Машинное обучение:
рост продаж
по заявкам с сайта на 17%

Искусственный Интеллект ранжирует
лиды по маржинальности и вероятности
покупки и передает отделу продаж
machine-learning-hero
Клиент
Wholesalefightlogo
Ключевые темы
Машинное обучение
Повышение продаж с сайта
Оптимизация колл-центра
Страна
США,
Калифорния
Продолжительность
6 месяцев

Результат проекта

+17%
Рост продаж
в 3 раза
уменьшение времени дозвона
+3%
Увеличение конверсии
Заказчик — владелец сайта-агрегатора премиальных авиабилетов с хорошими оборотами. Первоначальной целью было увеличить конверсию хотя бы на 3%, но усилия не приводили к результату. Заказчику требовалась качественно новая точка роста — инструмент с опорой на данные.

Команда WaveAccess разработала модуль, в котором алгоритмы machine learning помогают рассчитывать конверсию заявок и их маржинальность.
Результаты:
  • Через полгода работы ИИ продажи выросли на 17%.
  • Выросла удовлетворенность клиентов, так как сократилось время ожидания звонка.
  • Несмотря на сложный сегмент с высокой конкуренцией, конверсия выросла в 3 раза.
  • KPI отдела продаж улучшились.
  • Все показатели проекта достигнуты без вложений в рекламу, найм и обучение.

Бизнес-проблема

В продажах товаров и услуг класса люкс бизнес обнаруживает драматичное замедление конверсии: если на начальном этапе она уверенно идет вверх, то по мере увеличения оборота борьба идет за десятые доли процента. При этом для подобных товаров и услуг даже незначительный рост конверсии означает заметный рост продаж.

Наш заказчик столкнулся именно с такой проблемой. Уже долгое время конверсия его сайта-агрегатора авиабилетов премиум- и бизнес-класса держалась на одном и том же уровне, но постоянные усилия не приносили необходимого результата.
Почему заказчик решил найти новую точку роста:
  • Уже набраны менеджеры с большим опытом работы в сегменте премиум.
  • Тренинги руководства и персонала не приносят значительного результата.
  • Рекламные и маркетинговые усилия также не повышают продаж.
  • Улучшения сайта, в том числе, UX, не влияют на конверсию.

С чего начать внедрение ИИ в вашей компании?

Консалтинг-сессия с Senior Data Scientist — лучший способ выяснить, как внедрить машинное обучение в ваши бизнес-процессы.

Несмотря на то, что консультация бесплатна, она требует глубокого изучения ваших процессов и задач. Ее проводит ведущий специалист по ИИ, поэтому за месяц у нас есть возможность провести для бизнеса только 10 консультаций.

Если у вашей компании есть интерес к разработке проекта с машинным обучением, пожалуйста, не откладывайте с откликом.


Что вы получите:

  • В каких бизнес-процессах вашей компании внедрение ML принесет наибольший эффект.
  • Каков потенциальный эффект от внедрения ML и каковы сроки реализации ML-проекта в вашем случае.
  • Каков уровень сложности внедрения ML в ваши процессы.
  • Вы получите рекомендации по ресурсам и необходимым работам.

Решение

Конверсия в секторе премиальных товаров и услуг часто уверенно идет вверх на начальных этапах развития бизнеса.

По мере увеличения оборота борьба ведется за десятые доли процента: даже незначительное увеличение конверсии означает заметный рост продаж.
Задачи, которые предстоит решить на проекте:
  • Где «проседает» конверсия?
  • Какие данные будут полезнее всего?
  • Какие технологии для проекта наиболее рентабельны?

Схематично продажа происходит так

Посетитель выбирает направление
Заполняет форму на сайте
Формы накапливаются в CRM
Менеджеры обзванивают список в порядке очереди. Если о клиенте уже есть запись в CRM, то ему перезванивает личный менеджер
Клиенты отвечают
Клиенты не отвечают
Продажа
Трата времени
Трата времени

Этот бизнес-процесс позволяет методично обзванивать всех, кто выразил желание обсудить сделку, однако он неоправданно загружает менеджеров:

  • С сайта поступает огромное количество заявок, в том числе от заведомо незаинтересованных пользователей. Это блокирует работу дорогостоящих менеджеров, превращая их в колл-центр.
  • Ручное распределение заявок между менеджерами расходует дополнительное время специалистов.
  • Пока менеджеры обзванивают всех по списку, заинтересованные лиды ждут звонка. У них есть время передумать или найти более оперативно реагирующую компанию.

