Оставить заявку

О компании:

Задача

Решение задачи

Итог

У Центра законного списания долгов был свой колл-центр, который с развитием бизнеса начал испытывать большие нагрузки, такие как: база из более 7000 недозвонов, большие затраты на ФОТ (call-центр из 8 человек, работающих по 12 часов). У Руководства компании появилось желание актуализировать базу недозвонов, минимизировать человеческий фактор в call-центре.

Для автоматизации работы колл-центра было решено передать как входящие, так и исходящие звонки голосовому роботу, с переключением на живого специалиста при необходимости.

При решении задач команда Zakhar Technology внедрила умных голосовых роботов, были разработаны скрипты под специфику компании, разработана логика работы робота и обучение искусственного интеллекта.

С решением задач в Центре законного списания долгов отработана база из 7000 недозвонов, из них заключили 40 договоров на сумму 4 007 400 рублей, полностью сократили call-центр и снизили затраты на ФОТ на 350 т.р., так же появилась возможность принимать звонки в любое время суток.

В настоящий момент наши боты забрали у колл-центра уже около 95% звонков. Робот ежедневно обрабатывает звонки, даже если в момент звонят несколько клиентов.

Точка А:
база из более 7000 недозвонов, большие затраты на ФОТ (call-центр из 8 человек, работающих по 12 часов)

Точка Б:
отработана база из 7000 недозвонов, из них заключили 40 договоров на сумму 4 007 400 руб., полностью сократили call-центр и снизили затраты на ФОТ на 350 т.р.

Центр законного списания долгов – это компания, которая с 2015 года работала над банкротством физических лиц под франшизой другого крупного бренда. В 2021 обособилась и продолжила предоставлять услуги на должном уровне, но уже самостоятельно.

На данный момент филиалы находятся в крупнейших городах Сибири, но работа проходит по всей стране, списание долгов проходит дистанционно.

Банкротство физических лиц

Центр законного списания долгов

Решение задачи

Итог

В результате решения задач Zakhar Technology предложил создать бота, который приглашал людей по клиентской базе на вебинар, работа велась по базе данных из 8000 клиентов, заполнились все слоты на вебинар. В итоге для клиента появился еще один управляемый канал трафика, активная клиентская база пополнилась на 524 клиента, стоимость одного лида составила 184 рубля.

Точка А:
незаполненные слоты на вебинар; накопилась база из 8000 клиентов, которые никак не реагируют на звонки/смс; средняя стоимость привлечения лида - 736 рублей.

Точка Б:
появился еще один управляемый канал трафика, активная клиентская база пополнилась на 524 клиента, стоимость одного лида составила 184 рубля.

Психология нового поколения – это проект Влады Олеговны Попутаровской, который специализируется на психологической помощи и поддержки. В компании работают 30 специалистов и ежедневно обращаются 100 человек за помощью в Центр, 70 000 человек уже получили свои положительные результаты.

О компании:

У компании возникли трудности: незаполненные слоты на вебинар; накопилась база из 8000 клиентов, которые никак не реагируют на звонки/смс; средняя стоимость привлечения лида - 736 рублей.

Задачи для Zakhar Technology – внедрить экосистему, которая сможет обзвонить всю имеющуюся базу и пригласить на вебинар, заполнить все слоты.

Задача

Онлайн-школа

Психология нового поколения

Решение задачи

Итог

В результате Zakhar Technology разработал искусственный интеллект, который автоматизировал звонки, робот выполнил самую важную задачу – быстро и дешево из «холодной базы» предоставил «теплую базу» людей для дальнейшей обработки. Теперь менеджеры получают только те лиды, где ЛПР заинтересован в продукте, конверсия такого лида около 2%; стоимость целевого лида в среднем составила 69 рублей. Финансовая выгода от внедрения бота также оказалась существенной.

Точка А:
отсутствуют теплые лиды; конверсия в лицо, принимающее решение не более 2,5%; стоимость лида – 350 рублей.

Точка Б:
теперь менеджеры получают только те лиды, где ЛПР заинтересован в продукте, конверсия такого лида около 2%; стоимость целевого лида в среднем составила 69 рублей.

