86 тыс уникальных посетителей в чат-бот для мобильного оператора

Авторы кейса

Даниил Нестеров

Продюсер проектов

Михаил Федоров

Руководитель отдела исследований, digital strategist, совладелец Completo

Сергей Сухоплюев

Руководитель юнита трафик

Задачи

Изучить путь клиента, понять, какие стадии решений он проходит

Определить точки отказов и найти способы прогрева клиентов

Внедрить чат-бот для “подогрева” клиентов

Привлечь потенциальных клиентов

Изучить путь клиента, понять, какие стадии решений он проходит

Определить точки отказов и найти способы прогрева клиентов

Внедрить чат-бот для “подогрева” клиентов

Привлечь потенциальных клиентов

Сложности проекта

Падение продаж продукта

Продавцы хорошо продают тем, кто уже готов к покупке. Не разбирающимся в теме клиентам сложно что-то продать или надо потратить огромное количество усилий.

Слишком простой продукт / слишком сложный продукт

Многие клиенты недовольны имеющимся функционалом, желают более кастомизированную версию продукта.

Ошибки отдела продаж или неоправданные ожидания

Продукт нередко продают как облачную АТС (автоматическую телефонную станцию) с дополнительными возможностями клиентам, которые искали ВАТС(виртуальную автоматическую телефонную станцию). В итоге, клиент все равно потом переключается на АТС, так как ему лишний функционал не нужен.

Старая самописная CRM

Проблематично внедрять изменения. Любая модификация такой CRM достаточно дорого обойдется и займет много времени.

Комментарий эксперта:

Даниил Нестеров

Аккаунт-директор проекта

«Продукт мобильного оператора, который мы должны были продвигать - это уже интегрированные IP АТС, колл трекинг, менеджер задач и еще немного дополнительного функционала с единым счетом за весь комплекс услуг и от единого вендора. По сути, это готовое решение для микробизнеса, который работает на входящих звонках. Необходимо было понять, как потенциальные клиенты принимают решения о покупке и протестировать гипотезы повышения продаж.».

Как мы это сделали

1. Анализ данных из систем аналитики

Нами были собраны данные из Google Analytics за последние 6 месяцев. Выбранное целевое действие - “Отправка заявки”.

Нам необходимо было определить, какие барьеры мешают пользователю совершить целевое действие.

Для этого мы провели анализ данных в GA по следующим пунктам:

Определение длины пути в цепочке принятия решения до заявки;
Выявление цепочки каналов, которые были в пути клиента перед отправкой заявки на подключение услуги;
Определено среднее время от первого знакомства с сайтом до принятия решения о заявке;
Анализ посещаемости сайта;
Количество новых пользователей;
Показатель отказов;
Конверсия в заявку.

Основные пути до конверсии

Комментарий эксперта:

Михаил Федоров

Руководитель отдела исследований

“Очень большое количество конверсий, а именно 42%, происходило по прямым переходам, это довольно большая доля для прямого трафика. Это значило, что есть какие-то проблемы с настройкой аналитики. Конверсии были сгенерированы скриптом для тестирования форм.”.

2. Разработка пути клиента (CJM)

Мы разделили путь клиента на стадии принятия решения, факторы и триггеры. Для каждой стадии решения подобрали маркетинговый посыл и действия, которые будут направлены на мотивацию клиента к покупке продукта.

Фрагмент CJM (Пути клиента)

3. Сегментация рекламных кампаний

После составления пути клиента, была разработана структура рекламных кампаний, согласно которой проводилось продвижение. Для каждой рекламной компании мы прописали примеры объявлений и таргетинги.

Сегментация рекламных кампаний

4. Разработка стратегии рекламных кампаний и настройка Чат-бота

Мы разработали стратегию для настройки РК. Документ содержал в себе полное описание процесса настройки РК в Facebook, настройки ретаргетинга.

Также мы описали процесс установки виджета на сайт с уже готовым кодом.

Целью рекламных кампаний был переход в мессенджер. Здесь формировался чат-бот. В качестве чат-бота мы использовали сервис ManyChat. Была проведена интеграция ManyChat c CRM.

5. Аналитика

За 12 дней мы получили:

86 566 переходов уникальных пользователей;
12 552 обращения в чат-бот;
1 104 конвертированных лида;
171 заключенных сделок.

Скриншот аналитики

Выводы:

Понимание того, как покупает клиент, как он мыслит и взаимодействует с вашим сайтом, необходимо для того, чтобы осуществлять любые дальнейшие действия по продвижению бизнеса или продукта.

Составив подробное описание действий клиента на сайте мобильного оператора, мы сделали выводы о том, какие рекламные компании стоит запускать, какие УТП необходимо проработать для устранения возражений.

При создании РК в Google Ads мы использовали чат-бот для коммуникации с клиентом. Чат-бот служит для увеличения количества коммуникаций с клиентами, привлекает и удерживает, а также “подогревает” тех, кто еще раздумывает о покупке.

Система продаж

86 тыс уникальных посетителей в чат-бот для мобильного оператора

Авторы кейса

Авторы кейса

Задачи

Сложности проекта

Падение продаж продукта

Слишком простой продукт / слишком сложный продукт

Ошибки отдела продаж или неоправданные ожидания

Старая самописная CRM

Даниил Нестеров

Результаты

Как мы это сделали

Михаил Федоров

Вам может быть интересно