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. Статистика CallKeeper: в разных сферах бизнеса от 40% до 100% продаж происходит 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.
***
Узнать больше о секретах успешного маркетинга можно на нашем канале в Telegram — Secretmarketingua
***
Источник: e-xecutive.ru