Հաճախորդների հաղորդագրություններում րոպեները վճռորոշ են. արագ և իմաստալից պատասխանները նվազեցնում են անորոշությունը և արագացնում որոշումը։ Այս հոդվածում կգտնեք ռազմավարություններ, պատրաստի ձևաչափեր և կիրառական լավագույն փորձեր տարբեր ալիքների համար։
Շատ ընկերություններ հաղորդագրությունները դիտարկում են որպես աջակցություն։ Հաճախորդները դրանք ընկալում են որպես իրական ժամանակում որոշում կայացնելու ալիք։ Երբ մարդը գրում է ձեզ, հաճախ համեմատում է տարբերակներ, փորձում է արագ կողմնորոշվել կամ պարզապես ուզում է համոզվել, որ դուք հասանելի եք։ 2 րոպեում և 2 ժամում ստացված պատասխանի տարբերությունը միայն «արագությունը» չէ, այլ նաև վստահելիության ընկալումը։
Այս հոդվածը կենտրոնանում է մի գործոնի վրա, որը հաճախ անտեսվում է. հաղորդագրությունների ուշացում (latency), այսինքն` որքան ժամանակ է անցնում հաճախորդի հաղորդագրությունից մինչև ձեր իմաստալից պատասխանը։ Ավելի ցածր ուշացումը բարձրացնում է վստահությունը, նվազեցնում գնի շուրջ կասկածները և մեծացնում կոնվերսիան, քանի որ հաճախորդը քիչ անորոշություն է զգում։ Նպատակը «անմիջապես ինչ-որ բան գրելն» չէ, այլ արագ պատասխանել հստակությամբ, հաջորդ քայլով և հաճախորդի համար նվազագույն ջանքով։
Հաճախորդները գրում են, երբ արդեն մոտիվացված են։ Դանդաղ պատասխանն ստիպում է փոխել ուշադրությունը, նվազեցնում է հրատապությունը և մրցակցին հնարավորություն է տալիս հաղթել պարզապես հասանելի լինելով։ Արագ և օգտակար պատասխանն անում է երեք բան.
Ուշացումը ազդում է նաև թիմի ծանրաբեռնվածության վրա։ Երբ մարդը սպասում է, գրում է «??», «կա՞ նորություն», «բարև»։ Այդ հավելյալ հաղորդագրությունները մեծացնում են ինբոքսը և ստեղծում «անավարտ գործերի» զգացում։ Արագ առաջին իմաստալից պատասխանը հաճախ նվազեցնում է ընդհանուր հաղորդագրությունների քանակը։
Շատ թիմեր փորձում են հասնել «անմիջապես պատասխանել» ցուցանիշին և վերջում ուղարկում են ցածր արժեք ունեցող տեքստեր, օրինակ` «ստացանք ձեր հաղորդագրությունը»։ Ավելի օգտակար չափանիշ է իմաստալից առաջին պատասխան (MFR)։ Սա այն առաջին պատասխանն է, որը կամ անմիջապես լուծում է հարցը, կամ հստակ հաջորդ քայլ է առաջարկում, որպեսզի հարցը լուծվի արագ։
Իմաստալից առաջին պատասխանը սովորաբար պարունակում է.
Staffono.ai (https://staffono.ai) նման հարթակները օգնում են ապահովել MFR-ը բոլոր ալիքներում` օգտագործելով AI աշխատակիցներ, որոնք հասկանում են հարցի նպատակը, տալիս են ճիշտ ճշտող հարցեր և բարդ դեպքերը փոխանցում են մարդուն արդեն պատրաստ ամփոփմամբ։ Այս համադրությունն է, որ նվազեցնում է ուշացումը` առանց որակի կորուստի։
Տարբեր ալիքներ տարբեր սպասումներ են ձևավորում։ WhatsApp-ը և Instagram DM-ը «անմիջական» են թվում։ Վեբ չաթը հաճախ ենթադրում է, որ ինչ-որ մեկը հենց հիմա է այնտեղ։ Telegram-ը կախված է լսարանից։ Facebook Messenger-ը հաճախ միջանկյալ է։ Պետք չէ բոլորի համար առանձին քաղաքականություն, բայց պետք է նույն գաղափարը տարբեր տոնով ներկայացնել։
Օրինակ. «Այո, կարող ենք։ Ո՞ր օրն ու ժամը եք նախընտրում։ Եթե նշեք նաև քաղաքը, 5 րոպեում կհաստատեմ հասանելիությունը»։
Staffono-ն կարող է ավտոմատ ընտրել ալիքին համապատասխան բացման հաղորդագրություն և հավաքել բացակայող տվյալները, որպեսզի հաճախորդը օգտակար հաջորդ քայլ ստանա նաև աշխատանքային ժամերից դուրս։
Արագ պատասխանելու համար պետք է յուրաքանչյուր հաղորդագրության մեջ քիչ որոշումներ։ Ամենաարագ թիմերը արագ չեն գրում, այլ ավելի շուտ ճիշտ հարց են տալիս և նվազեցնում հետուդարձը։
Նվազագույն տվյալների օրինակներ.
Staffono.ai-ի միջոցով կարող եք այդ «նվազագույն դաշտերը» ձևակերպել որպես կառուցված քայլեր, և AI աշխատակիցները դրանք կհավաքեն զրույցի միջոցով, ապա ավտոմատ կստեղծեն ամրագրում, լիդ կամ տիկեթ։
Շաբլոնները լավագույնն են աշխատում, երբ դրանք մոդուլային են։ Մեկ երկար սցենարի փոխարեն օգտագործեք կարճ բլոկներ և միացրեք ըստ նպատակի։
«Շնորհակալություն գրելու համար։ Գինը կախված է [փոփոխականից]։ Ճշգրիտ արժեքը նշելու համար ո՞ր տարբերակն է պետք` [Տարբերակ A] թե [Տարբերակ B]։ Եթե գրեք նաև [մեկ տվյալ], այսօր կհաստատեմ»։
«Օգնեմ ամրագրել։ Ձեզ ավելի հարմար է [օր/ժամ 1] թե [օր/ժամ 2]։ Խնդրում եմ գրեք նաև ձեր անունը և հեռախոսահամարը հաստատման համար»։
«Հասկացա։ Ճիշտ տարբերակ առաջարկելու համար սա ձեզ պետք է [օգտագործում 1]-ի՞, թե [օգտագործում 2]-ի համար։ Եվ մոտավորապես ամսական քանի [օգտատեր/տեղամաս/հայտ] ունեք»։
«Հիմա ստուգում եմ և [X] րոպեում կվերադառնամ հաստատված պատասխանով։ Մինչ այդ կարո՞ղ եք ուղարկել [մեկ բացակայող տվյալ], որ ժամանակ չկորցնենք»։
«Փոքր ճշտում, դեռ օգնությո՞ւն է պետք [թեմայի] մասով։ Եթե այո, պատասխանեք A) [տարբերակ] կամ B) [տարբերակ], և ես կավարտեմ»։
«Որպեսզի պարզ լինի, մենք չենք առաջարկում [բան]։ Փոխարենը կարող ենք [մոտ տարբերակ]։ Ուզո՞ւմ եք մանրամասներ»։
Երբ այս շաբլոնները ներդրվում են ավտոմատացման հարթակում, դրանց ազդեցությունը մեծանում է։ Staffono.ai-ը կարող է դրանք օգտագործել որպես հաստատված պատասխանի ձևաչափեր, բայց միաժամանակ հարմարեցնել բառերը հաճախորդի կոնկրետ հարցին, որպեսզի չհնչի ռոբոտական։
Երկու հարց մեկ հաղորդագրության մեջ սովորաբար նորմալ է։ Հինգ հարցը հաճախ բերանում է լռության։ Եթե շատ տվյալներ են պետք, դարձնում եք դա առաջնորդվող ընդունման գործընթաց` պարզ ընտրություններով։
Բաց հարցերը երկարացնում են որոշումը։ Երկու ընտրություն ունեցող հարցերը արագացնում են։ Օրինակ` «առաքո՞ւմ, թե ինքնավար վերցնո՞ւմ» ավելի արագ է, քան «ինչպե՞ս եք ուզում ստանալ»։
Հաճախորդը սկանավորում է։ Օգտագործեք կարճ պարբերություններ և ցուցակներ։ Բարդ բան բացատրելու դեպքում առաջարկեք հղում կամ, եթե ալիքը թույլ է տալիս, կարճ ձայնային հաղորդագրություն։
Դանդաղ զրույցները հաճախ լինում են, երբ մարդը նույնը կրկնում է տարբեր աշխատակիցների։ Օգտագործեք ներքին նշումներ և կառուցված դաշտեր։ Staffono-ի AI աշխատակիցները կարող են փոխանցել զրույցը մարդուն` պատրաստ ամփոփումով, նպատակի նշումով և հավաքված տվյալներով։
