Дополнительный миллион с «Брошенных корзин» силами call-центра

Смотрите в каталоге
e-CRM, social-CRM

Кейс о том, как мы стали звонить по брошенным корзинам, и нас даже не прокляли. Рассказывает Директор интернет-магазина Svetodom.ru, Денис Борисов

Что вы делаете с брошенными корзинами? Наверное, присылаете клиенту письмо в формате «вы забыли в корзине». Или догоняете покупателя ретаргетингом. Да, мы тоже все это делаем. Но всегда было как-то жалко терять контакт с клиентом. Хотелось просто спросить: «Ну что, что тебе не понравилось? Чего не хватило? Скажи - мы исправим». 

Несколько месяцев назад мы попробовали внедрить на сайте новый метод работы с «брошенками». Скажу сразу, что он принес нам +5% к обороту сразу же или 200 дополнительных заказов за месяц. В деньгах это около 1 млн руб оборота. Решение, которое мы внедрили, предоставил нам подрядчик LeadHit, но в принципе, если у вас есть желание, можно разработать софт и алгоритмы самим. Если 5% для вас мелочи - можете дальше не читать. А для нас это оказалось одним из наиболее перспективных и растущих направлений на сегодняшнем сложном рынке.

Итак, к сути. На момент эксперимента у нас в день фиксировалось существенное количество брошенных корзин. Часть из этих покупателей потом вспоминала о корзине и возвращалась на сайт. Но многие - никогда. Эту массу потенциальных покупателей мы решили вернуть через звонки.

Нужно было автоматизировать отправку триггерных писем в наш отдел продаж, по тем посетителям, кто оставлял свой номер у нас на сайте и бросил корзину. Соответственно, если посетитель хоть раз в жизни вводил заветные цифры на вашем сайте, по нему можно подтянуть его анонимную историю посещения и связать с текущей сессией. Дальше автоматика. Отправляем письмо в отдел продаж о незавершенном заказе, в ней уже есть информация как по номеру телефона клиента, так и по тому, что он забыл в корзине.

Пример письма:

1. Само оповещение, которое прилетает в отдел продаж

2. Также приходят товары, которые были в корзине у посетителя

Прошу еще раз отметить, что используются только те данные, которые посетитель самостоятельно.

Пока технари ковырялись с настройками, мы разработали скрипты для отдела продаж. От наивно-раздражающей формулировки «вы не оформили заказ, давайте я вам помогу» мы отказались сразу. Решили идти от основных возражений, «болей» клиента. Согласно нашему опросу, большинство покупателей, которые не завершили заказ, уходят, потому что:

  • Дорого, и в этом скрипте мы предлагали альтернативу или согласовывали другие условия;
  • Не было времени оформить заказ – и тогда мы оформляли заказ за клиента;
  • Случайно закрыли сайт – это самый простой вариант;
  • С чем-то не разобрались на сайте – тут, конечно, невозможно было написать универсальный скрипт, и в каждом случае менеджеру приходилось на ходу разбираться в ситуации

Основным нашим опасением было, что много людей будет реагировать негативно. Дескать, где взяли мой телефон, зачем вы мне звоните. На деле же на 40 звонков попадался один грубиян.

Через 2 недели теста мы пришли к оптимальному формату и с точки зрения бэк-офиса: задачей работы с брошенными корзинами стал заниматься один мотивированный менеджер, который лучше всего был заточен именно под такой формат продаж.

Ну а теперь цифры! За месяц работы с новым софтом мы:

  • Отловили 500 «горячих» лидов с номерами телефонов;
  • Сделали 500 состоявшихся звонков;
  • Получили около 200 продаж;
  • Оформили заказов на сумму порядка 1 млн. рублей;
  • Удержали стандартный для нас средний чек (даже с учетом «спецпредложений»);
  • Сохранили стандартный для нас объем выкупаемости заказов, то есть «телефонные» клиенты так же, как и обычные, приходили выкупать заказы;

При этом наши расходы составили 10 тыс руб. за месяц в счет оплаты самого сервиса + премии тому самому сотруднику за продажи.

В качестве резюме добавлю, что в общей статистике мы не учитывали те звонки, которые не завершились покупкой сразу же, после разговора с менеджером по продажам. Но эти клиенты явно не отвалились на 100%, это отложенные транзакции, которые частично осуществятся в следующих периодах. Причем, я уверен, конверсия по этой группе клиентов будет выше, по сравнению с теми покупателями, кому мы не звонили.

Спасибо за внимание!

По вопросам работы алгоритмов можете обратиться в LeadHit к Александру Семёнкину. Уверен, он на многие из них ответит более подробно.

Компании и сервисы: LeadHit
Автор: Денис Борисов

Подписаться на новости

Читайте также

25 сентября / Комментарии

Бизнес-процессы под микроскопом. Анализируем основу бизнеса

Внедрение CRM позволяет значительно повысить эффективность работы бизнеса и персонализировать общение с клиентами. Каждый бизнес по своему уникален, поэтому не существует единой модели глубокой интеграции CRM системы. В каждом проекте есть свои особенности, которые нужно учесть и правильно реализовать штатным функционалом системы.

далее →

19 сентября / Комментарии

«Битрикс24» сложен для вас? Его можно упростить

Для сферы В2В зачастую оптимальной CRM-системой является «Битрикс24». Разберем два вида обработки входящих клиентов в «Битрикс24»: с лидами и без лидов.

далее →

12 сентября / Комментарии

Как избежать проигрыша и увеличить эффективность сервиса

В гонке за прибылью можно потерять сервис — важный элемент в работе интернет-магазина. В прошлом году на конференции “Электронная торговля — 2017” Алёна Миронова, директор по маркетингу Деликатеска.ру (на момент изложение доклада), рассказала, как избежать проигрыша и увеличить эффективность сервиса. Мы выделили из её выступления важное и записали для вас.

далее →

11 сентября / Комментарии

Автоматизированные серии писем в интернет-магазине

Нет ничего приятнее, когда роботы регулярно увеличивают вашу прибыль. В интернет-магазине это возможно с помощью автоматизированного e-mail-маркетинга. Письма, которые рассылаются автоматически, бывают разных видов. Давайте теперь вместе разберемся, из чего же состоит наша автоворонка.

далее →

11 сентября / Комментарии

Just.ru: оптимизация поиска увеличила конверсию на 8 %

Just.ru — крупный интернет-магазин компьютерной, цифровой и бытовой техники. Когда мы начали общаться с компанией, поиск на сайте работал медленно, не понимал часть запросов и показывал нерелевантные результаты. Мы предложили улучшить поиск с помощью AnyQuery.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook