Как увеличить продажи call-центра на 15% с помощью персональных рекомендаций? Кейс ElytS
Подготовить сотрудника call-центра к выходу на работу за один день? Не проблема, если вы используете рекомендации Retail Rocket.
Чтобы эффективно выполнять работу, сотрудник call-центра должен пройти обучение, погрузиться в ассортимент и понять, как предлагать товары магазина совершенно разным клиентам. Как жаль, что не существует волшебной палочки, которая упростит подготовку персонала. Или же есть? Рассказываем об опыте интернет-магазина ElytS по внедрению персональных рекомендаций Retail Rocket в call-центр.
Об интернет-магазине ElytS
ElytS.ru — интернет-магазин модной одежды, обуви и аксессуаров. Компания объединяет бренды различных ценовых категорий в онлайне, делая шопинг доступным в любое время суток. На данный момент ежемесячный трафик магазина составляет более 250 тысяч пользователей по данным Similar Web.
ElytS использует персональные рекомендации Retail Rocket на всех ключевых страницах, которые приносят магазину дополнительную выручку. Однако мы решили не останавливаться и перенесли персональные рекомендации и в офлайн обслуживание.
Чтобы улучшить работу call-центра, ElytS и Retail Rocket обеспечили каждому сотруднику доступ к рекомендациями. Цели стояли следующие:
- Упростить работу с клиентами;
- Ускорить подготовку новых сотрудников;
- Предлагать более релевантные товары, тем самым увеличивая продажи.
Весь процесс от настройки до результата
Идея перенести персональные рекомендации в офлайн пришла к нам несколько месяцев назад. Для магазинов это отличная возможность улучшить покупательский опыт и упростить подготовку сотрудников. У Retail Rocket цели несколько иные — выход из зоны комфорта и испытание рекомендаций на новом поле боя.
Ранее мы уже рассказывали о похожих кейсах внедрения рекомендаций в call-центр. Идентификация происходила по номеру телефона. Рекомендации передавались по API и каждый сотрудник видел на экране планшета или монитора релевантные товары для покупателя на экране планшета или монитора:
ElytS использует два алгоритма для call-центра: похожие и сопутствующие товары. Первые подбираются на основе явных и неявных признаков, обеспечивая лучшие альтернативы основной позиции. Сопутствующие товары строятся на истории покупок всех пользователей. Алгоритм высчитывает соответствия и предлагает собственную подборку. Обе механики работают автоматически без непосредственного участия сотрудников магазина.
Результат
Покупатель на линии перестал быть для магазина «тёмной лошадкой». Сотрудник четко понимает интересы клиента и это дает значительные преимущества при общении:
- Стало проще найти подход к покупателю. Клиент настроен более позитивно, когда сотрудник понимает его без слов;
- Дополнительные продажи. Рекомендации значительно упрощают сотрудникам поиск сопутствующих и альтернативных товаров;
- Предвосхищение ожиданий. Сотрудник, который словно экстрасенс угадывает желания клиента, производит «вау-эффект».
Стоит отметить, что использование рекомендаций может значительно сократить подготовку нового сотрудника. Таким образом ElytS увеличил продажи в call-центре в среднем на 15%. При этом время на одну консультацию значительно снизилось. Таким образом рекомендации упростили работу команде и уменьшили затраты на обучение.