Как туристический бизнес перестал терять заявки в сезон и увеличил продажи без увеличения штата

Вся система построена и продолжает работать на базе CRM и продуманных сценариев в мессенджерах. Но обо всём по порядку.

Клиент: сеть отелей и туроператор, принимающие заявки через сайт и онлайн-квиз
Регион: юг России
Сезон: > 70 заявок в день

Менеджеры не справлялись с объёмом — заявки терялись, "горячие" клиенты уходили, не дождавшись ответа. Время отклика росло, а конверсия в бронирования — падала.

Снизить нагрузку на менеджеров
Увеличить скорость и качество первой коммуникации
Минимизировать потери на этапе ожидания
Автоматизировать дожим до бронирования через мессенджеры
Сделать 100% синхронизацию с отделом продаж — без конфликта каналов и процессов
Подтвердить метрики (настройка всей аналитики)

Интеграция CRM с мессенджерами (WhatsApp / Telegram)
Все заявки моментально попадают в CRM и запускается персонализированная цепочка на мессенджерах.
Умное первое касание в мессенджере (через 10–30 секунд)
→ Подтверждаем заявку
→ Повторяем ключевую инфу (даты, регион, состав, бюджет)
→ Греем: «Мы уже подбираем вам лучшие варианты!»
→ Подготавливаем клиента к разговору: «Расскажем, где можно сэкономить до 15%»
Авто-дожим, если менеджер не ответил в течение 15 минут
→ Уточнение: «Менеджер сейчас помогает другим туристам. Продолжим здесь?»
→ Предложение примеров/кейсов/акций
→ Возможность забронировать консультацию по времени
Гибкие сценарии по поведению пользователя
→ «Уже забронировал» → цепочка с предложением осеннего тура
→ «Думаю» → серия сообщений с дедлайнами, отзывами и «живыми» кейсами
→ «Нет времени» → деликатный автодожим через 1–2 дня с предложением вернуться
100% СИНХРОНИЗАЦИЯ с ОП:
→ Менеджеры видят всю переписку в CRM
→ Автоматически проставляются статусы и задачи
→ Мессенджеры НЕ конкурируют с продажами — они помогают закрывать
A/B-тесты CTA и форматов в WhatsApp/Telegram
→ Тестировали УТП: «Рассчитать стоимость», «Где дешевле — отель или апарт?», «Подбор за 15 минут»
→ Оптимизировали тайминги отправки: утро, обед, вечер
Аналитика на уровне действий пользователя
→ Кто прочитал, что нажал
→ Где выпали, где «зависли», где конвертнулись
→ Какие формулировки и сегменты сработали лучше