Прокачать апсейлы и увеличить средний чек на 45%: запуск ИИ в салоне цветов

B2C
B2В
Искусственный интеллект выявил критическую нехватку апсейлов и помог с нуля наладить сбор и аналитику клиентской обратной связи.
Кейс Онлайн-магазина Цветофор
amoCRM
билайн
Онлайн-салон цветов, флористики и подарков, работающий по Улан-Удэ, Кяхте (оба — Бурятия) и Ангарску (Иркутская область). Занимается подбором букетов и доставкой. Обслуживает более 80 постоянных корпоративных клиентов.
Онлайн-магазин «Цветофор»
О клиенте
12
доставлено за всё время
тысяч букетов
общий штат компании
20
сотрудников
930
в месяц
лидов
в отделе продаж
6
менеджеров
Проблема: нет системы контроля и полноценной аналитики, менеджеры не проводят апсейлы
«Цветофор» — онлайн-магазин с большим количеством дополнительных услуг. Помимо цветов, компания продаёт шары, игрушки и предлагает разные опции вручения подарков: например, «приложить конверт с деньгами» и "цветы вручает ростовая кукла". Но за менеджерами было замечено, что они недостаточно часто предлагают клиенту эти и другие услуги.
Также была распространённая проблема с непрозрачностью продаж:
без отдела контроля качества (ОКК) функции РОПа выполняет собственник. Просмотром CRM и изучением аналитики ему удавалось заниматься в лучшем случае один раз в несколько недель, поэтому какие-то показатели считались плохо, а некоторым не уделялось внимания вообще (например, статистике отказов).
В какой-то момент руководство «Цветофора» пришло к выводу, что из-за отсутствия контроля продаж может систематически терять часть выручки, и вопросом надо заняться.
Реализация
В стандартный функционал «bewise» входят анализ диалогов, выставление оценок за разные этапы (приветствие, квалификация, презентация и т. д.) и формирование дэшборда со всеми оценками и детализацией. Эти возможности нейросети позволили легко реализовать для «Цветофора» дэшборд Качество коммуникаций.
Чтобы нейросеть могла ставить оценки, мы научили «bewise» распознавать ряд критериев, свойственных бизнесу именно этого клиента:
«Доп.продажи» стали одним из критериев, которые оценивает нейросеть по итогам диалога и за который выставляет отдельную оценку. Чтобы получить максимальный балл, менеджер должен предложить минимум 3 доп. услуги. А вверху дэшборда по каждому критерию выводится средняя оценка отдела.
Нейросеть следит, чтобы все эти критерии были выяснены или проговорены менеджером в ходе диалога, и по части из них выводит статистику (об этом чуть ниже).
повод покупки цветов
бюджет
вид цветов и цвет
количество цветов
вся квалификация касательно доставки (есть ли самовывоз, на какой адрес и к какому времени)
акции и спецусловия (например, изменение цены в зависимости от количества цветов в букете).
Чтобы с нуля выстроить работу с отказами, по ним мы вывели данные аналитики на отдельный дэшборд. В системе фиксируются все отказы без исключения. В статистике их количество выводится в разбивке по клиентским сегментам; отдельно указывается количество отказов по нецелевым и неквалифицированным лидам.
И ещё одна функция, которую мы реализовали, — подсчёт и визуализация продуктового фидбека. Выше мы перечисляли критерии, которые распознаёт нейросеть. На основе поводов дарения и вида цветов «bewise» строит диаграммы, по которым можно быстро увидеть предпочтения клиентов; диаграммы можно посмотреть по любому периоду времени. Для показателя «вид цветов» предусмотрены дополнительные варианты «цветы на усмотрение продавца» (когда клиент предоставил выбор менеджеру), «другой цветок» и «не выявлено».
Результаты
70%
в
диалогов
менеджеры не делали апсейл
45%
2
месяца
через
рост среднего чека
KPI
ввёл заказчик для менеджеров — процент апсейлов
Новый
8%
на
увеличилась выручка за октябрь год к году за счёт коррекции ассортимента
Хотите разгрузить менеджеров по продажам
и иметь прозрачную аналитику по лидам?
Напишите нам