MCN Telecom объединил мобильную, фиксированную и корпоративную связь!
Каждое взаимодействие с клиентами — это отличная возможность познакомиться ближе с людьми, которые поддерживают ваш бизнес или, по меньшей мере, проявляют к нему интерес.
Знание пользовательских привычек, типичных возражений и мотивации принятия решения о покупке, проблем во время применения продукта помогает улучшать пользовательский опыт, а также сам продукт и его рекламное позиционирование.
К сожалению, нередко бывает так, что до оценки проблем во время использования продукта дело так и не доходит, так как рекламный трафик приводит множество нецелевых лидов — людей, не заинтересованных в покупке.
Как же выделить нецелевые звонки среди сотен и тысяч обращений так, чтобы это было просто и наглядно?
Расскажем, как Голосовое тегирование звонков помогло онлайн-сервису по психологическому консультированию усовершенствовать рекламные кампании и привлекать больше качественных лидов.
Наш клиент, онлайн-платформа для выбора психолога и проведения психологических онлайн-консультаций, уже чуть больше года использует Виртуальную АТС от MCN Telecom, интегрированную с CRM-системой.
Перед маркетинговым отделом встала задача повысить качество привлекаемых лидов на их новом продукте ввиду низкой конверсии в продажу.
Для оценки эффективности рекламных кампаний клиент подключил Коллтрекинг, который позволял подсчитывать количество лидов, приведенных каждым объявлением.
Дальнейшее сегментирование входящих обращений должно было производиться с ручного проставления тегов — пометок, относящих звонок к определенной категории — но операторы забывали их добавлять, либо ошибались в выборе.
Мы предложили подключить Голосовое тегирование звонков для классификации телефонных диалогов с клиентами с помощью голосовых команд по завершению разговора.
Для реализации задуманного потребовалось:
Благодаря Голосовому тегированию маркетинговый отдел смог проанализировать самые частые нецелевые обращения и на основе этой информации уточнить оффер нового продукта и содержание рекламных сообщений. Это позволило снизить долю нецелевых лидов с 28 до 7% всего за 3 месяца.
Те лиды, которые были классифицированы как целевые, но с низким приоритетом (неявный интерес), попадали в маркетинговую воронку для дальнейшего прогрева различными способами, в зависимости от типа возражений.
Кроме того, стало возможным проставлять теги даже не находясь за компьютером, что позволило своевременно классифицировать лиды практически в 100% случаев, а большое количество синонимов, назначенных для каждого тега, сделало распознавание максимально корректным.