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.

Кейсы /

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

930

в месяц

лидов

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).

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

Хотите разгрузить менеджеров по продажам
и иметь прозрачную аналитику по лидам?

Напишите нам