ООО «СТЭФ» – компания специализируется на поставках и продаже генераторного оборудования для комплексного энергоснабжения объектов заказчика.

О компании:

У компании отсутствовали теплые лиды, конверсия в лицо, принимающее решение не более 2,5%; стоимость лида – 350 рублей, никакие средства автоматизации при этом не применялись. В результате – низкая скорость набора клиентов и полное отсутствие статистики обзвонов, поскольку всё делалось в ручном режиме.

Задачи для Zakhar Technology: автоматизировать холодные звонки, стоимость лида при этом не должна превышать 150 рублей.

Задача

Решение задачи

Итог

В результате решения задач был проведён детальный анализ записей разговоров операторов, принимавших заявки, изучен опыт сотрудников поликлиники, внедрен секретарь на обработку входящих заявок.

Теперь робот принимает входящие звонки пациентов о вызове врача на дом и передает их на электронную почту регистраторов каждой клиники отдельно. Так же робот встроен в единый федеральный региональный номер 122 для оказания медицинских услуг для населения.

Точка А:
недовольство граждан, которые жаловались на невозможность дозвониться в клинику по вопросу вызова врача на дом. Сотрудники не справлялись с большим количеством входящих звонков.

Точка Б:
удалось решить вопрос с недовольством граждан, освободилось время сотрудников, которые принимали звонки от населения, робот принимает все обращения граждан по вопросам вызова врача на дом.

Областная клиническая больница – это крупнейшая больница Рязанской области. ОКБ развивается для того, чтобы рязанские пациенты получали медицинскую помощь на уровне столичных клиник в родном регионе. Для этого вкладывается много труда в повышение профессионализма всех сотрудников больницы.

О компании:

В областной клинике Рязани была поставлена задача – по телефону принимать 100% входящих заявок от граждан по вызову врача на дом. По заявкам необходимо сформировать детальный отчёт и уведомление регистратора клиники. В заявке должно было отражаться: ФИО пациента; адрес; № участка; жалобы на здоровье; наличие больничного листа; организованность ребёнка.

Задача

Областная клиническая больница

Рязанская ОКБ

Решение задачи

Итог

Сделали скрипты и провели внутреннее тестирование, скорректировали робота и интегрировали с CRM ТТК. Прозвонили 5 000 абонентов, добавили 3 новых намерения и новую ветку в скрипт робота, обучили руководителя контакт-центра работать с роботом и самостоятельно вносить необходимые корректировки. На реальных кейсах бот показал конверсию более 40%, но пока не дотягивался до уровня лучших операторов контакт-центра Заказчика. И в итоге провели оставшиеся 25 000 звонков, незначительно скорректировали скрипт и добились результата выше лучших операторов ТТК.

Точка А:
демотивация сотрудников, текучка кадров и снижение качества смежной работы менеджеров контакт-центра из-за рутинной работы.

Точка Б:
провели с помощью голосового сотрудника опрос среди 30 000 клиентов компании в течении 5 недель. Снизили стоимость проведения NPS опроса в 2,5 раза и добились конверсии 56% в ответ (лучшая конверсия Заказчика).

Компания ТТК входит в число крупнейших магистральных операторов связи и в пятерку компаний, предоставляющих услуги широкополосного доступа в интернет на территории РФ. Абонентская база ТТК составляет 1,8 млн абонентов.

О компании:

Процесс поиска, отбора, обучения и вывода сотрудника на необходимый результат занимает месяцы и стоит несколько месячных окладов. В ТТК столкнулись с тем, что высококлассные и дорогостоящие операторы контакт-центра опустились до уровня рутинной работы. Это негативно сказалось на мотивации сотрудников, текучку кадров и качестве смежной работы менеджеров контакт-центра.

Наша задача была вывести рабочую версию голосового робота и провести опрос 30 000 клиентов компании в течении 5 недель.

