Нашим заказчиком выступил отдел телемаркетинга «Фоксфорда». Его сотрудники занимаются исходящими звонками: в течение 5 минут после создания заявки они должны позвонить клиенту и уточнить корректность данных (либо классифицировать клиента «с нуля»: для какого класса нужно обучение и по каким предметам).

Камнем преткновения была сезонность бизнеса.

Весной — в конце учебного года — требуется обзвонить всех текущих клиентов и предложить им продлить договор. При этом в апреле, пока на продление действует максимальная скидка, нужно сделать максимальное количество дозвонов. Быстро и качественно обработать всю базу в таких условиях крайне сложно; а ведь размер базы ещё и кратно увеличивается с каждым годом.

Осенью — со стартом учебного года — в 2−3 раза растёт количество входящих заявок. При этом нужно:

отслеживать недозвоны и делать повторные попытки дозвониться
соблюдать «5-минутный» показатель SLA
фиксировать результат каждого звонка в amoCRM.

Дополнительно к сезонности проблемой была низкая конверсия т.н. вводного урока. Это бесплатный урок, который показывает «товар лицом». Количество записей на него не вызывало вопросов, но фактическая посещаемость хромала, т.к. люди банально забывали о сделанной записи.

До внедрения робота все боли решались донабором персонала, но вместе с ростом ФОТа это увеличивало и стоимость успешного лида.

В случае «Фоксфорда» классификация клиента (т.е. диалог) — это чисто скриптовой процесс, для роботизации которого мы использовали готовое стороннее решение. Для интеграции с amoCRM требовалось только определить, из какой воронки и этапа робот будет брать сделки на прозвон и в какие поля сделки или контакта будет записывать полученную информацию.

Процесс стал выглядеть так:

клиент заполняет форму на сайте
в amoCRM сделка попадает в «неразобранное»
робот звонит по всем заявкам. По успешным звонкам — сохраняет информацию в amoCRM, при необходимости консультации — переводит звонок на человека, а при недозвоне делает повторные попытки. Если клиенту нужно время подумать, то он может попросить робота перезвонить позже.

При этом робот настраивается в части расписания обзвона (по каким дням недели и в какое время, с учётом часового пояса клиента) и алгоритма повторных звонков при недозвоне (количество и интервалы).

На выходе заказчик получил решение, которое частично заменяет специалистов телемаркетинга и задействует их только при спорных вопросах от клиентов.

В весеннее время пролонгации договоров робот смог за месяц обработать всю базу, т. е. более 20 000 лидов. Дополнительный прозвон понадобился только для клиентов, до которых не удалось дозвониться. В зависимости от того, требовалась клиенту помощь или нет, робот либо передавал звонок менеджеру, либо запускал в amoCRM цепочку триггерных писем с инструкциями.\

В результате план по самостоятельному продлению договоров клиентами был перевыполнен на 28%.

Осенью робот также показал отличные результаты: робот дозвонился до 80% лидов, при этом не просто сохранив SLA на прежнем уровне, а улучшив его
в 5 раз.

В дополнение к вышеописанным задачам мы автоматизировали ещё один специфический сценарий. Отдел телемаркетинга «Фоксфорда» использует два разных аккаунта amoCRM для разных типов клиентов. Иногда клиенты оставляют заявки не на целевом лендинге, и сделка создаётся в несоответствующем им аккаунте amo. Раньше приходилось удалять сделку руками и руками же создавать её в новом месте. Теперь робот переносит такие заявки полностью автоматически.

Ещё одна возможность, которую получил «Фоксфорд» — это масштабируемость объёма исходящих звонков. Робот может звонить одновременно любому количеству человек, единственное, что ему требуется — нужное количество телефонных линий.

В завершение скажем, что кейсы продления договоров и квалификации новых клиентов — не единственное, что можно автоматизировать связкой «amoCRM + голосовой робот». Увидев первые результаты, отдел телемаркетинга решил подключить робота к обработке ещё 4 новых сценариев, которые уже находятся в разработке