Аналитика продаж с чат-ботом

Продукты из этой статьи:

SaluteBot

Sber Process Mining

Чат-бот работает точно по алгоритму, который в него заложили. Вы сами задаёте реплики и действия, которые должна совершить программа в ответ на разные запросы пользователей. Эффективность бота напрямую зависит от сценария.

Следовательно, чтобы повысить продажи через чат-бот, нужно дорабатывать его сценарий. А чтобы понять, какие изменения вносить, сначала необходимо провести анализ накопленной статистики. Посмотрим, как это сделать, на примере виртуального помощника SaluteBot.

Параметры для анализа

Метрики чат-бота

Для оценки программы нужно собрать следующую статистику:

• число уникальных пользователей — сколько новых клиентов общались с роботом;
• число повторных обращений — сколько пользователей взаимодействовали с роботом больше одного раза;
• количество чатов — сколько диалогов провёл робот;
• количество диалогов без переключения на оператора — сколько обращений программа обработала самостоятельно.

При работе с SaluteBot посмотреть статистику можно в личном кабинете Цифровой витрины — в том же интерфейсе, где разрабатывается сценарий.

Если вы используете SaluteBot на нескольких каналах (например, в Telegram, ВКонтакте и на сайте), то учитывайте, что статистика отображается отдельно по каждой площадке.

Это позволяет сравнить показатели работы SaluteBot в разных источниках трафика и увидеть, какие мессенджеры и соцсети предпочитают ваши клиенты. Для общего анализа эффективности нужно суммировать статистику по всем площадкам.

Статистика продаж

SaluteBot умеет принимать заказы и отправлять данные в CRM. Соответственно, информацию для анализа продаж нужно брать из вашей внутренней системы учёта.

При этом стоит разделять заказы по категориям:

• принятые — все заказы, которые оформил SaluteBot, включая отменённые, недоставленные, неоплаченные;
• фактические — успешные продажи, которые оформил SaluteBot.

Уже на этапе сбора этих данных можно сделать вывод об эффективности робота. Допустим, вы заметили, что программа приводит много заказов, но большая их часть отменяется. Возможная причина — в дискоммуникации. Например, при оформлении заказа робот не сообщает окончательную цену, не спрашивает удобное время для доставки, не присылает подтверждение заказа. Нужно провести анализ сценария и сделать все реплики SaluteBot понятными и однозначными.

Чтобы оценить вклад чат-бота в общие продажи, нужно подготовить следующие данные:

• статистика продаж за периоды до подключения робота и после;
• расчёт прибыли и выручки до автоматизации и после.

Расходы

Для анализа финансовых показателей нужно знать, во сколько вам обходится чат-бот. Это сумма, которую вы платите за лицензию или подписку.

Например, пользоваться SaluteBot при ежемесячном трафике до 50 пользователей можно бесплатно, далее действует тариф от 990 ₽ в месяц.

В расходы могут входить и другие траты:

• пользование программным обеспечением;
• оплата хостинга;
• услуги программистов.

Например, при использовании SaluteBot можно сделать сценарий самостоятельно в бесплатном конструкторе либо заказать платную разработку под ключ. Во втором случае стоимость разработки нужно включить в общие расходы.

Анализ эффективности чат-бота

Сравнение продаж

Сначала оценим вклад чат-бота в общий объём продаж. Нужно понять, как изменилась ситуация после внедрения программы.

Для этого рассчитаем темп роста любого показателя — выручки, числа заказов, количества новых клиентов, прибыли.

$$ \text{Темп роста} = \frac{\text{Показатель 1}}{\text{Показатель 2}} \times 100, $$

где:

• Показатель 1 — значение выручки, числа клиентов или другого параметра за период до внедрения робота;
• Показатель 2 — значение того же параметра после внедрения.

Допустим, вы подключили SaluteBot в январе 2022 года. Тогда за Показатель 1 можно взять объём продаж за 2021 год, а за Показатель 2 — объём продаж 2022 года.

Если сравниваете параметры в рамках месяца, то лучше выбирать равнозначные периоды, чтобы избежать погрешности из-за колебаний сезонного спроса. Например, объём продаж за январь 2021 года сравниваем с продажами за январь 2022.

Оцениваем результаты расчётов:

• темп роста = 100% — внедрение программы не повлияло на показатели;
• темп роста > 100% — положительная динамика, после подключения робота продажи выросли;
• темп роста < 100% — отрицательная динамика, показатели ухудшились.

