Если назвать то, что мы делали кратко - это будет сегментация базы. При регистрации в приложении UBER можно выбрать опцию водителя или опцию пассажира. Наш клиент как раз работал с категорией тех, кто выбрал опцию водителя. Но, поскольку перепутать оказалось достаточно просто, то в базу попали все - и те, кто действительно хотел работать водителем UBER, и те, кто просто по ошибке нажал не ту кнопку.

Нам надо было выяснить у пользователя текущую ситуацию и предложить варианты сотрудничества - сегментировать базу на тех:

Кто хочет работать водителем такси UBER;
Работать курьером UBER Eats;
Уже работает или не актуально, но готов стать партнером компании (приводить друзей и получать за это денежное вознаграждение);
Кто работает с другими партнерами UBER в Украине, но готов рассмотреть наши условия.

Этапы подготовки проекта автоматического обзвона для рекрутинга голосовым ботом

Этот проект прошел через 5 этапов подготовки. Сначала мы погрузились в бизнес нашего клиента, изучили его стиль коммуникации в соцсетях и на сайте. Вторым этапом провели изучение конкурентов и их стиля общения. Третьим этапом - выделили особые ценностные предложения компании, отличительные черты. Затем проанализировали аудио записи общения менеджеров нашего клиента с абонентами. На пятом этапе мы очертили портрет целевой аудитории. С этой информацией мы начали разработку скриптов со всеми ветками диалога.

Кому звоним и что говорим

Итак, после пяти этапов мы составили подробный портрет нашего целевого клиента и уже знали, как с ним общаться. Мы должны были говорить с мужчинами, возрастом от 23 до 37 лет, для которых такси, часто, не основное место работы, образованными, говорящими по делу, без хождений вокруг да около. С этим приступили к составлению скриптов.

Портрет целевого клиента для автообзвона базы партнера UBER - компании U-drivers

Диктором должна была быть девушка. Мужчины охотнее слушают предложения от девушек с приятным голосом, так как не чувствуют конкуренции, и привыкли, что в администрациях и офисах такси работают, в основном, женщины. Поэтому наш бот представлялся Натальей, которая предлагала работу в UBER или дополнительный заработок по партнерке. В зависимости от ответа, мы дополняли диалог соответствующими ветками. Всех, кто был заинтересован и задавал вопросы - записывали на звонок менеджера. Тем же, кто работает с UBER через других партнеров - во второй реплике сразу говорили о тех наших условиях, которые выгодно отличались от условий конкурентов - называли наш процент комиссии и рассказывали о возможности выводить деньги в любое время.

С этими наработками запустили А/В тестирование на небольшую выборку контактов. Затем провели анализ результатов, немного доработали скрипты, которые показали большую конверсионность и запустили на автоматический обзвон базы. По 1000 контактов каждых два-четыре дня в течение первых 2 месяцев.

Итак, результаты

Мы приведем результаты за два дня автообзвона в начале нашего сотрудничества с клиентом на примере одной базы. Из базы размером в 1791 контакт 1091 звонок был успешным. Среди которых 13,48 % абонентов заинтересовались в предложении - ответили “Да” на предложение. Еще 4,4% абонентов задавали уточняющие вопросы. А это значит, что всего за два дня мы предоставили клиенту 195 лидов, которые хотят работать.

Результаты автоматического обзвона по найму водителей для партнера UBER - компании U-drivers.

Сегментация ответов позволила менеджерам быстро обрабатывать “горячих” лидов и тех, кто задавал уточняющие вопросы. Тем самым мы уменьшили финансовые затраты клиента на привлечение лидов, и освободили менеджерам время для выполнения высококвалифицированной работы - общения с заинтересованными контактами.

Для нас этот кейс не только о результатах. А еще и о том, как клиент искал лучшего подрядчика с оптимальным соотношением качества и цены. Как оценил наш подход, клиентский сервис и выгодные условия. И о том, что с тех пор мы скоро уже как год непрерывно сотрудничаем, еженедельно совершая по 500 успешных звонков, постоянно поставляя менеджерам лидов для рекрутинга.