Как повысить выручку на 5,5 миллионов с помощью автоматизации бизнес-процессов? Кейс сети магазинов

Как повысить выручку на 5,5 миллионов с помощью автоматизации бизнес-процессов? Кейс сети магазинов

0

По данным исследований из открытых источников, практически каждый крупный интернет-магазин использует систему лояльности, и пользователи участвуют одновременно как минимум в 14 бонусных программах. При этом используют менее половины из них. Рассказываем, как один из наших клиентов заставил систему лояльности работать, и за счет этого повысил выручку более чем на 5 500 000 рублей.

Особенности клиента

Компания, обратившаяся к нам, — крупная сеть магазинов одежды с филиалами по всей РФ. Она постоянно работает над удержанием постоянных клиентов и увеличением среднего чека. Для этого в компании реализована система бонусов. Совершая покупку, покупатель получает некоторое количество бонусных баллов, которые можно потратить в течение полугода на следующую покупку.

Маркетологи компании ввели «сгорающие» баллы для того, чтобы пользователи чувствовали ограничение времени и торопились использовать предложение. Однако это не работало: по данным компании, около 80% клиентов никогда не использовали бонусы и не совершали повторных покупок в магазинах сети

Руководство компании обратилось к нам за решением задачи с помощью новых технологий.

Поиск решения

До нашего вмешательства в компании возвращали клиентов с помощью смс-рассылок.
Клиенты сети получали уведомления о количестве своих бонусов и том, в какой момент они сгорают. Стоимость одной смс составляла 3 рубля.

На оповещение около 11000 клиентов уходило 33000 рублей. Средняя конверсия составляла 10%, и ежемесячная выручка с учетом среднего чека — 1 650 000 рублей.

Таким образом, затраты были оправданы, однако конверсия далеко не оптимальна: большая часть клиентов не реагировала на призыв. Это было связано с ограничениями смс-рассылок:

  • количество символов в рассылке ограничено, и весь текст акции в него не помещается. Приходилось сообщать только самую основную информацию — количество бонусов и период их действия;
  • не предусмотрена обратная связь от клиентов, поэтому невозможно определить почему они не воспользовались предложением. А значит нельзя отработать возражение и убедить их.

Мы предложили заменить смс-рассылки на Голосового робота. Он автоматически обзванивает клиентов, беседует с ними в рамках прописанного сценария практически так же, как специалист колл-центра. Однако совершает звонки гораздо быстрее и обходится компании дешевле.

Для подключения робота мы выгрузили базу клиентов, у которых через две недели сгорают бонусы, и создали сценарий диалога:

Робот: «(Имя клиента), добрый день. Звоню из магазина Fashion, напоминаю, что у вас есть (количество) бонусных баллов, которые сгорают через две недели. Самое время их потратить, тем более, что сейчас у нас действуют скидки до 50% на новые коллекции. Вам интересно наше предложение?»

Если человек отвечал «Нет», робот говорил:

«Понимаю вашу реакцию, но мы сейчас готовы сделать вам настолько выгодное предложение, что вы будете приятно удивлены. Хотите я пришлю вам промокод в смс с увеличенным кол-вом бонусов с покупки?»

Если человек говорил «Да», то в ответ слышал:

«Хорошо, сейчас пришлю. Ожидаем вас в течение 2 недель, чтобы ваши бонусы не пропали».

Робот мы интегрировали с системой CRM так, чтобы он автоматически вносил данные по итогам разговора. Так менеджеры могут отследить, кто из клиентов воспользовался предложением.

Результаты

Голосовой робот обработал базу клиентов из чуть более чем 11000 человек, и отправил 7502 промокода. Конверсия в продажи оказалась в четыре раза выше, чем при использовании смс-рассылки: предложением воспользовались 3725 клиентов.

Выручка при использовании маркетингового инструмента — в пять раз выше по сравнению с смс-уведомлениями — более чем 5,5 млн рублей при затратах 53000 р. Соотношение выручки и затрат — 107 раз.

Редакция MCN Telecom
Поделиться статьей
Комментарии: