Тренды в аналитике: что будет влиять на продажи в 2020?

1. Телефонный звонок – по-прежнему главный инструмент продаж

Маркетологи говорят, что телефонные звонки уходят в прошлое. С одной стороны, такая тенденция есть: чем моложе аудитория, тем меньше она звонит. Например, компания App Annie исследовала американскую аудиторию и выяснила, что поколение Z использует приложения в смартфонах для решения ежедневных проблем больше и чаще, чем люди старше 25 лет. Почти все насущные потребности – общение, покупки, запись к врачу/косметологу/другому специалисту, взаимодействия с банком, музыка и кино – «зеты» решают в приложениях. В продажах такой тенденции нет. Американские маркетологи полагают, что 57% покупателей, занимающих управленческие должности, предпочитают именно звонить. Согласно другому американскому исследованию, около 42% продавцов считают телефонный звонок ключевым каналом продаж в 2019. И в 2020 ситуация не изменится, особенно, как нам видится, в России.

Статистика CallKeeper: в разных сферах бизнеса от 40% до 100% продаж происходит по телефону. При этом за автомобильный бизнес в России я могу сказать с уверенностью: до 95% продаж в этом сегменте требуют подробной консультации от живого человека – личной в салоне или по телефону.

Более того, по нашим наблюдениям, телефонные продажи растут по мере развития колл-центров и сервисов обратного звонка. Возможно, наша статистика не вполне объективна, поскольку мы развиваемся. Но мы видим, что количество телефонных разговоров между продавцом и потенциальным покупателем неуклонно растет из года в год.

2. Речевая аналитика

Новый тренд – сервис, который помогает понять, насколько корректно сотрудники колл-центра или менеджеры обрабатывают звонки. Начальнику больше не нужно сидеть и слушать записи звонков или выделять отдельного человека для прослушки. Эффективность одного или даже нескольких сотрудников несопоставима с речевой аналитикой, когда звонки автоматически распознает специальная система – преобразует их в текст с высокой точностью.

По ключевым словам можно быстро найти любой момент разговора, выявить, например, конфликтный звонок, в котором покупатель ругался на сотрудника. Или понять, почему не продается тот или иной товар – может быть, сотрудники не придерживаются скриптов? А может, дело не в скриптах, а, например, в том, что цены на ряд товаров слишком высоки и даже грамотный скрипт не работает в таком случае? Система сама выявляет закономерности и выделяет удачные и неудачные сценарии.

Если раньше компаниям удавалось прослушать лишь выборочные звонки, это требовало человеческого ресурса, то сейчас новый сервис может прослушивать и расшифровывать огромные массивы звонков – а значит, анализировать их и оценивать эффективность сотрудников и конверсию в продажи стало удобнее и проще.

3. Data-driven аналитика

Вечнозеленый тренд, о котором говорят уже давно, но актуальности он не теряет – аналитика, основанная на данных. Вы собираете максимум данных, чтобы персонализировать маркетинг: общаться с клиентом там, когда и где ему удобно, и в том формате, который ему нравится. Маркетолог на основе максимально точных данных может четко сегментировать клиентов и сфокусироваться на самых перспективных.

Данные важны и для развития продукта: автоматический сбор обратной связи от клиентов позволит получить ценные инсайты для доработки продукта. Сотрудники колл-центра или отдела продаж нередко пропускают мимо ушей советы и просьбы улучшений – просто потому, что это не их первостепенная задача. Вот тут-то и поможет речевая аналитика: сервис умеет реагировать на ключевые слова, отсылающие к пожеланиям или рекомендациям клиента по улучшению сервиса/ продукта. Дальше же можно целенаправленно анализировать именно эти звонки.

С большим объемом данных нужно уметь работать, иначе масса различных показателей может запросто сбить с толку. Нужна стратегия для работы с данными. И еще одно: чтобы data-driven маркетинг был эффективен, важно наладить процесс обмена данными между подразделениями в организации. Да, это очевидно, но во многих компаниях каждый департамент живет своей жизнью, проводит свои замеры и исследования, не вынося это за рамки своего отдела. Маркетинговая аналитика может дать множество инсайтов для отдела продаж и клиентского сервиса, продукта. Для этого нужна культура работы с данными на уровне компании.

4. Прогнозная аналитика

Еще один тренд, за которым стоит следить. Мы не можем видеть будущее в хрустальном шаре, но можем предсказывать его на основе данных из настоящего и прошлого. Андреас Вейгенд, бывший руководитель Amazon, утверждает, что сегодня за один день в мире создается больше данных, чем все человечество создало до 2000 года. И эти данные используются в прогнозной аналитике: можно заранее просчитать будущие обстоятельства и планировать последовательность действий, которые приведут нас к наилучшему результату. Есть мнение, что объем рынка предсказательной (предикативной) аналитики к 2022 году вырастет в три раза.

