Loading...

Поверните экран или уменьшите
масштаб в браузере

Машина продает машины. Чат-бот для автомобильного бренда

Изображение

Вместе с заказчиком мы решили, что оставим в секрете название бренда, но поделимся информацией о челленджах и результатах проекта :)

Российский офис известного автомобильного бренда обратился к нам, чтобы разработать стратегию мессенджер-маркетинга и создать чат-бота для общения с клиентами. Команда бренда всегда следила за глобальными диджитал-трендами и внедряла лучшие решения быстрее конкурентов. Бота для всех мессенджеров и сайта бренд также запустил одним из первых в стране.

Готовых решений для авторынка в этой сфере не существует, поэтому мы прошли полный цикл разработки — от исследования и стратегии до интеграции всех IT-решений с бизнес-процессами компании.

Задача: мессенджер-маркетинг для бизнеса

В первую очередь нам было важно правильно интегрировать мессенджер-маркетинг в общую CRM-стратегию компании, чтобы решать задачи центра поддержки клиентов, маркетинга и отдела послепродажного обслуживания: эффективнее отвечать на вопросы пользователей, собирать заявки, расширять клиентскую базу, продавать услуги, запчасти и автомобили.

Изображение

Для этого мы предложили провести исследование и сформулировать стратегическое видение развития мессенджеров компании. Опираясь на стратегию, мы должны были запустить удобного и функционального чат-бота для всех каналов коммуникации, научить его быстро отвечать на основные вопросы пользователей и легко подключать оператора к диалогу в любом канале.

Решение: стратегия, IT-инфраструктура и аналитика

На старте работы наша команда провела детальный анализ бизнес-процессов клиента, чтобы спроектировать точное видение конечного результата. Для выбора стратегии мы исследовали аудиторию мессенджеров в России, изучили специфику каждого канала и собрали лучшие кейсы по использованию мессенджеров для коммуникации с клиентами. По итогам исследований описали порядок интеграции проекта с внутренней CRM компании, чтобы бот помогал маркетингу наращивать базу, сегментировать аудиторию и решать задачи по ее активации.

Изображение

Изучив статистику обращений в центр поддержки клиентов и распределение кликов по сайту, мы отобрали 12 главных сценариев коммуникации.

Изображение

Учитывая особенности разных каналов, спроектировали схему взаимодействия между пользователем и ботом для каждого сценария, разработали короткие цепочки ответов от запроса к результату и подобрали подходящий бренду tone of voice.

Для разработки чат-бота нам нужна была платформа, которая:

  • сможет встроиться в IТ-инфраструктуру клиента;

  • будет отвечать требованиям по функциональности от центра поддержки клиентов, маркетинга и отдела послепродажного обслуживания;

  • будет гибкой, чтобы проводить кастомную доработку.

Мы проанализировали восемь продуктов для сборки чат-ботов и выбрали Sherlock Platform. На ее базе разработчики создали масштабную инфраструктуру: запустили бота сразу в шести каналах (на сайте, в Telegram, «Одноклассниках», WhatsApp, VK и Viber), объединили все заявки в одной CRM и интегрировали ее с бизнес-процессами бренда — записью на тест-драйв, обращением к дилеру или кредитному специалисту.

Перед запуском мы провели обучение для сотрудников центра поддержки и собрали базу знаний, которая пополняется по мере развития бота.

Для того чтобы следить за выполнением бизнес-задач и востребованностью бота в целом, мы разработали дашборд с отчетами по 14 критериям — от оценки операторов до распределения кликов по меню.

Изображение

Собранные данные позволяют анализировать эффективность коммуникаций на протяжении всего проекта, а также постоянно улучшать пользовательский опыт и добавлять новые сценарии.

Результаты: востребованность и конверсии

Работа над проектом стартовала в декабре 2020 года, а в конце 2021 мы подвели промежуточные итоги для кейса.

Изображение

За пять месяцев наша команда не только с нуля создала функционального бота, который решает главные задачи заказчика, но и интегрировала часть стратегии мессенджер-маркетинга в общую CRM-стратегию компании.

Сейчас мы подключаем AI-анализ сообщений, чтобы бот мог отвечать на типовые вопросы и направлять пользователей по верному сценарию. В планах также продолжать интеграцию бота с бизнес-процессами и увеличивать его функциональность, чтобы существующим и потенциальным клиентам бренда было еще комфортнее находить ответы и решать свои задачи.

Команда проекта

  • Стас Розен,

    стратегия
  • Людмила Годунова,

    менеджмент
  • Евгений Антипов,

    техническая поддержка проекта
  • Никита Кулагин,

    аналитика
  • Полина Иваночкина,

    аналитика
  • Наталья Хорохорина,

    CSD
  • Олег Позняков,

    продакшн