Кейс МТС Exolve и автолизинговой компании

Главная
Все кейсы
Увеличили процент дозвона до холодных клиентов с помощью МТС Exolve

Индустрия
- Финансы
Функция
- Продажи
- Маркетинг

Продукты

Индустрия
- Финансы
Функция
- Продажи
- Маркетинг
Продукты
Роботы

Суть проблемы

Специалисты лизинговой компании обзванивают клиентов, чтобы рассказать о новых услугах и предложить варианты сотрудничества. Эффективность привлечения клиентов по телефону снижалась, а затраты на заключение сделки регулярно росли.

Компания проанализировала свои действия и решила оптимизировать алгоритм. Необходимо было увеличить скорость обзвона, процент дозвона до клиентов и снизить себестоимость звонков.

Большое количество недозвонов При ручном обзвоне сотрудники попадали на автоответчик или не могли дозвониться
Низкий процент дозвона Сотрудники за день могли обзвонить сколько угодно клиентов, но конверсия в дозвон оставалась на уровне 10% и слабо предсказывалась
Высокая стоимость сделки При ручном обзвоне и низкой конверсии маржинальность успешных сделок не покрывала затраты на привлечение

Специалисты МТС Exolve проанализировали текущую ситуацию и предложили сделать ротацию номеров при совершении звонков. Это помогает ускорить процесс и при этом снизить число недозвонов. Далее совместно с представителями автолизинговой компании разработали новые скрипты для голосового ассистента. Для того, чтобы отслеживать и улучшать эффективность, все данные по звонкам фиксируют в CRM, включая записи разговоров и их расшифровку.

Для этого в МТС Exolve:

подключили пул номеров
разработали сценарии обзвона базы клиентов
связали платформу с CRM-системой для передачи информации
настроили подробную отчётность

Как это работает с МТС Exolve

Для работы с холодной базой собрали шесть каруселей. Каждая карусель — это база из нескольких номеров, которые перебираются при недозвоне до абонента. Решение по ротации номеров автоматически пытается дозвониться до клиентов. Если не ответили с первого раза, то платформа автоматически меняет номер и продолжает попытки дозвониться.

Когда абонент отвечает, у цифрового ассистента есть несколько схем. Голосовой помощник реагирует на слова-триггеры, например «не интересно», «занят», «перезвоните» или «да, мне интересно», и запускает нужный сценарий общения. Если клиенту неудобно говорить, бот интересуется, когда можно перезвонить, и автоматически заносит данные в план. Если клиент отвечает, что ему не интересно предложение, робот прощается и помечает номер в CRM-системе.

После разговора запись транскрибируется, отправляется в информационную систему для анализа, а карточка клиента автоматически передвигается по воронке. Затем сотрудник связывается с уже тёплым клиентом и ведёт его к сделке.

В отдельном личном кабинете боту задают временные рамки действия, что помогает реализовать любую стратегию обзвонов и расширяет возможности отдела маркетинга.