Բլոգի մանրամասներ

Հաղորդագրությունները դարձել են բիզնեսի հիմնական «մուտքը»։ Հաճախորդները հարցնում են WhatsApp-ում, գնի մասին գրում են Instagram-ում, առաքման կարգավիճակ են ստուգում Telegram-ում, իսկ երեկոյան ժամերին վերադառնում են web chat։ Խնդիրը միայն հաղորդագրությունների քանակը չէ, այլ յուրաքանչյուր զրույցին կցված աշխատանքը՝ որակավորում, ուղղորդում, ամրագրում, վճարման հղումներ, կարգավիճակի ստուգում և հետադարձ կապ։

Այս հոդվածը դիտարկում է մուտքային զրույցները որպես հավաքագծային գիծ։ Ամեն հաղորդագրություն մտնում է համակարգ, անցնում է կրկնվող քայլերով և դուրս գալիս որպես ամրագրված հանդիպում, վճարված պատվեր, լուծված դիմում կամ ճիշտ փոխանցում դեպի մարդ։ Ստորև ներկայացված են գործնական use case-ներ և քայլ առ քայլ հոսքեր, որոնք կարող եք ներդնել առանց ձեր ամբողջ համակարգերը փոխելու։ Ճանապարհին նաև կտեսնեք, թե որտեղ է տեղավորվում Staffono.ai (https://staffono.ai) լուծումը, որպես 24/7 AI աշխատակիցների շերտ, որը կարող է վարել այդ հոսքերը WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger և web chat ալիքներով։

Ինչպես ընտրել ճիշտ use case-ը մինչև կառուցելը

Ամենաարդյունավետ use case-ները սովորաբար ունեն երեք հատկանիշ՝ հաճախ են տեղի ունենում, ունեն կրկնվող օրինաչափություն, և ուշացման գինը իրական է (կորած լիդեր, բաց թողած ամրագրումներ, վերադարձներ, չեղարկումներ)։ Սկսեք արագ աուդիտից՝ վերցրեք վերջին մոտ 200 զրույցները և պիտակավորեք ըստ մտադրության։

• Մտադրություն: վաճառքի հարցում, ամրագրում, պատվերի կարգավիճակ, աջակցություն, վճարումներ
• Կրկնելիություն: կարո՞ղ եք «կատարյալ պատասխանն» արտահայտել որպես checklist
• Կախվածություններ: CRM տվյալներ, պահեստ, օրացույց, վճարումներ
• Ռիսկ: ինչն է պարտադիր փոխանցել մարդուն

Հետո առաջնահերթացրեք այն, ինչը նվազեցնում է պատասխանելու ժամանակը և կանխում է «արտահոսքը»։ Շատ թիմեր սկսում են լիդերի հավաքումից և ամրագրումից, որովհետև վերադարձը արագ է։

Use case 1: Բարձր մտադրությամբ լիդերի տրիաժ և հաջորդ քայլի ամրագրում

Սցենար

Հնարավոր հաճախորդը գրում է՝ «Գինը որքան է» կամ «Կարո՞ղ եք անել X»։ Թիմը ուշ է պատասխանում, լիդը սառում է, կամ դուք հավաքում եք թերի տվյալներ, որոնք նորից ու նորից հարցնելու կարիք են ստեղծում։

Քայլ առ քայլ հոսք

• Trigger: նոր մուտքային հաղորդագրություն, որտեղ կա գին, ծառայություն, հասանելիություն կամ «հետաքրքրված եմ» նշումներ
• Քայլ: հավաքել հիմնականը 2-4 հարցով (անուն, կարիք, ժամկետ, բյուջեի միջակայք, տեղակայություն)
• Քայլ: գնահատել լիդը (համապատասխանություն և շտապողականություն) և դասակարգել (hot, warm, nurture)
• Քայլ: առաջարկել մեկ հստակ հաջորդ քայլ՝ ըստ գնահատականի (զանգի ամրագրում, փաստաթղթերի հարցում, գնառաջարկ)
• Քայլ: եթե ամրագրում է, առաջարկել կոնկրետ ժամանակային պատուհաններ և հաստատել
• Քայլ: ստեղծել կամ թարմացնել CRM գրառում, ավելացնել պիտակներ, պահպանել զրույցի պատմությունը
• Փոխանցման կանոն: փոխանցել մարդուն, եթե բյուջեն բարձր է, կա enterprise նշում, կամ պահանջվում են անհատական պայմաններ
• Չափորոշիչներ: լիդից հանդիպում փոխարկում, առաջին պատասխանելու միջին ժամանակ, drop-off ըստ հարցի