Было решено попробовать совершенно
новый подход к распределению заявок

Ведь пока менеджеры обзванивают всех пользователей по очереди, «горячие» лиды могут быть обойдены вниманием. Мы обсудили с владельцем бизнеса возможность улучшить ситуацию:

task-img
Общий список заявок, которые обзванивают агенты

Задача ИИ на проекте — проанализировать поведение пользователей и тексты заявок, чтобы помочь определить готовность лида к сделке и ее маржинальность.

Перенося менее перспективных пользователей в конец плана и обзванивая более перспективных в первую очередь, менеджеры смогут закрывать больше сделок.

От Proof of Concept
— к результату

О том, кто впервые пришел на сайт, мы знаем не так уж много. На первых порах важно было понять: какие данные можно собрать, и какие окажутся полезны для обучения. В таких случаях на помощь приходит proof of concept: команда собирает небольшой набор данных и тестирует их на разных алгоритмах, подбирая самый точный.

Проверка нескольких концепций помогла выявить результативные алгоритмы и те данные, которые помогают раскрыть намерения пользователя. Например, была найдена корреляция между наличием email на платном домене и готовностью к покупке. Нахождение других корреляций позволило еще точнее определять готовность.

Серия итераций, включающая в себя тестирование алгоритмов, сбор данных, пошаговую разработку и обучение полноценного модуля, привела к результату. Теперь ИИ получал данные о поведении пользователей на сайте, и буквально “на ходу” ранжировал тех, кто оставляет заявку на авиабилет.

Мы собирали такие данные:
  • Дата и время запроса
  • Дата полета
  • Контактные данные (например, платный/бесплатный домен)
  • Поведенческий фактор (время на сайте, история поиска)
  • Куда и откуда клиент хочет лететь
  • Тип полета (эконом/бизнес)
  • С какой страницы клиент пришел на форму
  • Аналитические данные о тексте заявки

Во второй части проекта мы интегрировали модуль ИИ с CRM

Теперь менеджеры видят прямо в системе, кому нужно звонить в первую очередь

Также мы интегрировали в решение сервис коллтрекинга (сервис аналитики звонков). Заявки поступают в CRM уже ранжированными; система направляет их тем менеджерам, у которых больше шансов закрыть сделку, а сервис коллтрекинга показывает владельцу бизнеса, насколько быстро сами менеджеры реагируют на поступивший запрос.

  • machine-learning-ru-gallery-1
  • machine-learning-ru-gallery-2

Возможности решения

case-real-time

Ранжирование лидов

Автоматически выстраивает очередность заявок с сайта согласно готовности пользователя к ответу на звонок и к покупке.
case-project-manager

Экономия ценного времени

Позволяет агентам продаж уделять больше времени каждому клиенту, не тратя время на прозвон безвыигрышных заявок.
case-project-manager

Ускорение дозвона

Повышает удовлетворенность клиента: перспективные лиды втрое быстрее получают обратный звонок.
case-strong-motivation

Повышение продаж

Назначает наиболее маржинальные заявки самым эффективным менеджерам, у которых больше шансов на закрытие сделки.
case-no-hidden-costs

Отслеживание KPI

Отслеживает эффективность работы менеджеров через CRM (как быстро лид взят в работу, успех переговоров и др.).

Узнайте, как обрабатывать данные компании, чтобы создать
результативную модель ИИ.
Семинар для руководителей, CIO, технических менеджеров.


Что в итоге

Модуль с искусственным интеллектом обрабатывает заявки на покупку премиальных авиабилетов, оставленные через форму обратной связи на сайте-агрегаторе нашего клиента.

ИИ определяет степень готовности автора заявки (посетителя сайта) к совершению покупки на основе широкого набора параметров и указывает менеджерам колл-центра, кому в первую очередь следует перезвонить.

case-list-el-1 Автоматизация труда дорогостоящих специалистов
case-list-el-2 Повышение продаж с сайта
case-list-el-3 Рост удовлетворенности клиентов

Больше о машинном обучении

Ферма будущего
Машинное обучение
Рост продаж с сайта
Машинное обучение
Разработка готовых решений
Машинное обучение

Начните новый
проект с нами!

Запросите смету или назначьте
консультацию с нашим
техническим экспертом

Или оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами в течение одного рабочего дня

Ключевые Факты

400Сотрудников
  • Разработчики
  • Дизайнеры
  • Верстальщики
  • DevOps-специалисты
  • Руководители проектов
  • QA-инженеры
  • Аналитики
  • Маркетологи
300проектов
  • Web
  • Mobile
  • Desktop
  • Database
  • Cloud
  • QA
19лет опыта успешной разработки IT-решений