«Мои менеджеры продают на ура»: как онлайн-школа потеряла 60 млн рублей, а владелец этого даже не заметил

Рассказываю, как аналитика помогла обнаружить критическую ошибку в коде, завалы в отделе продаж и снижение конверсии на 78%, о которых не подозревал собственник.

Привет! Меня зовут Анастасия Заран, я руководитель аналитического агентства «Разумный маркетинг». Мы анализируем в компаниях все то, что можно проанализировать, — заходим в базы данных, оцениваем количественные и качественные показатели и находим точки роста.

Иногда собственники бизнеса приходят к нам с конкретной проблемой — например, плохо продается услуга и нужно узнать причину. Но ответ на один вопрос может подсветить слабые места во всем бизнесе. В статье расскажу как раз о таком кейсе.

Однажды мне написал мой друг. Он владелец онлайн-школы, которая обучает людей таргетингу. В онлайн-школе два курса: для новичков и для опытных спецов. Друг рассказал, что продажи обучения для практикующих спецов шли хорошо, а вот для новичков — не очень. За последние три месяца была всего одна продажа. При этом, по словам друга, менеджеры работали хорошо и продавали на ура. Поскольку я уже несколько лет профессионально занимаюсь аналитикой, решила ему помочь.

На первый взгляд, процессы в компании выглядели отлаженными. В теории должно было быть так: компания крутит рекламу с привлечением людей на вебинар, потенциальные клиенты регистрируются, а контакты попадают в CRM-систему. После вебинара менеджер связывается с клиентом и предлагает купить курс. Но на деле практически на каждом этапе были ошибки.

Заказчик разделял лидов на новичков и профи в зависимости от вебинаров, которые они смотрели. Например, если клиент выбирал видео о поиске заказчиков, то автоматически попадал в категорию профи. Владелец говорил, что хуже продаются именно курсы для новичков, поэтому мы решили проверить, как в целом была сегментирована база.

Для сегментации мы использовали три критерия:

• Хештеги — менеджеры маркировали карточки пользователей тегами #новички и #профи, но иногда могли забыть об этом.
• Тип мероприятия — там были указаны вебинары, которые проходили участники.
• Примечания менеджеров — сотрудники кратко описывали бэкграунд пользователей, которым предлагали купить курс, и по определенным словам вроде «владелец агентства», «X лет в профессии» и «инженер в прошлом» идентифицировался лид.

Менеджеры не всегда успевали вносить данные о клиентах в CRM, поэтому бóльшая часть базы была неопределенной: 18, 31 и 86% соответственно в каждом источнике не относились ни к профи, ни к новичкам. Мы свели данные между собой, чтобы уменьшить количество неопределенных лидов, и выяснили, что в базе было 9388 профи, то есть 64%, и 3537 новичков, или 24%.

У любой CRM есть встроенные инструменты аналитики. Но от них совершенно нет толку, если менеджеры не заполняют всех карточек. В результате собственник не видел реальной картины в бизнесе, а сотрудники предлагали купить не тот курс.

Чтобы решить эту проблему, мы предложили ввести конкретные критерии, по которым легко отличить новичка от профи. Вариантов было два: составить анкету, которую клиенты заполняли бы во время регистрации на вебинар, или добавить вопросы о бэкграунде клиента в скрипт первого звонка.

Регламенты помогли бы избавиться от хаоса и в клиентской базе. Мы посоветовали сделать шаблон для заполнения карточки пользователя и внести в чек-лист для менеджеров обязательные пункты: заполнение хештега и вебинара в названии сделки. А чтобы сотрудники не забывали, о чем писать в карточке, можно сохранять историю каждого звонка.

Компания продвигала курсы через автовебинары. Заказчик заранее записывал несколько полезных видео и запускал рекламу на них. Пользователи приходили на вебинар, затем им звонили менеджеры и продавали курс. Других источников платного трафика не было, а остальные заявки приходили благодаря личному бренду собственника, по сарафанному радио и из соцсетей.

Мы решили проверить, насколько вебинары эффективны для привлечения клиентов, и проанализировали данные по регистрациям, посещаемости и покупкам курса. Для этого взяли информацию за десять месяцев — с февраля по декабрь.

