Как агентство недвижимости обрабатывает 50 заявок в день благодаря amoCRM с умными виджетами

Тот случай, когда система взяла на себя львиную долю рутины: от расшифровок и анализа разговоров до фиксации сделок.

Мы не просто внедряем amoCRM, а адаптируем систему под конкретные задачи клиентов. Например, можем интегрировать AI-аналитику — нейросеть мгновенно расшифровывает звонки и снижает нагрузку на отдел контроля качества. Другой пример: подключаем автоматическую выгрузку данных в Google Таблицы, чтобы сотрудники создавали отчеты и графики любой сложности.

Сегодня расскажем про кейс экспертного бюро недвижимости Pleada. До настройки у них не получалось масштабироваться, потому что менеджеры не успевали обрабатывать лиды. Сейчас компания справляется с 50 заявками в день и контролирует работу сейлзов с помощью грамотной настройки виджетов.

Компания специализируется на новостройках в Санкт-Петербурге и находит их под любой запрос — c учетом бюджета, локации, срока сдачи и инфраструктуры. Работают под ключ: подбирают ипотечную программу, следят за юридическими нюансами и сопровождают человека до заселения. Услуги бюро оплачивают застройщики, а клиенты получают бесплатный сервис.

Компания работает и со вторичной недвижимостью, под эту задачу есть отдельное подразделение. Например, брокеры помогают человеку продать объект: оценивают стоимость, находят покупателей и следят за чистотой сделки.

Лиды терялись, сейлзы забывали отправить важный файл вовремя, а отсутствие аналитики не позволяло понять, почему клиенты отказываются от покупки и уходят к конкурентам. В итоге инструмент не решал задачи бизнеса и только тратил нервы и деньги клиента.

Тогда ребята из Pleada обратились к нам за помощью. Чтобы наладить работу в компании, мы внедрили виджеты— работали поэтапно, сначала закрывали самые проблемные зоны.

C развитием компании менеджерам Pleada стало не хватать информации о клиентах. Вроде бы заявки проходили через amoCRM, но не было единой сводки о том, откуда заходят лиды, какие у них боли и на каких стадиях воронки они зависают. Без этого менеджеры не могли быстро обрабатывать запросы.

Мы внедрили виджет «Интеграция с Google Таблицами» — этот инструмент выгружает данные из amoCRM в Google Таблицы. Можно отфильтровать данные по всем успешным сделкам и получить четкую картинку о том, как идут дела в компании. А еще отсортировать заявки, которые вел определенный менеджер, и понять, насколько покупателям комфортно общаться с сейлзом.

С помощью «Интеграции с Google Таблицами» компании удалось вырасти в несколько раз. Теперь Pleada учитывает все недочеты и корректирует стратегию продаж.

Pleada делит клиентов на три основные категории. Первые интересуются покупкой первой квартиры. Вторые — те, у кого уже есть недвижимость, но они хотят улучшить жилищные условия. Третьи — покупатели, которые ищут объект для инвестиции.

Если ошибиться с сегментом на старте во время квалификации, будет довольно низкая конверсия в потенциального клиента. Например, если брать заявку на первую квартиру, но работать с ней по алгоритму улучшения жилищных условий, клиент с большой вероятностью отвалится.

Чтобы вовремя выявлять ошибки, отдел контроля качества переслушивал каждый звонок и анализировал, к правильному ли сегменту отнесли клиента. Но когда общее время разговоров менеджеров и объем аудиозаписей выросли, отдел качества не успевал всё прослушать.

Мы предложили установить виджет на основе искусственного интеллекта Voice AI. Он автоматически анализирует звонки и определяет, к какой категории относится запрос. Вот как это помогло компании:

Нейросеть выявляет проблемы разговора. Она анализирует эмоциональную окраску диалога. Если распознает негатив, сразу передает данные руководителю, чтобы он оперативно уладил конфликт с клиентом.

Отслеживает слабые места в переговорах. Речевой аналитик оценивает отработку возражений и дожимы и потом ранжирует сотрудников по убедительности. Если ИИ находит несоответствия в разговоре, он сообщает об этом руководителю.

Делает расшифровку. Если за день было 50 звонков по 7 минут каждый, сотрудникам не нужно прослушивать 350 минут аудио. Они могут просмотреть саммари разговора или найти нужную информацию по ключевым словам. В результате видят проблемные точки: например, 3 звонка, где сегментация менеджера по продажам и нейросети не совпадает. Отдел качества берет конкретно эти записи в работу, анализирует и решает, кто неправ. Если ошиблась нейросеть, промпт переписывают, и в следующий раз искусственный интеллект работает лучше. Если ошибся менеджер — нужно дообучить сотрудника.

До внедрения виджетов компании приходилось постоянно контролировать продажников: проверять, занесли ли они лиды с контактными данными в amoCRM, назначили ли встречу и отправили ли важный документ заказчику. Хотя в бюро немного правил, даже с ними возникали проблемы — руководство тратило много времени и нервов на бесконечный контроль менеджеров.

Чтобы компании не нужно было вручную следить за соблюдением правил, мы внедрили виджет «Триггеры». Что именно сделали:

Упростили контроль микроконверсий. Триггеры непрерывно отслеживают действия клиентов — будь то просмотр письма или оплата счета. Когда происходит указанное действие, триггер перемещает сделку на следующую стадию воронки. Сейлзам не нужно вручную контролировать каждый этап и записывать информацию в карточку сделки.

Мы постоянно дорабатываем систему триггеров под новые бизнес-задачи Pleada. Все обновления мгновенно появляются у сотрудников в amoCRM, поэтому не нужно тратить время на точечную интеграцию и разработку.

Автоматизировали выполнение регламентов. Теперь amoCRM блокирует любые действия, которые могут выйти за пределы установленных правил. Например, виджет не позволит закрыть заявку без указания причины или перейти на следующий этап без выполнения предыдущего шага.

Автоматическое распределение заявок и нейросеть помогают сейлзам обрабатывать до 50 новых заявок в день, поэтому менеджеры стали работать эффективнее. При этом руководство компании не тратит время на ежедневный контроль работы сотрудников — теперь у них освободилось время для стратегического планирования по захвату рынка.

Улучшилось качество работы сейлзов, потому что нейросеть Voice AI помогает точно определять запрос клиента и выявляет слабые места в разговоре — всё это повышает уровень обслуживания и увеличивает прибыль компании. И с соблюдением регламентов тоже стало попроще: триггеры автоматически создают задачи для сейлзов и блокируют действия, которые отклоняются от стандартов.

Если вы видите слабые места в своей amoCRM и хотите улучшить ее с помощью виджетов — оставьте заявку на сайте. А если хотите больше узнать о возможностях amoCRM, заходите в телеграм-канал, где мы рассказываем о том, как извлекать из системы максимум пользы и денег.

Довольны ли вы текущей версией amoCRM или хотели бы ее улучшить? Делитесь в комментариях, чего именно вам не хватает.