Как голосовой бот помог нам увеличить конверсию в вебинарной воронке и сэкономить: результаты, проблемы и новые идеи

Мы проводим около 15 вебинаров каждый месяц — это важный для нас канал лидогенерации. «Но что, если он может намного больше?» — с этим вопрос к нам пришли коллеги из ЦУПа и предложили внедрить в работу голосового бота-помощника. Рассказываем, что получилось.

С вами Мария Белозерцева, руководитель event-направления R-брокер. Расскажу, как мы запустили в работу умного бота, в какую сумму он нам обошёлся, какие проблемы мы не учли на старте и каких результатов в итоге достигли.

Часть лидов и действующих клиентов агентства — участники наших вебинаров про интернет-маркетинг и рекламу. На мероприятиях спикеры не продают услуги, а, наоборот, рассказывают актуальную и полезную информацию по узким тематикам, например, какие аудиты нужны бизнесу или как запустить email-маркетинг с нуля. В конце вебинара эксперт приглашает участников на консультацию и, соответственно, конвертирует их в лиды.

Со зрителями, которые не оставили заявку на консультацию, мы не продолжали работу — они становились нашими подписчиками на email-рассылку и иногда получали письма с оффером на ту же бесплатную консультацию. Однако к этому моменту их интерес по теме был ниже, поэтому вероятность, что они запишутся после рассылки, намного меньше.

Коллеги из Центра Управления Продажами (ЦУПа) предложили нам увеличить конверсию из участников в коммерческие лиды после вебинаров.

Наша воронка продаж начиналась с регистрации, затем пользователи посещали вебинар, а в конце соглашались на консультацию. Конверсия из зарегистрировавшихся в участников составляла в среднем 40%, а из участников в консультацию с экспертами — всего 10%. Например, из 150 зарегистрировавшихся на вебинар пришли 60, а соглашались на консультацию всего 6.

Мы решили звонить участникам вебинаров, которые не оставили заявку на консультацию, с помощью голосового бота и приглашать их на индивидуальную встречу с экспертом. Вместе с коллегами из ЦУПа разработали стратегию и предположили, что конверсия в согласие на консультацию будет около 20%, а в покупку после неё — около 10%. Осталось только проверить наши гипотезы.

Подготовили сценарий для бота:

Записали все реплики и запустили его в работу.

На первом этапе бот позвонил 30 участникам вебинара, которые не оставили заявку сразу. 13 из них не взяли трубку, а с 17 мы получили реальные разговоры. 3 человека согласились на консультации и позже с ними связался наш менеджер.

Таким образом 10% из тех, кто не оставил заявку во время эфира, согласились на консультацию при разговоре с ботом — отличный результат! Позже, после консультации, 1 из этих 3 человек стал клиентом агентства. При этом мы оплачивали только состоявшиеся разговоры — 10 рублей за диалог. Таким образом 1 согласие на консультацию обошлось нам в 56,6 рублей.

После 2 недель тестирования обзвона мы вернулись к ЦУПу с проблемами, которые не учли при запуске бота:

Команда ЦУПа изучила и проанализировала все состоявшиеся диалоги, нашла «слабые» места нашего помощника, определила, в каких случаях он показывает неправильную реакцию и какие реплики «ломают» его логику.

Теперь, если собеседник бота не берёт трубку или просит перезвонить, голосовой помощник звонит ему повторно через час, два часа и на следующий день. А чтобы снизить количество брошенных трубок мы тестируем новые реплики и фразы для бота, например, добавили название вебинара после приветствия. Но всё же нужно помнить, что отказ до 20% при обзвонах даже «тёплой» базы — это нормально.

Но есть то, что не получится исправить так же быстро — ошибки бота в ответ на неизвестные ему реакции. Например, как здесь:

В этом случае мы можем только постепенно обучать бота новым реакциям и ответам, чтобы в будущем снизить процент ошибок.

Мы тестировали бота больше месяца. За это время он обзвонил 544 человека, из которых 323 взяли трубку, и провёл 243 полных разговора. Из всех собеседников согласились на консультацию 27 человек — 11,11%. Однако были дни, когда конверсия в согласие была выше: 15%, 17%, 25% и даже 50%.

Из всех реальных разговоров мы получили всего 6, которые ошибочно попали в обзвон — 4 из них не были на вебинаре, а с 2 мы уж общались.

За период тестирования мы отметили 24 неправильные реакции бота и 5 неизвестных ему фраз, которым оперативно его обучили. Средний показатель неправильной реакции за этот месяц — 1,4%. Обучая и модернизируя умного бота дальше, планируем снизить его до 0,5-0,8%.

Делегирование обзвона участников вебинаров умному боту позволило увеличить конверсию в коммерческие лиды с вебинаров без серьезного роста затрат. Спасибо коллегам из ЦУПа!

После того, как мы увидели результаты, решили, что стоит применить бота для обзвона зарегистрированных пользователей, чтобы напомнить им о мероприятии. До этого мы делали только SMS-рассылку по зарегистрировавшимся пользователям с коротким напоминанием о начале вебинара. Мы отказались от SMS, а вместо них запустили в работу бота с напоминанием о начале вебинара. Конверсия доходимости увеличилась на 20% — 65% зарегистрированных пользователей становились участниками вебинара.

При этом стоимость обзвона ботом была намного ниже — одно SMS-напоминание обходилось нам в 4-5 рублей, а один разговор с ботом — в 1-2 рубля. Вместе с этим, вероятность того, что пользователь вовремя откроет сообщение, была очень мала. С ботом мы тратили в 4 раза меньше за диалог и оплачивали только состоявшиеся звонки, в которых бот произносил фразу целиком.

Но спустя пару недель тестирования мы всё же отказались от этой идеи. Пользователям быстро надоело настолько много звонков и конверсия из регистрации в посещение упала.

Мы рассказали только про нашу работу с умным ботом, но нам очень интересно узнать о вашем опыте. Расскажите, как вы используете ботов в своей работе и какие задачи им делегируете?