Затем рассчитаем рентабельность — экономическую эффективность автоматизации. Для этого определим рентабельность до и после внедрения чат-бота:

$$ \text{Рентабельность} = \frac{\text{Прибыль}}{\text{Выручка}} \times 100\%. $$

Сопоставляем рентабельность с динамикой продаж и делаем выводы:

• темп роста = 100%, рентабельность повысилась — внедрение робота положительно влияет на процесс продаж, нужно улучшать сценарий, чтобы бот продавал больше;
• темп роста ≥ 100%, рентабельность упала — нужно понять, что изменилось в бизнесе с момента запуска чат-бота, например:
  • возросли расходы компании;
  • вы стали продавать менее маржинальные товары;
  • товары те же, но прибыль от их реализации снизилась (например, вы стали закупать товары дороже, а цену для своих клиентов не подняли).
• темп роста < 100%, рентабельность повысилась — нужно провести более глубокий анализ бизнес-процессов, возможно, с помощью интеллектуальной аналитической системы;
• темп роста < 100%, рентабельность упала — после внедрения автоматизации все показатели ухудшились, компания тратит больше денег, а получает меньше клиентов. Варианты действий:
  • протестировать бот, убедиться в его корректной работе;
  • накопить больше статистики для анализа, если робот запущен недавно;
  • временно отключить программу, вернуться к старой модели продаж без автоматизации и оценить результаты.
• темп роста > 100%, рентабельность повысилась — отличные показатели, автоматизация идёт на пользу бизнеса.

Анализ конверсий

Рассчитаем процент продаж чат-бота: сколько диалогов программа завершает сделкой.

$$ \text{Конверсия} = \frac{\text{Число клиентов, оформивших заказ}}{\text{Общее число уникальных пользователей}} \times 100\%. $$

Чем ближе показатель к 100%, тем эффективнее бот.

Анализ стоимости лида

Посмотрим, выгодно ли привлекать клиентов через чат-бот. Для этого сравним стоимость лида (CPL) до и после автоматизации.

$$ CPL = \frac{\text{Расходы на привлечение лида}}{\text{Количество привлечённых лидов}}. $$

При анализе продаж за лид принимаем конверсию:

• заказ;
• покупку;
• бронирование.

В расходы включаем рекламный бюджет, вложения в маркетинг, а также стоимость использования чат-бота.

Если после подключения робота показатель CPL снизился, значит, автоматизация эффективна.

Анализ экономии на персонале

SaluteBot может закрывать до 70% запросов клиентов без привлечения оператора. Это помогает сэкономить время сотрудников и избежать расходов на увеличение штата при росте бизнеса.

Для анализа финансовой выгоды от использования робота применим формулу:

$$ \text{Экономия} = \text{Диалоги} \times \text{Работа оператора} \times \text{Оплата оператора} - \text{Расходы}, $$

где:

• Диалоги — это число обращений, которые самостоятельно обработал SaluteBot;
• Работа оператора — среднее время в часах, которое тратит сотрудник на обработку одного обращения без автоматизации;
• Оплата оператора — стоимость часа работы сотрудника;
• Расходы — стоимость использования SaluteBot.

Размер экономии зависит от количества сообщений, принимаемых роботом. Для увеличения выгоды можно масштабировать SaluteBot:

• подключать больше каналов;
• расширять функциональность программы.

Например, робот может не только продавать, но и сообщать клиентам статус заказа, выполнять задачи техподдержки, собирать отзывы.

Чат-бот неэффективен: что делать

Алгоритм действий зависит от результатов анализа. Выше мы рассказали, что нужно предпринять при низкой рентабельности и плохой динамике продаж. В целом же рекомендация одна: дорабатывать сценарий. Идеи по улучшению можно почерпнуть в статистике чат-бота.

Допустим, программа часто переключает диалог на оператора. Значит, робот не понимает реплики пользователей, и тогда в сценарий нужно добавить новые ветки и интенты. Создавать интенты можно на основе нераспознанных фраз, которые также отображаются в статистике.

Другая причина низкой эффективности — слабое вовлечение аудитории. Если бот приветствует каждого посетителя сайта, но клиенты не вступают в диалог, поэкспериментируйте с первым сообщением. Например, можно выводить кнопочное меню с вариантами действий. Так пользователь поймёт, в чём польза робота и как его использовать.

Продукты из этой статьи:

SaluteBot

Sber Process Mining