Как определить готовность лида к покупке без надоедающих телефонных звонков

Смотрите в каталоге
Веб-статистика

Один из клиентов «Конгру» продаёт большой и дорогой продукт (мебель премиум-класса). Длительность продажи может составлять от 3 недель и до 1.5 лет.

Типичный сценарий сделки:

  1. Входящее обращение с сайта (звонок или заявка) 
  2. Первый разговор менеджера по продажам с потенциальным клиентом 
  3. Договорённость о следующем контакте (звонок, письмо, встреча) 
  4. n-ное количество контактов 
  5. Заключение сделки

Основная проблема на промежуточных этапах сделки — невозможность связать данные между онлайн-активностью посетителей сайта и общением c менеджером по продажам. Это и стало главной задачей.

В психологии есть понятие «язык телодвижений» — наука о том, как понять состояние человека по его внешним проявлением (выражение лица, поза, жесты).

В интернет-маркетинге тоже есть «цифровой язык телодвижений» — персонифицированная аналитика. Вы оцениваете интересы каждого пользователя, его мотивы и готовность к покупке.

Понять это можно по следующим данным (по тексту будет более подробно):

  1. Количество посещений сайта конкретным пользователем;
  2. Источники посещений (из каких каналов он приходил на сайт);
  3. Маршрут и активность пользователя на сайте (какие страницы и сколько раз он посещал перед тем, как обратиться в компанию).

Яндекс.Метрика и Google.Analytics дают только общие данные (все клики, просмотры, посещения) —они нам не помогут. Нужна именно персонифицированная аналитика по каждому посетителю.

Плюс, к задаче добавлялась одна сложность: 80% обращений в компанию — это звонки, а не заполнение форм на сайте. Для получения данных о посетителях, которые совершили звонок, требовалась интеграция с российской системой колл-трекинга (в компании уже 1.5 года используется сервис Alloka).

Интегрировать западную систему с российским колл-трекингом — это крайне трудоёмкая задача. Поэтому была найдена альтернатива — русскоязычный сервис персонифицированной аналитики Carrot Quest, который обеспечил интеграцию с Alloka.

Помимо сбора информации о пользователях, в CarrotQuest есть инструменты, которые помогают как автоматически, так и вручную вести пользователя к покупке (онлайн-чат, email-рассылки, всплывающие окна).

Результат интеграции: как только поступает обращение от лида (звонок по телефону или заполнение формы на сайте), то сразу отображается вся информация по данному лиду.

Принцип работы интеграции показан ниже:

Ключевая выгода: из всех лидов можно выделить сегмент тех, кто возвращается на сайт (либо самостоятельно, либо после звонков и писем от менеджеров компании). После действий пользователя, данные из CarrotQuest загружаются еще и в личную карточку в CRM.

Таким образом, из всей базы лидов можно выделить наиболее заинтересованную аудиторию. Это повышает эффективность отдела продаж — специалисты работают с уже «подогретой» аудиторией, не растрачивая время на тех,  кто еще не готов к покупке (этот сегмент еще предстоит вовлечь и довести до покупки).

По каждому лиду ведется персональная работа, основанная на полученных данных. Например, один из пользователей постоянно приходил на сайт компании с сайта по продаже автомобилей представительского класса. В переписке с ним менеджер использовала сравнения с покупкой дорого автомобиля, это принесло результат.

Вот как выглядит карточка пользователя с подробной информацией:

Результат: из 400+ лидов, которые планировали делать ремонт и заказывать мебель в 2016 году, за первый месяц использования этой системы было выявлено 70 лидов, которые действительно проявляют интерес к совершению сделки.

При этом без анализа активности лида на сайте выявить этот интерес намного сложнее — клиенты часто не берут трубку или просят перезвонить позднее (т.к. им неудобно разговаривать). А предложение о покупке, когда пользователь к ней еще совсем не готов, может только оттолкнуть. Чтение писем и многократное посещение определенных страниц сайта говорит об интересе к покупке в целом, и к самой компании.