В первом месяце прошло два вебинара для новичков, на которые зарегистрировались два человека и только один пришел. К декабрю число вебинаров выросло до 22. На мероприятие зарегистрировался 201 пользователь, но дошли до вебинара всего 9. В результате за десять месяцев новички купили курс дважды, хотя в CRM-системе за этот период было зафиксировано 98 обращений. Собственник не знал об этом и десять месяцев сливал бюджет — оплачивал работу сервиса, рекламу и ФОТ.

Вебинары для профи показали результат лучше: опытные спецы чаще покупали курс. В месяц школа проводила от 13 до 30 автовебинаров. Рекордное число пользователей, 612 человек, зарегистрировалось в июне, а посетили вебинар только 23 участника. За десять месяцев в CRM-системе значится 3185 обращений, из них 61 превратилось в сделки. Но этого все равно оказалось мало, ведь большая часть заявок приходила из бесплатных каналов.

По нашим расчетам, вебинары принесли максимум 20% прибыли компании и в лучшем случае только окупили затраты на их проведение и рекламу.

Так мы нашли точку роста — нужно выбрать другой инструмент для привлечения новичков. Они реже регистрируются на вебинары и неохотно покупают курс. Для сравнения: коэффициент конверсии в покупку обучения для новичков равен 1%, а для опытных спецов — 4%. Если компания оставит вебинары как основной канал трафика, нужно увеличить посещаемость. Для этого можно напоминать пользователям о мероприятии с помощью ботов.

После вебинара контакты участников переходят из GetCourse в AmoCRM. Менеджеры берут номера телефонов из базы, связываются с пользователями и убеждают купить курс.

Мы заметили, что не все данные об участниках вебинаров попадают в базу. Так, из 872 новичков в CRM-системе оказались всего 154. Контакты 80% начинающих спецов остались в GetCourse, и с этими пользователями менеджеры не связывались. Аналогичная проблема с данными профи: из 3536 зарегистрировавшихся на вебинар в базе оказались только 742.

Данные о новичках импортировались неверно четыре месяца, а о профи — девять месяцев. Из-за этой ошибки компания недополучила прибыли на 6 млн рублей.

Причина оказалась в баге на уровне кода. Вероятно, заказчик добавлял новые вебинары и не предупреждал об этом подрядчиков, которые настраивали ему автоматизацию.

На случай если исправление кода не поможет, мы предложили назначить ответственного за каждый вебинар. Так сотрудники сразу заметят, если количество участников мероприятия и контактов в базе будет различаться.

С импортом данных связана и вторая проблема: иногда карточки пользователей задваивались. Некоторые участники проходили несколько вебинаров и в CRM-системе отображались как новые клиенты. В итоге менеджеры несколько раз звонили одним и тем же контактам, из-за чего они раздражались и реже совершали покупки.

Мы проверили, сколько сделок провалилось из-за дублей в базе. Оказалось, что это одна из самых популярных причин отказа. Более 2000 пользователей не купили курс, потому что им надоели постоянные звонки менеджеров.

Чтобы снизить процент отказов, мы предложили внедрить равномерное распределение заявок по ответственным. Заодно можно объединить дубли в сделки и задать дополнительную настройку в CRM-системе по покупателям с динамической сегментацией. Так число задвоенных карточек сократится, а сотрудники перестанут тратить время на звонки одним и тем же клиентам. И главное — вырастет лояльность аудитории, потому что ей перестанут навязывать услуги.

В компании не было регламентов и KPI, завязанных на качестве работы с клиентом. Например, срок контакта после поступления заявки никак не влиял на мотивацию менеджеров. По умолчанию подразумевалось, что сотрудник позвонит потенциальному клиенту в ближайшее время.

Мы отследили по CRM, что первый контакт с участником вебинара для новичков проходил в среднем через 5 дней, а с профи связывались через 32 дня. За это время можно забыть имя бывшего, не то что просмотренный вебинар. Но бывало и хуже: менеджеры могли позвонить через три месяца и даже через полгода. С одним клиентом сотрудник связался только через 285 дней после вебинара.

