Команда Probot
Всем привет! Мы — команда «ПроБот»!
Уже не первый год активно и продуктивно создаём голосовые и чат–боты для разных сфер деятельности. Обширный опыт нашей команды в различных направлениях бизнеса позволяет быстро и качественно разрабатывать эффективных роботов для лидогенерации в продажах, изучения лояльности, подбора персонала и других, более редких, направлений.
На этой страничке хотим показать часть того, что мы умеем, рассказать, как Вам сэкономить и какие возможности открываются при реализации взаимодействия с голосовыми и чат–ботами.
Наша команда рада представить Вам архитекторов и интеграторов, людей, которые грамотно, творчески и с интересом подходят к своей работе. Поехали!
Наши стандартные предложения
1. Лидогенерация.
Мы создаем индивидуального робота для каждой компании. Лучше всего делать сразу два направления: привлечение новых клиентов (сотрудники выгорают на холодных звонках) и возврат тех, кто уже был, но по каким-то причинам перестал обращаться (на них обычно не хватает времени у менеджеров). Наш голосовой помощник берет работу на себя!
Обзванивая огромное количество номеров за небольшое количество времени, бот освобождает менеджеров от многодневного однообразного прозвона и возможного негатива. Бережет от выгорания и отдает только теплые лиды (согласия абонентов принять услугу). Работать с такой базой — одно удовольствие!
2. Подбор персонала.
Многие предприятия сталкиваются с проблемой найма персонала. Где искать людей? Как набрать штат и всегда иметь в резерве несколько человек? Мы нашли решение. Создаем индивидуально под каждую компанию голосового помощника на первичный отбор персонала, запускаем по базе кандидатов и приглашаем на собеседование. Бот может сразу задать профильные вопросы и уточнить личную информацию, необходимую для менеджера по персоналу. Результат ошеломительный! Холодный обзвон, причина выгорания и частых перекуров таких важных сотрудников как HR, – устранен. У специалиста только нужные и важные контакты, главное — успевать их обрабатывать!
3. Изучение лояльности или NPS опрос.
Как важно знать, что думают о тебе клиенты… Ведь если человек остался недоволен он больше не придёт, да и репутацию может подпортить. Собственник бизнеса потеряет деньги… Мы делаем опросы изучения лояльности клиента, аккуратно подстраиваясь под запросы компании. В результате вы знаете, что о Вас думает каждый посетитель и можете управлять этим мнением, совершенствуя сервис компании.
Наша команда
Несколько наших кейсов
Проблема:
Недавно крупный медицинский центр с большой сетью филиалов по России — обратился к нам с интересной задачей. У медиков была огромная база клиентов — но она давно не актуализировалась. Базу необходимо было реактивировать, оставив только «живых» клиентов, готовых активно пользоваться услугами центра.
Решение:
Подключили к работе Голосового бота. Он обзвонил базу, предлагая акцию: бесплатный массаж спины и занятие с инструктором. Обратите внимание на полноценный осмысленный диалог с клиентом в аудио примере звонка!
Результат:
Пробный обзвон по базе одного из региональных филиалов дал конверсию 5%. Это сверхуспешный KPI для заказчика, так что реактивация базы клиентов продолжается и в других регионах.
Стандартный диалог
С ответами на вопросы
В нашу компанию обратился барбершоп с задачей реактивации клиентской базы.
Проблема:
Немного арифметики. Барбершоп находится в небольшом городе с населением 350 000 человек.
Средний чек в представленном салоне составляет 800 рублей. Мужчина в среднем стрижётся раз в месяц, за бородой ухаживает два раза в месяц. Таким образом, мужчины в салоне в месяц оставляют порядка 2400 рублей, а в год каждый клиент приносит 28 800 рублей. Если клиент уходит и не становится постоянным, на эту сумму барбершоп теряет недополученную прибыль с каждого посетителя. База контактов — 2700 человек.
Решение:
Создали и запустили бота, который обзванивал клиентов и предлагал акционную стрижку со скидкой 30%. Полученные подтверждения фиксировались в базе активных клиентов. Затем по специально прописанному скрипту сотрудники звонили согласившимся мужчинам.
Результат:
- Дозвонились до 1200 абонентов.
- Конверсия составила 7,5%, подтвердили своё согласие 87 клиентов.
- При бюджете на звонки 2100 руб. салон в этот день заработал 64 000 рублей!
А если клиенты вновь забудут ходить — владелец точно знает, куда обратиться за помощью.
Стандартный диалог
В Туле есть детский футбольный клуб. Сеть большая — площадки в каждом районе города. Процесс набора ребят идёт непрерывно, ведь каждая группа, чтобы быть рентабельной для клуба, должна быть укомплектована полностью. Требуется постоянный механизм лидогенерации.
