конверсий и увеличение дисквалифицирванных лидов. Но конверсия значительно упала и в каналах, которые ранее демонстрировали существенно более высокую эффективность. Поэтому причину следовало искать и в другом.

Вторая гипотеза была связана с отделом лидогенерации: либо его сотрудники не соблюдают скрипты, либо не успевают обрабатывать лиды, число которых возросло в разы. Если раньше лидогенератор прозванивал лида в течение суток, то лавина новых заявок существенно растянула этот период. Теперь прозвон осуществлялся через 3–5 дней.

Уже теплее!

Мы сравнили актуальные параметры показаниями прошлого этапа и выяснили, что при обработке таких типов лидов, как регистрация или запрос обратной связи, из-за несвоевременности контакта почти 20% «горячих» лидов мы теряем в первые сутки.

Ага, кажется, вот они, наши выпадающие проценты эффективности. А ещё 12–15% — при обработке, если перезваниваем лиду более чем через 3 дня. Bingo!

Чтобы вернуть эти проценты, нам необходимо решить банальную задачу — перезванивать по заявкам ASAP. И здесь мы приняли, пожалуй, самое правильное и важное решение: использовать для этих целей голосового робота, которого сами же и разрабатываем.

Dogfooding применяют многие технологические компании. Это помогает не только решить с помощью продукта насущную бизнес-проблему, но и побыть в роли клиента собственного сервиса и понять, насколько наша разработка удобна и полезна для выполнения тех задач, для которых она создавалась.

Вкалывает робот

Остальное — вопрос техники. Мы сфокусировались на малом — на автоматизации первичного прозвона и на квалификации лида. Напомню, именно на этих стадиях бизнес-процесса образовывался «затык» при прохождении лидов.

Нам пришлось поработать со скриптом. Мы максимально сжали текст, сделали вопросы максимально чёткими и понятными. Вот как работает скрипт в разговоре с клиентом:

Сейчас голосовым ботом отрабатывается 100% лидов, за исключением рекламных кампаний и некоторых форм обратной связи, предусматривающих коммуникацию менеджера.

С помощью коннектора мы настроили интеграцию с Bpm`online. Теперь наш робот не только позванивает лиды, но и вносит данные о прозвоне в CRM.

Ещё ниже цена контакта оказалась, когда мы интегрировали голосовой бот в «цепочку взращивания». Например, Robovoice часто проводит вебинары. За час-полтора до мероприятия робот обзванивает зарегистрировавшихся и напоминает о скором событии. В этом сценарии стоимость контакта составляет 2,7 ₽. Обзвон эффективнее email-рассылки в три раза.

Также мы применили голосового бота для кросс-продаж по «холодным» базам, то есть по клиентам других проектов нашей группы компаний. Целью голосовой коммуникации было выявление заинтересованности и назначение демонстрации продукта. Бот отлично справился.

Да, конверсия с применением голосового бота в сравнении с живым оператором колл-центра была чуть ниже (1,1% против 1,4%), но это с лихвой компенсировалось охватом — более 3 тысяч звонков в сутки против 360 контактов силами колл-центра.

Цена цели при применении Robovoice — 455 ₽, а в сценарии использования колл-центра — 857 ₽. Таким образом, голосовой бот обеспечивал почти двухкратное преимущество в цене и десятикратное преимущество в охвате.

Заключение

Без преувеличения, для нас это был очень важный опыт. Мы решили проблему необработанных лидов, справились с болезнью роста, в деталях освоили свой продукт и лучше поняли, в каком направлении развивать его дальше.

В скором времени мы планируем применить нашего бота для автоматизации контроля качества, в том числе измерения лояльности через Net Promoter Score и индекса измерения удовлетворённости потребителя (CSI, или customer satisfaction index). Также есть планы применить бота для автоматизации повторных продаж и идея создать в Robovoice ассистента живому менеджеру по продажам, который будет выполнять рутинные задачи.

Но сможет ли голосовой бот заменить менеджера по продажам? На нынешнем этапе развития технологий скорее нет, чем да. Пока роль Robovoice и ему подобных решений сводится к поддержке продаж, и здесь, как мне кажется, он может улучшить уже существующие бизнес-процессы практически в любой компании.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.