Кейс: Как определить готовность лида к покупке без надоедающих телефонных звонков?
Кейс «Конгру» по внедрению системы персонифицированной аналитики
Один из клиентов «Конгру» продаёт большой и дорогой продукт (мебель премиум-класса). Длительность продажи может составлять от 3 недель и до 1.5 лет.
Типичный сценарий сделки:
- Входящее обращение с сайта (звонок или заявка) →
- Первый разговор менеджера по продажам с потенциальным клиентом →
- Договорённость о следующем контакте (звонок, письмо, встреча) →
- n-ное количество контактов →
- Заключение сделки
Основная проблема на промежуточных этапах сделки — невозможность связать данные между онлайн-активностью посетителей сайта и общением c менеджером по продажам. Это и стало главной задачей.
В психологии есть понятие »язык телодвижений» — наука о том, как понять состояние человека по его внешним проявлением (выражение лица, поза, жесты).
В интернет-маркетинге тоже есть »цифровой язык телодвижений» — персонифицированная аналитика. Вы оцениваете интересы каждого пользователя, его мотивы и готовность к покупке.
Понять это можно по следующим данным (подробно разбираем ниже по кейсу):
- Количество посещений сайта конкретным пользователем;
- Источники посещений (из каких каналов он приходил на сайт);
- Маршрут и активность пользователя на сайте (какие страницы и сколько раз он посещал перед тем, как обратиться в компанию).
Яндекс.Метрика и Google.Analytics дают только общие данные (все клики, просмотры, посещения) —они нам не помогут. Нужна именно персонифицированная аналитика по каждому посетителю.
Плюс, к задаче добавлялась одна сложность: 80% обращений в компанию — это звонки, а не заполнение форм на сайте. Для получения данных о посетителях, которые совершили звонок, требовалась интеграция с российской системой колл-трекинга (в компании уже 1.5 года используется сервис Alloka).
Интегрировать западную систему с российским колл-трекингом — это крайне трудоёмкая задача. Поэтому была найдена альтернатива — русскоязычный сервис персонифицированной аналитики Carrot Quest, который обеспечил интеграцию с Alloka.
Помимо сбора информации о пользователях, в CarrotQuest есть инструменты, которые помогают как автоматически, так и вручную вести пользователя к покупке (онлайн-чат, email-рассылки, всплывающие окна).
Результат интеграции: как только поступает обращение от лида (звонок по телефону или заполнение формы на сайте), то сразу отображается вся информация по данному лиду.
Принцип работы интеграции показан ниже:
Ключевая выгода: из всех лидов можно выделить сегмент тех, кто возвращается на сайт (либо самостоятельно, либо после звонков и писем от менеджеров компании). После действий пользователя, данные из CarrotQuest загружаются еще и в личную карточку в CRM.
Таким образом, из всей базы лидов можно выделить наиболее заинтересованную аудиторию. Это повышает эффективность отдела продаж — специалисты работают с уже «подогретой» аудиторией, не растрачивая время на тех, кто еще не готов к покупке (этот сегмент еще предстоит вовлечь и довести до покупки).
По каждому лиду ведется персональная работа, основанная на полученных данных. Например, один из пользователей постоянно приходил на сайт компании с сайта по продаже автомобилей представительского класса. В переписке с ним менеджер использовала сравнения с покупкой дорого автомобиля, это принесло результат.
Вот как выглядит карточка пользователя с подробной информацией в Carrot Quest:
Результат: из 400+ лидов, которые планировали делать ремонт и заказывать мебель в 2016 году, за первый месяц использования этой системы было выявлено 70 лидов, которые действительно проявляют интерес к совершению сделки.
При этом без анализа активности лида на сайте выявить этот интерес намного сложнее — клиенты часто не берут трубку или просят перезвонить позднее (т.к. им неудобно разговаривать). А предложение о покупке, когда пользователь к ней еще совсем не готов, может только оттолкнуть. Чтение писем и многократное посещение определенных страниц сайта говорит об интересе к покупке в целом, и к самой компании.
Например, благодаря Carrot Quest был выявлен лид, который собирался посетить офис компании, однако на встречу так и не приехал.
Ему было отправлено письмо, которое он открыл и перешёл на сайт по ссылке внутри. Через 15 минут менеджер позвонил ему, однако клиент не взял трубку. Тем не менее, клиент продолжил изучать сайт и в день звонка, и на следующий день. Таким образом, был подтверждён его интерес.
После этого была проведена индивидуальная работа — были подготовлены письма с кейсами, которые отвечают потребностям данного клиента. Письма отправлялись с интервалом в 4–5 дней. По статистике открытий писем и посещений сайта стало очевидно, что у данного лида есть большой интерес к сделке.
Уже после такой «арт-подготовки» было отправлено специальное предложение — предлагали именно ту коллекцию мебели, которую он регулярно смотрел на сайте.
Результат — на следующий день после получения письма лид самостоятельно позвонил менеджеру и попросил оформить договор. От момента первого звонка и до заключения сделки прошло 2 месяца, при этом основная коммуникация велась через e-mail-рассылку, которую читал потенциальный клиент (на телефонные звонки он отвечал редко и неохотно).
Важно: когда вы выявите определенные закономерности — какие сценарии и коммуникации лучше всего действуют на определенный сегмент (конверсия в покупку высокая), то сможете автоматизировать весь процесс. В CarrotQuest можно делать триггерные сообщения с тонкой настройкой аудитории, тогда сервис будет сам автоматически доводить до покупки некоторые сегменты.
© Megamozg
