Не терять звонки и освоить новый канал продаж: кейс службы такси

Дано: проблема

В компанию МТТ обратилось известное такси с филиалами по всей стране: нужно было срочно решить проблему потери звонков и загрузки операторов.

У такси есть основной канал продаж — приложение для заказа авто. Также компания использует для заказа телефоны в нескольких городах. Еще у нее есть номер для технической поддержки клиентов. Туда звонят с проблемами, вопросами или жалобами. Например, если водитель хамит или сел за руль пьяным, если с карты списали не ту сумму или человек забыл на заднем сиденье сумку.

По неизвестным причинам клиенты стали ошибочно набирать номер техподдержки, чтобы заказать машину. Возможно, клиенты когда-то звонили туда и сохранили телефон как «Такси». Или нашли номер и не захотели разбираться в приложении. За месяц поступило 3500 таких звонков.

У сотрудников техподдержки не было возможности переводить вызовы на службу заказа. Операторы теряли рабочее время и заставляли других позвонивших ждать. Клиенты не могли вызвать машину, что вызывало их недовольство и снижало лояльность к компании. Но самое главное, каждый заказ такси стоил в среднем 300 рублей. А значит, компания теряла больше миллиона рублей в месяц.

Задачи

Изначально у такси и у нас не было идеи превращать номер техподдержки в канал продаж. Нам важно было разгрузить специалистов, ведь звонящие занимали линии и не давали менеджерам выполнять свою работу. Пока оператор выяснял, зачем клиент позвонил, пока объяснял, что он никак не может оформить заказ машины, уходило несколько минут. А если бы менеджеры могли оформлять заявки, каждый ошибочный звонок занимал бы всего полминуты.

Также такси не хотело терять обращения и доверие клиентов. Нельзя было заставлять клиентов ждать или уходить к конкурентам.

Решение и сложности

Мы сразу предложили компании подключить к номеру техподдержки умное меню IVR и голосового бота. Эти сервисы обрабатывают обращения без участия живых менеджеров. Меню принимает и распределяет звонки по заданным сценариям, а голосовой бот общается с позвонившим и задает вопросы. У компании уже был IVR с привычным голосом, так что мы предложили им записать новые реплики тем же диктором.

Мы продумали сценарий, который максимально ускорит процесс заказа такси. Когда клиент звонит, IVR приветствует его и просит: «Если вы хотите заказать такси, нажмите 1». Позвонивший нажимает единицу, и звонок переводится на менеджера, который оформляет заявку.

Но здесь возникла проблема. Все звонки по умолчанию шли на московский филиал, хотя клиенты звонили со всей России. Например, человек заказывает такси с проспекта Мира на улицу Ленина в Красноярске, а московский менеджер отправляет машину по столице, не догадываясь, что клиент звонит из другого города.

Появилось три варианта решения. Первый — заставить операторов всегда спрашивать город. Но из-за этого менеджеры теряли бы минуты на каждом звонке. Второй — сделать идентификацию города по номеру мобильного, с которого звонит клиент. Но и это не лучший способ, ведь клиент с челябинским номером может поехать в командировку в Санкт-Петербург и там заказать такси.

Тогда мы придумали еще один вариант для голосового сервиса. Когда клиент нажимает цифру «1» в тоновом наборе, он попадает на бота. Бот спрашивает, из какого города звонит человек. После этого возможны три сценария:

  1. Клиент называет город, в котором есть операторы этого такси. Бот переводит звонок на местного менеджера.
  2. Клиент называет город, в котором нет оператора, а все заказы идут только через мобильное приложение. Тогда бот рассказывает, как скачать приложение и заказать машину.
  3. Клиент называет город, в котором еще не работает именно это такси. Бот сообщает об этом клиенту и советует скачать приложение компании на будущее.

Результаты

Внедрение голосового меню IVR и бота в номер техподдержки принесло ошеломительные результаты. За месяц 3500 ошибочных звонков превратились в 18 000 реальных заказов такси. Нововведение принесло компании прибыль в 5 миллионов рублей.

Теперь номер техподдержки превратился в новый канал продаж, а операторов не отвлекают сторонними звонками. Такси не планирует дополнительно афишировать номер технической поддержки для клиентов, которые хотят заказать машину. Но если они позвонят туда с просьбой довезти их из пункта А в пункт Б, компания будет готова.

Также мы хотим в будущем добавить в сервис регулярно обновляемую базу партнеров. Она актуальна для городов, в которых еще нет такой компании такси. Например, клиент звонит из Канска. Бот сообщает, что пока нашего такси в этом городе нет, но можно перевести звонок на канского партнера. Или советует клиенту скачать мобильное приложение, в котором размещен номер дружественного такси. Таким образом, позвонивший не останется наедине со своей проблемой, а все-таки закажет машину, причем из партнерской компании.


Я считаю, что решение с голосовыми сервисами универсально для большинства бизнесов. IVR и голосовой бот подходят многим компаниям, которые работают в нескольких городах. Например, доставкам еды, интернет-магазинам, сетям ресторанов, турагентствам и не только.

Если вы заметили, что клиенты хотят от вас чего-то, что вы им еще не можете предложить, воспользуйтесь этим. Если в ваш магазин одежды стали звонить с просьбами заказать пиццу, договоритесь с итальянским рестораном и доставляйте клиентам желаемое. Лучше добавить новый сценарий использования привычного канала, чем потерять новых и старых заказчиков.

Расскажите коллегам:
Комментарии
Участники дискуссии: Александр Вайсман

Добрый день!

Не совсем понятно, как "3500 ошибочных звонков превратились в 18 000 реальных заказов такси" ?

Получается 1 ошибочный звонок в итоге оформил 5 поездок.

Подскажите, пожалуйста.

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Елена Иванова
Олег, здравствуйте,только дошли руки привести статусы, про которые спрашивалавот по ним вы когда...
Все дискуссии
HR-новости
Исследование: карьерные амбиции россиян

Рост дохода или повышение в должности – что важнее?

50 профессий, которые изменит генеративный ИИ

Из них: 16 – новые, только появятся, 22 – сильно трансформируются, 12 – устареют.