Задача

Телекоммуникационная компания

ТрансТелеКом

Решение задачи

Итог

Мы проанализировали статистику и предложили внедрить виртуального сотрудника для реактивации базы, так как реактивация базы через беседу выгоднее, чем с помощью рассылки, причем лучше это делать в голосовом формате, чем в текстовом, реактивировать клиентскую базу можно и без предложения скидочного сертификата.

В итоге удалось достичь конверсии в согласие на визит 13,6%. При этом 8% приглашенных клиентов были согласны прийти без сертификатов. Если же клиент хотел скидку, нам удалось снизить стоимость привлечения. Это было сделано за счёт уменьшения суммы дисконта до 500 руб.

Точка А:
главная проблема компании – удержание клиентов. Нужно было наладить работу с потерянными клиентами, которые вышли за рамки 5-недельного цикла. 5 недель – среднее время между визитами клиентов барбершопов

Точка Б:
достигли конверсии в согласие на визит 13,6%, при этом 8% приглашенных клиентов были согласны прийти без скидок, так же экономия на каждом сертификате для заказчика – 500 руб.

«Контора» – крупнейшая сеть барбершопов в Уральском федеральном округе и одна из крупнейших в России. Помимо собственных заведений, у компании также развитая франшиза и собственная школа барберов. Общая клиентская база «Конторы» составляет более 300 тыс. человек.

О компании:

Несмотря на солидный охват, одной из главных проблем компании являлось удержание клиентов. И прежде всего нужно было наладить работу с потерянными клиентами, которые вышли за рамки 5-недельного цикла. 5 недель – среднее время между визитами клиентов барбершопов.

Взаимодействия с посетителями барбершопов велись только в текстовых каналах (SMS и WhatsApp). Это позволяло возвращать до 6% клиентов, но только за счёт предложения сертификата на сумму 1000 руб, что для компании было убыточно

Задача

Сеть барбершопов

Контора

Решение задачи

Итог

Точка А:
стоимость содержания большого количества операторов снижала маржинальность компании.

Точка Б:
100% исходящих звонков обрабатывается роботом, нет очереди на обзвон (все должники вовремя
и по графику проинформированы).

Уралэнергосбыт – крупнейший поставщик электроэнергии в Челябинской области. Для компании свойственна высокая дебиторская задолженность, потому что клиентами являются сотни тысяч человек, сбор задолженности очень трудозатратный процесс, который выстроить эффективно не всегда получается.

В компании использовали разные методы по борьбе с должниками: звонки операторами контакт-центра, смс-уведомления, e-mail письма, объявления по месту жительства и т.д.

О компании:

Наибольшую эффективность показывали сотрудники контакт-центра, однако стоимость содержания большого количества операторов снижала маржинальность компании. В компании решили попробовать автоматизировать звонки должникам с помощью внедрения голосового робота для сбора дебиторской задолженности

Задача

Чтобы проверить все решения доступные на рынке, Уралэнергосбыт выбрал сразу 7 компаний, а также собственный автоинформатор и попросил составить скрипт и провести пилотный обзвон 300 должников.

Мы использовали наработки и намерения из предыдущих кейсов и на их основе за 1 неделю составили скрипт, который в вежливой, но настойчивой форме доносил до клиентов информацию по долгу.

По итогам пилота робот показал аналогичный результат человеку по эффективности: из 300 звонков человек и робот смогли собрать каждый по ~15 млн. рублей.

Поставщик электроэнергии

Уралэнергосбыт

Решение задачи

Итог

Точка А:
стоимость содержания большого количества операторов снижала маржинальность компании.

Точка Б:
теперь робот обзванивает клиентов, уточняет ценовое предпочтение, тем самым выявляет наш клиент или нет, предлагает услуги и назначает время встречи

О компании:

Автоматизировать с помощью голосового робота холодный обзвон по базе клиентов и на выходе получать качественный лид, а так же собирать информацию об объекте недвижимости.

Задача

В тестовый период работы продукта мы сравнили с человеком на небольшой выборке в 5000 человек. После обзвона мы получили 1% конверсии, что равно конверсии человека, однако роботу потребовалось на это несколько часов, а человеку несколько недель

Бот обзванивал клиентов, уточнял ценовое предпочтение, тем самым выявлял наш клиент или нет (до 200 тыс. $), предлагал услуги и назначал время встречи. А также собирал информацию об объекте недвижимости (состояние объекта, время владение, где находится, год постройки и т.д.).

