Как PaperShoot увеличил конверсию в заказ и сократил потери лидов с помощью ИИ-бота

Введение

Магазин цифровых камер PaperShoot делает акцент на клиентском сервисе: быстро доставляет товары по России и СНГ, консультирует и помогает настроить камеру после покупки.

Но с ростом заказов стали заметны слабые места. Сотрудники не отвечали в чатах в нерабочее время и выходные, поэтому клиенты могли ждать ответа по 4–12 часов. Из-за этого часть лидов терялась, а магазин недополучал выручку.

Чтобы решить эту проблему, компания настроила ИИ-бот от ChatRex  и уже через месяц увидела результаты — рост выручки на 30% и на 17% меньше потерянных лидов. В кейсе рассказываем, как ИИ-бот собирает заявки и консультирует потенциальных клиентов 24/7, что ещё он умеет и как именно помогает увеличить конверсию в заказ.

Настроили процессы, сократили рутину и упростили работу менеджерам в RetailCRM

PaperShoot продаёт одну модель камеры, но с разным дизайном и материалами корпуса. Есть базовые модели из каменной бумаги, «Спешл» из кожи и пробки, «Премиум» — из дерева и эпоксидной смолы.

PaperShoot принимает онлайн-заказы из ВКонтакте, WhatsApp*, Телеграма и других мессенджеров. Чтобы не переключаться между разными приложениями, компания интегрировала все три сервиса с RetailCRM.

Теперь все сообщения из соцсетей и мессенджеров автоматически поступают в систему и отображаются в едином окне.

В RetailCRM это выглядит так:

Также в системе можно упростить работу менеджеров:

• Автоматически распределять новые заявки в зависимости от нагрузки и графика работы сотрудника.
• Собирать готовые ответы на часто задаваемые вопросы.
• Устанавливать напоминания — например, связаться с клиентом и попросить отзыв.
• Ставить задачи — запросить оплату или сделать повторное касание.
• Быстро находить нужный диалог по тегу или ключевому слову.

Автоматизировали рутинные задачи, чтобы менеджеры могли сосредоточиться на продажах

Как только объединили все каналы в одном окне, в компании провели аудит отдела продаж. Анализ показал, что можно улучшить:

1. Перестать терять лиды — и, как следствие, выручку. В нерабочее время и выходные дни менеджеры не отвечали, поэтому среднее время ожидания было 4–12 часов. Из-за этого люди уходили к конкурентам.
2. Снизить нагрузку на менеджеров. Например, автоматизировать ответы на однотипные вопросы, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на тёплых клиентах и крупных B2B-заказчиках.
3. Ускорить обучение сотрудников. В каталоге магазина много вариаций фотоаппаратов и аксессуаров — это затягивало процесс адаптации.

Обеспечили клиентский сервис 24/7

Бот также помог решить проблему с долгими ответами. Теперь магазин общается с клиентами в любое время суток. Человек сразу видит, с чем может помочь бот и в какое время сможет подключиться менеджер. Так клиенты чувствуют себя спокойнее и реже уходят к конкурентам.

Во время переписки ИИ-бот консультирует по продукту, работает с возражениями, рассказывает о сервисе и помогает настроить камеру. А ещё может дать подробный совет по съёмке. Например, как правильно пользоваться широкоугольным объективом и сделать фото без размытия.

Бот также может быстро ответить, на каком этапе находится заказ. А благодаря интеграции с Boxberry он может оформить доставку и рассчитать её стоимость, найти ближайший к клиенту ПВЗ и сообщить, когда привезут посылку. Всю нужную информацию бот получает из RetailCRM.

Научили бота определять тёплые лиды и передавать их менеджерам

ИИ-бот сам понимает, когда клиент готов к покупке, и перенаправляет его на менеджера. Происходит это так: бот ставит в RetailCRM задачу, и система отправляет сотруднику оповещение.

А ещё он умеет работать в ситуациях с высоким риском упустить сделку или получить негатив от клиента. Бот переключает диалог на менеджера, если:

• В диалог пишет B2B-заказчик с высоким чеком или партнёр с выгодным предложением.
• От клиента есть нетипичная негативная реакция, которую сможет решить только сотрудник.

Внедрили бота за несколько недель, а окупили за 10 дней

В среднем настройка ИИ-бота от ChatRex занимает 21 день. За это время можно научить бота понимать контекст переписки, отвечать на сложные технические вопросы и интегрировать его с нужными сервисами. А в конце протестировать систему и обучить команду.

Результаты за месяц использования

За месяц использования бота компания получила такие результаты: