Проблемы и решения ELMA
Проблемы-
Сложность формирования персональных предложений для клиента
-
Высокие расходы на обзвон клиентов
-
Трудность оценки эффективности программ up-sell
ELMA структурирует динамически изменяющуюся информацию о клиентах. Это позволяет проводить сегментацию клиентов и предлагать допродажи на условиях, которые их заинтересуют. Для коммуникации с покупателями используются голосовые роботы.
В решении реализовано совместное использование технологий BPMS и NLP.
В кейсе страховой компании ELMA находит клиентов с истекающим договором и предлагает заключить новый.
- BPMS (Business Process Management System)
- Система структурирует информацию о клиентах.
- Отвечает за коммуникацию всех служб компании.
- Обеспечивает совместную работу ИТ-решений и технологий.
- Распределяет задачи между людьми и роботами.
- NLP (Natural Language Processing)
- Голосовые роботы разгружают менеджеров в рутинных задачах.
- Сокращают расходы на содержание колл-центра.
- Своевременно исполняют важные шаги по взаимодействию с клиентами.
Как работает ELMA Up-sell
Информация о клиенте и его действиях учитывается в карточке контрагента. Вы можете отслеживать, как меняется пользовательское поведение, и формировать гипотезы предложений, представляющих потенциальный интерес для аудитории.
Например, аналитики телеком-оператора с помощью ELMA обнаружили, что конкретные пользователи в течение нескольких месяцев превышали ограничение по количеству потребленного интернет-трафика. Обладая этой информацией, компания предупредила клиентов об ограничении скорости соединения и предложила им докупить трафик и переключиться на более подходящий тариф.
Голосовые помощники с искусственным интеллектом обзванивают 1000 клиентов одновременно и делают им предложения, исходя из информации, накопленной в системе. При необходимости разговор переводится на менеджера.
Далее роботы передают результаты обзвона в систему для работы других служб компании. Обратите внимание, что эффективность обзвона можно предварительно проверить на небольшой выборке клиентов. Для уверенности, что общение с роботом не будет воспринято негативно.
В случае успешного исхода общения с клиентом информация об оформлении допродажи передается в систему. ELMA автоматически, по заранее описанному бизнес-процессу, ставит задачи, связанные с шагами проведения дополнительной продажи.
В кейсе страховой компании различные сотрудники — менеджеры, актуарии, андеррайтеры и специалисты ЦФО — своевременно получают задания по продлению договора. Система создает единое информационное пространство для организации совместной работы всех служб компании.
ELMA генерирует динамические отчеты для оценки эффективности программ up-sell. Имея перед глазами объективную ситуацию по допродажам, руководители принимают различные меры — от проведения повторной сегментации аудитории до корректировки вопросов, которые будет задавать голосовой помощник.
Анализ статистики позволяет определить, как лояльность покупателей конвертируется в увеличение среднего чека и достижение общей цели компании.
Пример работы решения ELMA
Реализация процесса допродажи в страховой компании. Робот предлагает
клиентам продление истекающего договора ОСАГО.
Презентация кейса ELMA Up-sell. В ролике вы увидите, как робот звонит клиенту и как информация о звонке отображается в системе
- 0:47
Допродажи в различных отраслях
- 1:14
BPMS и NLP — технологии, используемые для допродаж
- 1:50
Интерфейс решения ELMA
- 2:30
Звонок голосового помощника
- 4:04
Робот передает информацию в BPMS
Испытайте роботов в деле
-
Сегментируйте аудиторию
-
Обзванивайте клиентов
с помощью роботов
-
Оценивайте эффективность допродаж