Յուրաքանչյուր զրույց պետք է ավարտվի գործողությամբ. «գրեք օրը», «սեղմեք ամրագրելու համար», «հաստատեք YES», «ուղարկեք հասցեն»։ Եթե հաջորդ քայլը մտածելու մեծ բեռ է պահանջում, ուշացումը մեծանում է։
Հաճախորդը գրում է. «Որքա՞ն է ընդհանուր մաքրումը»։
Դանդաղ սցենար. մի քանի ժամ հետո երկար գնացուցակ, հաճախորդը արդեն ընտրել է ուրիշին։
Ուշացում-առաջին սցենար. «Ուրախ կլինեմ օգնել։ Դա 1 ննջասենյա՞կ է, թե 2, և ո՞ր քաղաքում։ Այդ երկու տվյալները գրեք, և այսօր կհաստատեմ գինը ու ամենամոտ ազատ ժամը»։
Հաճախորդ. «Սրա սև գույնը կա՞»։
Արագ օգտակար պատասխան. «Այո, սևը կա S և M չափերով։ Ո՞ր չափն եք ուզում, և ո՞ր քաղաք առաքման համար»։
Եթե հաղորդագրությունները միացված են ավտոմատացմանը, Staffono.ai-ը կարող է պատասխանել պահեստի հարցերին, հավաքել առաքման տվյալները և սկսել պատվերի ընթացքը 24/7։
Հաճախորդ. «Կկարողանա՞ք ինտեգրվել մեր CRM-ի հետ»։
Արագ հստակեցում. «Շատ դեպքերում այո։ Ո՞ր CRM-ն եք օգտագործում, և նպատակը լիդերի հավաքո՞ւմն է, թե ուղղորդումը, թե follow-up-ները։ Եթե գրեք, կուղղորդեմ ճիշտ լուծման»։
Բարելավման լծակներն են ավելի լավ շաբլոնները, ճիշտ ընդունման հարցերը, լավ ուղղորդումը և ավտոմատացումը, հատկապես աշխատանքային ժամերից դուրս։ Staffono.ai-ը հենց այս նպատակով է կառուցված` տրամադրելով AI աշխատակիցներ, որոնք արագ արձագանքում են, որակավորում են լիդերը, ամրագրում են և պահում են զրույցի թափը WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում և վեբ չաթում։
Ընտրեք մեկ բարձր ծավալով հարցի տեսակ, օրինակ` գին, ամրագրում կամ հասանելիություն։ Գրեք մեկ MFR շաբլոն, սահմանեք նվազագույն անհրաժեշտ տվյալները և պատրաստեք «երկու ընտրություն» հարցը ամենատարածված որոշման համար։ Ապա 7 օր չափեք իմաստալից առաջին պատասխանի ժամանակը և «հիշեցում» հաղորդագրությունների քանակը։
Եթե ուզում եք նվազեցնել պատասխանների ժամանակը առանց գիշերային հերթափոխ ավելացնելու կամ թիմը մեծացնելու, փորձեք միշտ հասանելի հաղորդագրությունների շերտ Staffono.ai-ի միջոցով (https://staffono.ai)։ Կարող եք սկսել մեկ ալիքից, ներդնել հաստատված շաբլոններ, և AI աշխատակիցներին վստահել առաջին պատասխանները, տվյալների հավաքումը և ամրագրումը կամ լիդի գրանցումը, մինչ ձեր թիմը կենտրոնանում է այն դեպքերի վրա, որտեղ իրականում մարդ է պետք։