Что имеем:
Ежемесячная плата за ребёнка — 3600 руб., таким образом, в год, за вычетом двух летних каникулярных месяцев, клиент приносит 36 000 руб.
Что сделали:
Настроен бот, который обзвонил холодную базу из 8950 родителей и предложил акцию: первую бесплатную тренировку, скидку на 1-й месяц занятий 20% и индивидуальную консультацию тренера.
Получили:
Дозвонились до 3681 абонента, 110 дали согласие (конверсия 3%), что создало потенциальную выгоду 316 800 руб. Дальше — работа тренеров!
Стандартный диалог
С ответами на вопросы
Задача:
Острая нехватка персонала на линейных должностях.
Задача от заказчика — найти потенциальных кандидатов, подтвердить заинтересованность в вакансии и передать номер телефона кандидата менеджеру по персоналу.
Решение:
Мы собрали открытые данных из тех групп ВК, где люди ищут работу. Получилось холодная база на 4010 человек.
Разработали голосового помощника под требования компании и запустили обзвон кандидатов.
Что получилось:
- дозвонились до 1200 человек;
- 54 человека подтвердили заинтересованность (конверсия 4,5%);
- пришли на собеседование 16;
- вышли на стажировку 12 кандидатов;
- получили приглашение и работают 4 человека.
А теперь цифры:
Обзвон 1200 человек рекрутером с приглашением на собеседование по времени займёт: 1200*10 мин = 12000 мин.
Переводим в часы: 12000/60 = 20 рабочих часов только на прозвоны! По факту это растянется минимум на 40 часов рабочей недели.
Минимальная зарплата рекрутера 40000 р/ месяц, итого рабочая неделя рекрутера 10000 руб. До всех рекрутер не дозвонится, соответственно, большую часть рабочего времени менеджера по персоналу работодатель оплатит впустую.
А наш голосовой помощник предлагает готовый лид по цене куска пиццы.
Ребят, это же отличный канал привлечения!
С ответами на вопросы
Один из московских спортивных клубов — наш давний и постоянный партнёр. Клуб крупный, с несколькими залами и бассейном.
Конечно, он должен быть наполнен в любое время года, поэтому механизм роботизированной лидогенерации здесь оказался очень кстати!
Исходные данные:
Абонемент на месяц стоит 15 000 руб., то есть в год клиент тратит порядка 180 000 руб.
Сюда плюсом можно записать дополнительные продажи СПА процедур, массажа и процедур красоты – 20 000 руб.
Итого в год клиент может потратить 200 000 руб.
А если таких клиентов много?
А если они просто забыли, что можно поддержать свое здоровье в клубе?
Что сделал ProBOT:
Настроили робота, который обзвонил уснувшую базу клиентов в 3006 человек и предложил акцию: при покупке карты клуба вторая безлимитная карта в подарок.
Получили:
- Дозвонились до 1275 клиентов, 119 дали согласие (конверсия 9,5%),
- Из них 21 купили карту- клуб заработал 315 000 руб. только за месяц акции. Потенциальная выгода клуба за год составит порядка 4 200 000 руб.
Вот такой результат — и это только с одной проведенной лидогенерации.
Стандартный диалог
С ответами на вопросы
Мы работаем с прекрасным коллективом сети ресторанов большого города Новосибирска (надеемся, что вы оценили географию наших проектов). Активные и позитивные люди молодого города с удовольствием внедряют новые технологии в бизнес-процессы. В данном кейсе было много интересных моментов.
Задачи поставили следующие:
1. Провести NPS–опрос среди гостей, которые давно не делали заказы и выяснить причины столь долгого отсутствия — а заодно уточнить блюдо, которое больше всего любил клиент, когда ещё заказывал регулярно;
2. Сообщить клиентам специальный промокод (скидка на любимый продукт из п.1) и этим привлечь в рестораны ещё больше гостей.
Решение:
Разумеется, и этот вариант решился с помощью нашего бота! Команда ProBOT научила его не только опрашивать клиентов и диктовать им до полного запоминания индивидуальный промокод на любимую категорию, но и распознавать блюдо «шаурма» в словах «шава», «шаха» и даже «шавка». А прекрасное качество распознавания TWIN с лёгкостью отличало эти слова от шашлов-шашлыков!
Результат:
- Прозвонили базу гостей 4000 абонентов,
- дозвонились до 1716 человек,
- приняли участие в акции 466 человек.
Проект оказался успешным:
- повысилась лояльность покупателей.
- ушла нагрузка с сотрудников отдела качества,
- открылись новые зоны роста для сервиса сети,
- нашёлся буфер для привлечения клиентов.
А при внедрении на постоянной основе робот превратится в полноценного сотрудника отдела контроля качества, работающего ещё и на возврат клиентов!
Дальше — больше. Давайте дружить!
Стандартный диалог
