Как автоматизировать продажи одежды и услуг стилиста с помощью воронки в мессенджерах

С задачей автоматизировать процесс получения заявок и, в том числе, увеличить их количество через воронки в мессенджерах к нам обратилась компания Marla.Style - сервис составляет капсульный гардероб для женщин 30–45 лет с достатком выше среднего в Москве и Санкт-Петербурге.

Стилисты знакомятся с анкетой клиенток и подбирают им 7–10 вещей, из которых можно составить 5–10 уникальных образов. Всю одежду из капсулы доставляют прямо домой. У покупательницы есть 24 часа, чтобы все примерить и принять решение о покупке.

В аккаунте социальной сети Marla.Style 127 тыс. подписчиков и идут активные рекламные кампании. Ежедневно в Директ поступали десятки обращений: пользователи уточняли, как оформить заказ и задавали общие вопросы о сервисе.

На такое количество сообщений не всегда удается отвечать вовремя: рабочий день колл-центра и менеджеров ограничен. При этом, многие обращения в Директ однотипны, и тратить на них время профессиональных менеджеров по продажам — не лучшая идея.

Компания захотела автоматизировать общение с потенциальными покупателями, снизить нагрузку на своих менеджеров и заодно повысить продажи.

Поэтому команда Marla.Style обратилась в агентство мессенджер-маркетинга Townsend для создания чат-бота, который бы выполнял 3 функции:

• Собирал заявки и отправлял прошедшие квалификацию в CRM
• Отвечал на распространённые вопросы
  
• Прогревал теплых и холодных клиентов до заказа услуги
  

Работу над воронкой мы решили начать с чат-бота в одном мессенджере, а затем уже, скорректировав механики, масштабировать на все остальные, где присутствует компания - ВКонтакте и Телеграм. Для начала мы сделали приветственную воронку, которая включала в себя:

• Выдачу лид-магнита после подписки - в качестве стимула подписки;
• Знакомство с компанией.
• Сегментацию клиентов по готовности к покупке для того, чтобы разделить аудиторию на тех, кто только еще размышляет об услуге, уже готов сделать заказ или делал его ранее заказ.

В качестве лид-магнита мы использовали гайд «Капсульный гардероб без стилиста».

Он неплохо сработал. После публикации первого поста на чат-бот подписался 361 пользователь, 345 (96%) из них забрали гайд. Конверсия из охвата поста в подписчики чат-бота составила 9,93%.

Только 5% людей отписались сразу после получения лид-магнита. Остальные продолжили читать сообщения чат-бота.

Marla.Style делает упор на контент-маркетинг. Основательница бренда сама работает с текстами, и у нее это отлично получается. Так что у нас на руках были сотни отличных постов и статей. Их нужно было упаковать в новую обертку и преобразить в более удобный для чат-ботов формат.

После приветствия и выдачи лидмагнита наши чат-боты обязательно сегментируют подписчиков в воронке для повышения конверсии в заказ.

Девушке, которая уже готова оформить заказ, нет смысла рассказывать, что такое капсульный гардероб. Она уже знает, что ей нужна эта услуга и ищет способ, как сделать заказ и оплатить. Клиентке, которая только попала в профиль, не нужна информация о доставке. Пока она только принимает решение и хочет больше узнать о компании. С каждой из этих девушек чат-бот будет общаться по-особенному.

Важно давать покупателям только ту информацию, которая им действительно интересна и актуальна.

Поэтому на начальных этапах работы мы сделали небольшой опрос и разделили пользователей на категории в зависимости от готовности к покупке:

• Горячие клиенты: хорошо знают компанию, уже оформляли заказы или готовы сделать это прямо сейчас.
• Теплые клиенты: знают компанию, изучают ее услуги, но еще не готовы к покупке.
• Холодные клиенты: только подписались на профиль и изучают компанию.

Последним мы рассказали о сервисе подробнее и сделали игровую механику для вовлечения: мы предложили прямо в боте разобрать гардероб.

Ответив на несколько вопросов, девушка понимала, стоит ли ей оставлять вещь или лучше избавиться от нее.

Теплые клиенты отправлялись в воронку с ответами на распространенными вопросами. Горячие могли сразу оформить заказ.

Перед тем, как оформить заказ, девушка должна заполнить анкету. Ссылка на нее выдавалась в чат-боте, и уже на этом этапе заявка отправлялась в Google Таблицы. Менеджеры компании могли увидеть всю информацию о лиде в одном документе, и сразу же начать работать с клиентом.