Staffono.ai-ի դեպքում կարող եք գործարկել AI աշխատակից, որը վարում է այս տրիաժը բոլոր ալիքներով, պահում է զրույցը կարճ, և հավաքում է կառուցված տվյալներ CRM-ի համար։ Արդյունքում ավելի քիչ «ստուգեմ ինչ կա» հետապնդումներ են լինում, և ավելի շատ ամրագրված հաջորդ քայլեր։

Use case 2: Ամրագրում նախաորակավորմամբ և հիշեցումներով

Սցենար

Հաճախորդը ցանկանում է արագ ամրագրել, բայց թիմը ժամանակ է ծախսում իրավասությունը պարզելու, տվյալներ հավաքելու և վերամրագրումներ կարգավորելու վրա։ No-show-երը ավելացնում են ծախսը։

Քայլ առ քայլ հոսք

• Trigger: «ամրագրել», «տեղափոխել», «այսօր ունե՞ք»
• Քայլ: նախաորակավորում պարզ կանոններով (ծառայության տեսակ, հասցե, նվազագույն պահանջներ)
• Քայլ: ցույց տալ հասանելի ժամանակային պատուհաններ, ոչ թե ընդհանուր հարց տալ
• Քայլ: հաստատել ամրագրումը և հավաքել անհրաժեշտ տվյալներ (հեռախոս, email, հասցե, նշումներ)
• Քայլ: ուղարկել հաստատում՝ մանրամասներով և նախապատրաստական ցուցումով
• Քայլ: ավտոմատ հիշեցումներ ըստ ինտերվալների, նաև մեկ հպումով վերամրագրում
• Բացառություններ: եթե տեղ չկա, հավաքել նախընտրելի ժամերը և ձևավորել սպասման ցուցակ
• Չափորոշիչներ: ամրագրում փոխարկում, վերամրագրումների տոկոս, no-show տոկոս, միջին մշակման ժամանակ

Staffono.ai-ը հարմար է հաղորդագրություններով ամրագրման համար. այն կարող է վարել հարց ու պատասխանը, պահել համատեքստը և շարունակել ամրագրումները նաև ոչ աշխատանքային ժամերին, երբ շատ հաճախորդներ իրականում որոշում են կայացնում։

Use case 3: Գնառաջարկից պատվեր ծառայությունների և անհատական հարցումների համար

Սցենար

Հաճախորդը խնդրում է գնառաջարկ։ Թիմը հարցնում է լուսանկարներ կամ չափսեր, հաշվարկում է գինը, ուղարկում PDF, հետո մոռանում է հետևել։ Գործարքը կանգնում է, որովհետև հաջորդ քայլը հստակ չէ։

Քայլ առ քայլ հոսք

• Trigger: «գնառաջարկ», «գնահատում», «արժեք», կամ կցված լուսանկար
• Քայլ: հավաքել մուտքային պարամետրերը (չափսեր, քանակ, վերջնաժամկետ, առաքման հասցե)
• Քայլ: կիրառել գնագոյացման տրամաբանություն (փաթեթներ, աստիճաններ, կանոններ, շտապ վճար)
• Քայլ: ուղարկել ամփոփ գին հենց զրույցում և տարբերակներ (basic, standard, premium)
• Քայլ: հաստատել ընդունումը և ուղարկել վճարման հղում կամ կանխավճար
• Քայլ: ստեղծել պատվեր, տեղեկացնել օպերացիաներին, սահմանել սպասումներ (ժամկետներ, ստուգման կետեր)
• Հետևում: եթե պատասխան չկա, ուղարկել երկու ժամանակային հիշեցում՝ հստակ հարցով (հաստատե՞լ, փոխե՞լ, թե կանգնեցնել)
• Չափորոշիչներ: գնառաջարկից փակման տոկոս, հարցումից մինչև գնառաջարկ ժամանակ, մեկ փակման վրա շփումների քանակ

Շատ բիզնեսներ թերագնահատում են, թե որքան եկամուտ է կորչում «գինը ուղարկեցինք» և «սկսում ենք» միջակայքում։ Staffono.ai-ը կարող է պահել հոսքը շարժման մեջ՝ հետևողականորեն հավաքելով տվյալները և օգնելով հաճախորդին որոշում կայացնել առանց կոպիտ վաճառքի։

Use case 4: Պատվերի կարգավիճակ և առաքման թարմացումներ, որոնք նվազեցնում են տոմսերը

Սցենար

Գնումից հետո հաճախորդը գրում է՝ «Որտե՞ղ է պատվերս», «Tracking կա՞», «Կարո՞ղ եմ հասցեն փոխել»։ Սա խլում է թիմի ժամանակը և խանգարում վաճառքին ու բարդ խնդիրների լուծմանը։