Чтобы проследить, как влияет срок первого контакта на конверсию, мы проанализировали статистику. 50% продаж проходили в день вебинара или на следующий. В ближайший 41 день конверсия из участия в покупку составляла всего 3%. При этом менеджеры тратили больше усилий для продаж и иногда предлагали клиентам большие скидки, если не оставалось аргументов, почему стоит купить курс. Так минимальный чек опустился с 1125 до 436 $ — обучение отдавали почти без маржи.

Мы нашли две причины, почему менеджеры долго обрабатывали заявки:

• Неравномерное распределение нагрузки. В компании работает восемь менеджеров по продажам. При этом один специалист обработал 862 заявки, а другой — всего 123. Менеджеры, которым попадалось много заявок, не успевали вовремя связаться с клиентами.
• Отсутствие мотивации. В отделе не было KPI, по которым измерялась эффективность и срок обратной связи. А поскольку в регламентах не указано число дней для первого контакта с пользователем, то менеджеры звонили клиентам как придется.

После анализа мы предложили поменять подход к обработке входящих заявок и ввести KPI. Первый контакт с клиентом должен происходить в тот же день, когда проходил вебинар, а второй — в течение трех дней с момента поступления заявки. За это время клиент еще не забудет о вебинаре, и можно начинать переговоры. Максимальный срок, за который нужно провести первую продажу, — 62 дня. Статистика показала, что этого времени достаточно для закрытия сделки.

Чтобы менеджеры качественно обрабатывали заявки, оставалось распределить нагрузку. Мы посоветовали назначить двух аккаунт-менеджеров, у которых хуже получается продавать. Они будут знакомиться с клиентом и сортировать на профи и новичков. Если пользователь заинтересуется курсами, то сотрудники передадут его контакты в отдел продаж. Для первой линии менеджеров мы также предложили добавить мотивацию, которая состояла из коэффициента по сроку первого контакта и конверсии в продолжение диалога.

Заказчик пришел к нам с одной проблемой: новички редко покупают обучение. Он считал, что процессы отлажены, и раз план продаж выполняется, значит, в остальном все отлично. Но по факту отдел продаж только снимал сливки — обрабатывал самых заинтересованных клиентов. Мы решили проверить общую конверсию после того, как нашли ошибки в работе сотрудников и баги в CRM-системе.

В первом полугодии показатель был на уровне 50–60%, затем в августе опустился до 37% и уже в декабре равнялся 13%. Чтобы отследить, на каком этапе отваливаются клиенты, мы разбили воронку продаж на девять этапов:

По данным из CRM-системы, 26% пользователей отказались от покупки при повторном контакте, а 48% — на стадии принятия решения. На этапе предоплаты и оплаты суммарно отвалились еще 13% клиентов от оставшегося числа.

Если бы собственник регулярно анализировал эти показатели, то знал бы о состоянии дел в компании. Но он считал, что все в порядке, и тратил время на тестирование новых гипотез, хотя нужно было решать накопившиеся проблемы.

Мы нашли слабые места во всех процессах, которые связаны с продажами курса.

В первую неделю после полученного анализа-аудита собственник уволил руководителя отдела продаж и начал внедрять наши рекомендации. Ребята, которые хуже продавали, стали аккаунт-менеджерами и хорошо справляются со своими обязанностями. Заявки между сотрудниками распределяются равномерно. Менеджеры не так устают, как раньше, и связываются с клиентами в тот же день, либо на следующий после вебинара. В перспективе конверсия в покупку вырастет на 12% — это дополнительная ежемесячная прибыль почти в 7 млн рублей.

Это история со счастливым концом. По нашим рекомендациям, разработчики исправили код, и теперь в CRM-систему переходят 100% контактов из GetCourse. По нашим прогнозам, благодаря этому продажи потенциально вырастут на 33%. А еще менеджеры убрали из базы дубли — это 14% карточек от общего числа. Теперь сотрудники не тратят времени на лишние звонки, а лояльность аудитории растет.

Но этот рассказ мог бы закончиться и по-другому. Технические ошибки в CRM и не всегда качественная обработка заявок уже привели к недополученной прибыли в 60 млн рублей за 10 месяцев. А если бы собственник не знал об этом, то продолжал бы терять деньги.

А как вы проверяете состояние дел в компании? Полагаетесь на цифры или на фидбэк руководителей? Поделитесь в комментариях 👇