Сервис Marla.Style придерживается дружеского общения со своими подписчиками и клиентами. Представители компании активно отвечают на комментарии, беседуют с аудиторией, внимательно относятся к их мнению и пожеланиям. Такой же подход мы перенесли и в чат-бот.

На этапе сегментации мы задали пользователям прямые вопросы: почему сейчас они не готовы к покупке, что их останавливает и о чем они хотели бы узнать от стилистов. Ответы оказались очень полезны. Многие из них мы использовали в FAQ, а некоторые побудили сервис расширить зону работы. Из ответов пользователей мы узнали, что некоторые не спешат с покупкой, потому что испугались негативных отзывов.

Мы решили сами показать пользователям эти отзывы, честно рассказать, почему так вышло и как компания избегает таких ситуаций в будущем. В итоге получилась интересная серия с отрицательными и положительными отзывами. Пользователи активно ходили по воронке и читали сообщения.

В других проектах мы составляли несколько прогревающих воронок на основе страхов и болей аудитории.

Такие контентные серии должны приходить пользователям раз в неделю, постепенно подогревая интерес к бренду и закрывая возражения.

В Marla.Style мы попробовали по-другому и сделали полноценный FAQ. Решение было рискованное - на пользователей наваливалось слишком много информации. Они могли испугаться такого напора и уйти из бота, поэтому мы перестраховались:

• Предоставили людям выбор, какую информацию они хотят получить прямо сейчас;
• Добавили много игровых механик.

Но наши опасения не подтвердились, FAQ не только не отпугнул, но и стал визитной карточкой бота.

В результате первых запусков и тестирования мы пополнили FAQ и показали отрицательные отзывы, которые сработали на доверие подписчиков - постепенно улучшали воронку, прежде чем ее масштабировать.

Во всем остальном чат-бот прекрасно показал себя. И теперь он работает еще во ВКонтакте и Телеграме.

После основной работы воронки мы сделали еще один опрос среди подписчиков, в котором уточнили, как часто они хотели бы читать сообщения из бота. Из него мы увидели, что в целом аудитория настроена положительно и готова получать рассылку раз в 4-7 дней.

Поскольку мы создавали первоначальную версию чат-бота в запрещенной на настоящий момент социальной сети, в ней нельзя было продолжать работу с подписчиками более семи дней - это не предусмотрено самой соцсетью. Вся воронка могла существовать только короткий промежуток времени.

Мы учли данные опроса в дальнейшей работе чат-бота и продумали перевод аудитории в другие мессенджеры, чтобы поддерживать отношения и продавать услуги остальной аудитории. Для этого нам необходимо было их переводить в другие мессенджеры и каналы - ВКонтакте и Телеграм.

Мы предложили пользователям перейти в Телеграм или подписаться на email-рассылку, где продолжали прогревать пользователей к покупке. Большая часть пользователей выбрала Телеграм. Это один из самых удобных мессенджеров для чат-ботов, поэтому дальнейшая работа должна быть еще эффективней.

За месяц активного запуска в чат-бот пришли 1052 человека, из них только 3% отписалось от сообщений - это хороший показатель вовлеченности, который говорит о том, что аудитория приходила целевая, и ей была актуальна та информация, которую мы выдавали.

Для привлечения пользователей в бот мы использовали три варианта:

• Посты в сторис с вовлечением в чат-бот;
• Посты в аккаунте;
• Таргетированную рекламу.

Самая высокую конверсию в подписку показали сторис - 10% пользователей, которые видели приглашение, попали в воронку чат-бота, но при этом проявили низкую активность - только 27,7% подписчиков, которые пришли из сторис, прошли воронку, в то время как подписчики из постов в аккаунте вели себя гораздо активнее - 57,28% ответили на все вопросы чат-бота.

За время первичных запусков и отлаживания воронки 2,9% подписчиков оставили заявки, при чем, лучшую конверсию в заявки показала прямая реклама и посты в аккаунте, в отличие от постов в сторис, а итоговая конверсия в продажу составила 33%.

Таким образом, мы отладили работу чат-бота в одной соцсети и смогли масштабировать его на остальные аккаунты клиента - ВКонтакте и Телеграм, где чат-бот продолжает работу и вовлекает в заявки новых потенциальных клиентов.