Методы прогнозной аналитики: Data Mining, искусственный интеллект, машинное обучение, Deep Learning. Чем точнее данные, чем глубже и разнообразнее знания о клиенте – тем выше вероятность прогнозировать события и принимать верные решения, которые помогут бизнесу.

5. ROX-фреймворк

Как обещают нам западные маркетологи, новая метрика ROX станет новым ROI. ROX – Return Of Experience – показатель, который оценивает инвестиции в клиентский опыт. Компании, которые не только рассчитывают результаты рекламных кампаний, а заботятся о максимальном комфорте для своих клиентов, получают на 25% больше прибыли.

Универсальной ROX-формулы нет, придется искать свой путь: собирать пользовательский опыт и инсайты, проверять гипотезы, выводить KPI. Начать в любом случае придется с измерения клиентского опыта, благо, методик немало и маркетологам они известны, например, индекс лояльности или индекс удовлетворенности сервисом и услугой.

Согласно исследованию, 80% компаний полагают, что конкуренция переместилась в сферу качества обслуживания, теперь определяющее значение для покупателя имеет не цена, а сервис, удобство, комфорт. Любопытно, что множество брендов в 2019 увеличили траты на технологии, которые обеспечивают максимально позитивный клиентский опыт.

6. Голосовые помощники

Голосовые помощники – это не только Siri из IPhone или Алиса из умной колонки Яндекса. Подобные диалоговые платформы становятся все умнее и адаптивнее, они могут участвовать во многих сферах жизни, в саппорте и даже продажах. По прогнозам экспертов, к 2022 году 70% служащих в американских компаниях будут ежедневно взаимодействовать с такими помощниками – чат-ботами.

Например, Amazon наделил своего помощника Alexa человеческими качествами – у нее есть предпочтения в еде, она любит определенных животных и даже имеет точку зрения по социально-политическим вопросам. Алекса умеет говорить, шептать, радоваться и огорчаться.

Пока многим людям не очень комфортно общаться с искусственным интеллектом, например, 69% респондентов предпочитают диалог с живым человеком. Однако 40% опрошенных признают, что в целом чат-боты улучшают взаимодействие с клиентом.

Компании по-новому будут взаимодействовать с клиентами, предлагать услуги и налаживать коммуникацию с сотрудниками внутри. И вскоре мы увидим, как это отразится на клиентском сервисе, и какими станут колл-центры – чат-боты смогут отвечать потенциальным покупателям по всем каналам: и по телефону, и в диалоговом окне на сайте, и в мессенджере, транслируя при этом tone of voice бренда и его ценности. Интересно, куда приведет нас эта тенденция.

7. Аналитике – максимум внимания

В мире растут расходы на маркетинговую аналитику – специалисты из Deloitte прогнозируют, что в следующие три года они вырастут на 61%. Это значит, что все действия потенциальных покупателей будут подвергнуты тщательному анализу. С каждым годом действия маркетологов становятся все более точными, взвешенными и основанными на цифрах и данных. Важна уже не просто аналитика, а комбо из аналитики.

Допустим, у вас настроена колл-аналитика – есть все данные, которые можно получить из звонка пользователя. Вы можете отследить источники посетителей, сколько из них откуда пришло, с какой рекламной кампании. Вы можете проанализировать разговор, что особенно удобно с речевой аналитикой. Этого недостаточно: колл-аналитику можно и нужно комбинировать с другими данными, чтобы максимально персонализировать клиентов. Демографические данные, интерес к продукту, этап воронки продаж, тип клиента – все эти сведения должны учитываться, чтобы максимально оптимизировать аналитику и дальнейшие маркетинговые действия.

Как это делать? Отслеживать электронную почту, персонализировать клиента на сайте, настроить ретаргетинг или, наоборот, подавливать ретаргетинг для тех клиентов, которые уже конвертировались в покупателей. Аналитика всего и вся – главная тенденция будущих лет.

Подробная глубокая аналитика потребует усилий и расходов – готовьтесь к тратам, закладывайте в бюджет не только рекламные кампании, но и анализ рекламных кампаний – это равные по ценности понятия.