Payoffer – крупная американская компания на рынке недвижимости. Регулярно необходимо совершать холодный обзвон по базе клиентов и получать на выходе запланированные встречи с клиентами (получить качественный лид) и информацию о состоянии объекта недвижимости.

Недвижимость

Payoffer

Решение задачи

Итог

Точка А:
менеджменту call-центра приходилось в буквальном смысле жонглировать операторами, что было неудобно всем и отражалось на качестве обслуживания, которое естественным образом снижалось

Точка Б:
сократили загруженность на входящую линию, а так же каждый звонок соответствует корпоративным стандартам и политике. Удалось перевести на робота объем времени, которое тратят 25 операторов в месяц, что в денежном эквиваленте может дать экономию
в виде 21 000 000 руб. в год

О компании:

Стартовый кейс – консультация в рамках текущего заказа клиента.

Доля звонков, по текущим заказам, в call-центре Shop & Show одна из самых высоких. Данное направление сильно конкурировало со звонками новых клиентов, которые заказывают товары в прямом эфире. До внедрения бота менеджменту call-центра приходилось в буквальном смысле жонглировать операторами, что было неудобно всем и отражалось на качестве обслуживания, которое естественным образом снижалось.

Задача

Теперь каждый звонок сервисного направления, связанный с консультированием по текущему заказу, обрабатывает робот, так же каждый звонок соответствует корпоративным стандартам и политике, так как робот следует скрипту.

В результате работы робота 92,6-95,5% диалогов завершаются успешно.

Нам удалось перевести на робота объем времени, которое тратят 25 операторов в месяц, что в денежном эквиваленте может дать экономию в виде 21 000 000 рублей в год.

Шоп Энд Шоу – это телемагазин нового поколения, который пришел на смену так называемым магазинам на диване, давно утратившим своё доверие телезрителя. На сегодняшний день это одна из наиболее известных торговых марок телевизионных продаж на рынке стран Восточной и Центральной Европы. Несколько лет назад канал совершил прорыв на российском рынке – запустил продажи в прямом эфире вместо роликов собственного производства (для чего была создана студия).

Телемагазин нового поколения

Shop & Show

Решение задачи

Итог

Точка А:
не было никакого модуля, связанного с коммуникациями.

Точка Б:
75% работы администраторов выполняется роботом,теперь сотрудники могут сосредоточиться на более важных делах.

Dental Pro – одна из 5 стоматологических CRM в России, обслуживающая около 500 компаний. Это как отдельные клиники, так и сетевые клиенты. CRM устанавливается на компьютеры клиник, давая врачам и администраторам доступ к информации о пациентах. Система позволяет управлять обслуживанием пациента и отслеживать весь путь лечения, добавляя всю необходимую информацию.

О компании:

Проблема заключалась в том, что в CRM не было никакого модуля, связанного с коммуникациями.

В процессе опроса клиентов Dental Pro мы выяснили, что у клиник пять основных потребностей по информированию: обработка входящих обращений и запись на приём; напоминание о визите в клинику по записи; звонок заботы после того, как пациент прошёл процедуру, предполагающую возможные осложнения (например, удаление зуба); реактивация базы; информирование о рекламных акциях.

Задача

Мы внедрили экосистему из нескольких сотрудников: секретарь на входящие звонки, робот для подтверждения встреч и информирования об акциях, сотрудник на исходящие звонки для реактивации базы и выполнили их интеграцию в CRM.

Роботы сняли с администраторов большую часть работы, связанную с коммуникацией с клиентами. 75% работы администраторов выполняется роботом,теперь сотрудники могут сосредоточиться на более важных делах.

Автоматизация стоматологий

Dental Pro

г. Новосибирск, Красный пр-кт, 69

ООО УК «Бустер»

Контакты

Филиалы

г. Красноярск

г. Тюмень

г. Абакан

г. Омск