Например, благодаря Carrot Quest был выявлен лид, который собирался посетить офис компании, однако на встречу так и не приехал.

Ему было отправлено письмо, которое он открыл и перешёл на сайт по ссылке внутри. Через 15 минут менеджер позвонил ему, однако клиент не взял трубку. Тем не менее, клиент продолжил изучать сайт и в день звонка, и на следующий день. Таким образом, был подтверждён его интерес.

После этого была проведена индивидуальная работа — были подготовлены письма с кейсами, которые отвечают потребностям данного клиента. Письма отправлялись с интервалом в 4-5 дней. По статистике открытий писем и посещений сайта стало очевидно, что у данного лида есть большой интерес к сделке.

Уже после такой «арт-подготовки» было отправлено специальное предложение — предлагали именно ту коллекцию мебели, которую он регулярно смотрел на сайте.

Результат — на следующий день после получения письма лид самостоятельно позвонил менеджеру и попросил оформить договор. От момента первого звонка и до заключения сделки прошло 2 месяца, при этом основная коммуникация велась через e-mail-рассылку, которую читал потенциальный клиент (на телефонные звонки он отвечал редко и неохотно).

Важно: когда вы выявите определенные закономерности — какие сценарии и коммуникации лучше всего действуют на определенный сегмент (конверсия в покупку высокая), то сможете автоматизировать весь процесс. В Carrot Quest можно делать триггерные сообщения с тонкой настройкой аудитории, тогда сервис будет сам автоматически доводить до покупки некоторые сегменты.

Компании и сервисы: Яндекс.Метрика, Alloka, Carrot quest
Автор: Анна

Подписаться на новости

Читайте также

7 февраля / Комментарии

Кейс персонализации сайта Baby&Tiener: рост выручки на 13,4%

Персональный подход становится уже не просто нормой, а переходит в раздел musthave для каждого интернет-магазина. Так подумал и крупный игрок ecommerce рынка Нидерландов - магазин товаров для детей Baby&Tiener. Рассказываем, как внедрение персональных рекомендаций на всех страницах сайта позволило ритейлеру увеличить выручку на 13,4%.

далее →

16 января / Комментарии

Кейс персонализации интернет-магазина Dungelmann-Schoenen.nl: рост конверсии на 12,85%

Представьте, как приятно удивляются пользователи, когда видят на главной странице интернет-магазина именно те товары, которые им нравятся. Эти позитивные эмоции, теперь ассоциируются с вашим брендом, приводя к росту лояльности, вместе с которой растет и количество совершаемых покупок. О том, как предугадывать желания пользователей, рассказываем на примере голландского интернет-магазина обуви Dungelmann-Schoenen.nl, которому внедрение персональных рекомендаций принесло рост конверсии на 12,85%.

далее →

21 декабря 2017 / Комментарии

Кейс Toolmax.nl: рост конверсии на 13,75% за счет персонализации сайта

Продолжаем рассказывать о наших зарубежных кейсах. Сегодня мы решили поделиться результатами, которые персональные рекомендации принесли голландскому интернет-магазину DIY-сектора Toolmax.nl.

далее →

5 декабря 2017 / Комментарии

Как сэкономить до 80% времени email-маркетолога с помощью автоматизированных категорийных кампаний

Сегодня мы расскажем, что такое “автоматизированные категорийные рассылки” и как они помогут стать еще на шаг ближе к автоматизации маркетинга и освобождению времени для более важных стратегических задач.

далее →

29 ноября 2017 / Комментарии

Они бросают корзины? Пошлите им… Push!

Браузерные Push-нотификации появились совсем недавно, менее трех лет назад. Но сегодня большинство продвинутых специалистов по директ-маркетингу с удовольствием используют этот канал коммуникаций. В этом материале лучшие практики в триггерных Push-коммуникациях по брошенным корзинам.

далее →

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