Есть типичная проблема при работе с данными. Когда компания инвестирует в сервисы и метрики, собирает огромное количество данных, что глаза разбегаются, – но не анализирует их должным образом, не превращает результат этих данных в конкретные бизнес-решения. Это происходит, как правило, потому, что в компании нет культуры работы с данными, нет общего понимания, как их интерпретировать и кто конкретно должен этим заниматься. Совет очевидный: развивайте в компании культуру работы с данными, обучайте сотрудников. Помните – грамотная аналитика и взвешенные решения на ее основе напрямую влияют на прибыльность компании.

Фото: freepik.com

Комментарии
Директор по развитию, Екатеринбург

На продажи будет влиять человеческий фактор. Вряд ли что-либо изменилось за последние пару тысяч лет, и изменится в ближайшее тысячелетие.

Технологии передачи информации изменятся, способы подачи материала изменятся, а покупать будет человеческое ЭГО.

И это неизменно!

А ттот, кто избавться от ЭГО, ему ничего не нужно, он самодостаточен сам по себе.

Аналитик, Брянск

Очередная коуч статья. Денис, пожалуйста, прежде чем писать, копайте тему глубже уровня блогера. Единственное информативно полезное повествование ( и то небеспорное) последний абзац.

Генеральный директор, Санкт-Петербург

на продажи, как и во все времена, влиять будет качество продавцов....

Консультант, Москва

"Как компаниям развивать культуру работы с данными – собирать, анализировать, интерпретировать и принимать в результате взвешенные бизнес-решения?" - пишет автор.

Тема интересная.  Профессия даже такая есть - собирать и анализировать данные. Престижно иметь в компании подобного профессионала, объявления в интернете есть на обучение такой профессии. И ЗП у подобных профессиональных собирателей - аналитиков  не маленькие.

Вторая часть авторского посыла - интерпретировать и  принимать в результате взвешенные решения  несколько оторвана от собирательства данных и их анализа. 

Один собирает и анализирует - другой на этой основе принимает решения. Время между этими двумя процессами может растянутся до бесконечности,  и часто  получается  так, что эти данные просто  пылятся в папках....а процесс продаж идет на автопилоте, опираясь на мастерство продавца  и его способность продать.  

И совсем не зависит  от анализа потребительского рынка и запросов ЦА Данные устаревают, их снова собирают и снова  анализируют .. Встречала как -то  в одном комментарии, что обработка больших данных - это пустая трата денег для компании.. 

 

 

Независимый директор, Москва

Денис, спасибо за интересный и доступный материал. Для тех, кто хочет начать погружать в этот вопрос - очень удобная структура.

Нач. отдела, зам. руководителя, Санкт-Петербург

Спасибо автору за очередной набор банальностей без примеси конкретики, примеров из опыта или доказательности. С тем, что " Чем точнее данные, чем глубже и разнообразнее знания о клиенте – тем выше вероятность прогнозировать события и принимать верные решения, которые помогут бизнесу", не поспоришь. Вероятность - то выше. А вот реальность... того ... не особо. Дайте, пожалуйста, примеры инструментов, программных продуктов, методов, которые позволяют, например, на данных среднестатистический розничной программы лояльности предсказать - с доказанной точностью - поведение конкретного покупателя и доступны хотя бы среднему бизнесу. Нет таких. Даже лидеры отрасли беспомощны в этом отношении. А вот, например, иные уверяют, что это и в принципе невозможно: https://www.e-xecutive.ru/management/itforbusiness/1990203-big-data-v-marketinge-pustaya-trata-deneg. Расскажите, пожалуйста, сколько стОит сбор, хранение и обработка "больших данных" и при каких условиях они окупаются. Хорошо бы - с примерами. Чем камлать за "тренды", каковые являются трендами только в фантазиях бесчисленных хайповых стартапов, лучше рассказали бы, что нового в жизни автодилеров. Вести с полей, из первых рук - они куда интереснее, чем рассуждения о космических кораблях, бороздящих просторы Вселенной. 

Генеральный директор, Москва

Мне кажется, что телефон с подключенным интернетом, сегодня не столько главный инструмент ПРОДАЖ, сколько главный инструмент ПОКУПОК.

Надеюсь маркетологи и продажники поймут разницу.

Генеральный директор, Санкт-Петербург

Если вспомнить одну из классификаций продаж Рэкхема - транзакционные, консультационные и стратегические. То довольно очевидно, что эти тренды в первую очередь касаются транзакционных продаж.  

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Как соискатели провели новогодние каникулы: итоги опроса

Во время праздников 14% соискателей работали постоянно, 34% — время от времени. Но есть и другие любопытные цифры.

Почти половина россиян недовольна своим местом работы

В 2019 году лишь 53% россиян выразили удовлетворенность своим местом работы.