Как ИИ-решения помогают повысить эффективность запроса контактов клиентов
Время чтения: 8 минут
Как ИИ-решения помогают повысить эффективность запроса контактов клиентов: кейс Конкордия-Авто
Получение контактной информации конечных клиентов — это один из ключевых этапов воронки продаж для компаний, работающих через посредников. От того, насколько эффективно менеджеры справляются с этой задачей, зависит успех всей сделки. В этой статье мы разберем, как ИИ-решения помогают оптимизировать этот процесс, рассмотрим кейс компании Конкордия-Авто и добавим полезные примеры и сравнения с традиционными методами работы.
Почему запрос контактов так важен?
Контактная информация конечных клиентов — это основа для дальнейшего взаимодействия и продаж. Однако запрос контактов часто вызывает сложности у менеджеров. Клиенты могут неохотно делиться своими данными, ссылаясь на конфиденциальность, недоверие или отсутствие интереса.
Проблемы традиционного подхода:
- Отсутствие единого стандарта: Менеджеры используют разные подходы, что приводит к непоследовательности в работе.
- Сложности с возражениями: Не все сотрудники умеют грамотно работать с отказами.
- Недостаток аналитики: Руководители не всегда понимают, какие методы работают лучше, а какие — хуже.
Пример: Представьте, что менеджер звонит клиенту и просит контактные данные для уточнения деталей. Клиент отказывается, ссылаясь на занятость. Без четкого сценария менеджер может растеряться и упустить возможность продолжить диалог.
Как ИИ-решения помогают в запросе контактов?
Современные ИИ-платформы предлагают инновационные подходы к решению этой задачи. Они анализируют тысячи звонков, выявляют успешные практики и формируют стандарты, которые помогают менеджерам эффективно запрашивать контакты. Рассмотрим, как это работает на примере компании Конкордия-Авто.
Внедрение ИИ-решений в Конкордия-Авто
Компания Конкордия-Авто внедрила ИИ-платформу, которая разработала уникальный стандарт запроса контактов клиентов. Этот стандарт доступен как руководителям, так и менеджерам в режиме реального времени через интерфейс платформы и резюме звонков в Telegram-канале.
Три типа сценариев:
- Сценарии для первичного запроса контактов: Помогают менеджерам аргументировать свою просьбу и избежать возражений.
- Пример: Если клиент сомневается, менеджер может сказать: «Мы запрашиваем контакты, чтобы оперативно уточнять детали и предлагать вам лучшие условия».
- Сценарии для работы с возражениями: Учитывают самые распространенные отказы, такие как «Я не хочу оставлять свои данные» или «Мне это не нужно».
- Пример: Если клиент говорит, что не хочет делиться контактами, менеджер может ответить: «Ваши данные останутся конфиденциальными, и мы используем их только для уточнения деталей сделки».
- Дополнительные сценарии для повторных попыток: Помогают деликатно вернуться к запросу контактов, если первые попытки были неудачными.
- Пример: «Мы понимаем, что вы заняты, но контактные данные помогут нам предложить вам более выгодные условия».
Преимущества использования ИИ-решений
1. Унификация подхода
Все сценарии унифицированы, что помогает менеджерам привыкнуть к единому образу мышления при работе с возражениями. Это снижает вероятность ошибок и повышает уверенность сотрудников.
Сравнение:
- Без ИИ: Каждый менеджер действует по-своему, что приводит к разным результатам.
- С ИИ: Все сотрудники используют проверенные сценарии, что повышает общую эффективность.
2. Детализация и гибкость
Каждый сценарий содержит подробное описание ситуации, рекомендуемые действия и примеры успешных практик из реальных звонков. Это позволяет менеджерам быстро освоить техники и применять их в работе.
Пример: Если клиент говорит, что не хочет оставлять контакты, потому что боится спама, ИИ предлагает менеджеру объяснить, что компания не передает данные третьим лицам.
3. Реальные данные и постоянное обновление
ИИ-решения анализируют тысячи звонков и обновляют стандарты как автоматически, так и вручную. Это позволяет учитывать изменения в потребностях клиентов, новые тренды и свежий опыт менеджеров.
Пример из практики: В Конкордия-Авто ИИ выявил, что клиенты чаще соглашаются оставить контакты, если менеджер упоминает о персонализированных предложениях. После добавления этого аргумента в сценарии конверсия выросла на 12%.
Сравнение с традиционным подходом
| Критерий | Традиционный подход | С использованием ИИ |
|---|---|---|
| Скорость обучения | Требуется время на обучение каждого менеджера. | Сценарии доступны сразу, обучение быстрее. |
| Работа с возражениями | Зависит от опыта менеджера. | ИИ предлагает готовые решения. |
| Анализ эффективности | Ручной анализ занимает много времени. | ИИ анализирует данные за считанные минуты. |
| Обновление стандартов | Требует времени и усилий руководителей. | ИИ обновляет стандарты автоматически. |
Примеры из других отраслей
Ритейл
В ритейле ИИ помогает анализировать поведение покупателей и предлагать персонализированные рекомендации. Например, если клиент интересуется определенным товаром, система может предложить ему сопутствующие товары.
Пример: В одной из сетей супермаркетов ИИ выявил, что клиенты, покупающие кофе, часто интересуются десертами. Это позволило увеличить продажи за счет перекрестных предложений.
Финансовый сектор
Банки используют ИИ для анализа кредитных заявок и персонализации предложений. Например, система может предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью заинтересуются новым продуктом.
Пример: Один из банков внедрил ИИ для анализа заявок на кредиты. Это позволило сократить время обработки заявок на 30% и снизить уровень отказов.
Как внедрить ИИ-решения в бизнес?
- Определите задачи: Решите, какие процессы вы хотите автоматизировать. Например, это может быть запрос контактов, анализ звонков или обучение сотрудников.
- Выберите платформу: Существует множество ИИ-решений, которые предлагают готовые инструменты для анализа данных.
- Обучите сотрудников: Менеджеры должны понимать, как использовать ИИ и интерпретировать его рекомендации.
- Оценивайте результаты: Регулярно анализируйте, как внедрение ИИ влияет на ключевые показатели эффективности (KPI).
Выводы
Использование ИИ-решений для запроса контактов клиентов — это эффективный способ повысить конверсию на важном этапе воронки продаж. Такие технологии помогают унифицировать подход, работать с возражениями и обучать менеджеров на реальных данных.
Кейс Конкордия-Авто показывает, что внедрение ИИ позволяет не только улучшить результаты, но и сделать процесс более прозрачным и управляемым. Для компаний, стремящихся к повышению эффективности, такие решения становятся не просто желательными, а необходимыми.