Քայլ առ քայլ հոսք

• Trigger: «կարգավիճակ», «tracking», «առաքում», կամ պատվերի համարի ձևաչափ
• Քայլ: հաստատել ինքնությունը պարզ ստուգումներով (հեռախոս, email, պատվերի տվյալ)
• Քայլ: վերցնել կարգավիճակը համակարգից կամ կառուցված աղյուսակից
• Քայլ: վերադարձնել պարզ պատասխան և հաջորդ սպասվող իրադարձությունը (փաթեթավորում, ուղարկված, առաքման մեջ)
• Քայլ: կառավարել հաճախակի փոփոխությունները (հասցեի փոփոխման վերջնաժամկետ, առաքման նշումներ)
• Փոխանցում: ուշացում SLA-ից, վնաս, կորած առաքում, chargeback բառեր
• Չափորոշիչներ: տոմսերի նվազեցում, CSAT, լուծման միջին ժամանակ

Staffono.ai-ի 24/7 AI աշխատակիցը կարող է անմիջապես պատասխանել այս հարցերին բոլոր ալիքներով, նվազեցնել կրկնվող դիմումները և բարձրացնել վստահությունը այն պահին, երբ հաճախորդի անհանգստությունն ամենաբարձրն է։

Use case 5: Վերադարձներ, չեղարկումներ և փոխհատուցումներ քաղաքականությանը համապատասխան

Սցենար

Փոխհատուցման խոսակցությունները հաճախ սրվում են, երբ հաճախորդը զգում է, որ իրեն «կանգնեցրել են»։ Միաժամանակ թիմը դժվարանում է նույն կերպ կիրառել քաղաքականությունը, հավաքել ճիշտ տվյալներ և կանխել չարաշահումը։

Քայլ առ քայլ հոսք

• Trigger: «վերադարձ», «փոխհատուցում», «չեղարկել», «սխալ ապրանք», «չի աշխատում»
• Քայլ: հաստատել պատվերը և գնման օրը, ստուգել թույլատրելի ժամանակահատվածը
• Քայլ: հավաքել պատճառի կոդեր և ապացույց (լուսանկար, տեսանյութ, նկարագրություն)
• Քայլ: ներկայացնել թույլատրելի ելքերը (փոխարինում, կրեդիտ, մասնակի կամ ամբողջական փոխհատուցում)
• Քայլ: տրամադրել վերադարձի հրահանգներ և պիտակի ստացման գործընթաց
• Պաշտպանիչ կանոններ: ավտոմատ փոխանցել մարդուն, եթե կան խարդախության ազդակներ (շատ վերադարձներ, անհամապատասխան ինքնություն, ագրեսիվ լեզու)
• Չափորոշիչներ: առաջին պատասխանի ժամանակ, լուծման ժամանակ, քաղաքականության պահպանում, կրկնվող վերադարձներ

Գլխավորը հետևողականությունն է։ Staffono.ai-ը կարող է պահպանել ձեր քաղաքականության լեզուն, հավաքել անհրաժեշտ ապացույցը և փոխանցել «սահմանային դեպքերը» մարդուն արդեն պատրաստ ամփոփմամբ։

Use case 6: Ներքին ուղղորդում բազմաբաժին հարցումների համար

Սցենար

Մի հաղորդագրությունը կարող է վերաբերվել վաճառքին, հաշվապահությանը և օպերացիաներին միաժամանակ։ Եթե այն ընկնում է սխալ տեղ, սկսվում է փոխանցումների շղթա, իսկ հաճախորդը սպասում է։

Քայլ առ քայլ հոսք

• Trigger: ցանկացած մուտքային հաղորդագրություն առանց հստակ պատասխանատուի
• Քայլ: դասակարգել մտադրությունը (վաճառք, աջակցություն, վճարումներ, լոգիստիկա, գործընկերություններ)
• Քայլ: որոշել առաջնահերթությունը (VIP, enterprise, շտապ, ստանդարտ)
• Քայլ: ուղարկել ճիշտ հերթագրում՝ կառուցված ամփոփմամբ (հաճախորդ, կարիք, համատեքստ, առաջարկվող քայլ)
• Քայլ: ներքին SLA ժամաչափ և հաճախորդին քաղաքավարի թարմացում, եթե ուշանում է
• Չափորոշիչներ: first-contact resolution, պատասխանատուի նշանակման ժամանակ, փոխանցումների քանակ

Այստեղ հաղորդագրությունների ավտոմատացումը դառնում է օպերացիոն ավտոմատացում։ Staffono.ai-ը կարող է աշխատել որպես «ընդունարան» բոլոր ալիքների համար, որպեսզի ոչինչ չկորչի և ամեն հարցում ճիշտ փաթեթավորմամբ հասնի մարդու։

Իրական ներդրման checklist, որպեսզի սկսեք օրերի մեջ

• Զրույցների քարտեզ: ամենատարածված 10 մտադրությունները և յուրաքանչյուրի «հաջող ուղին»
• Տվյալների աղբյուրներ: CRM դաշտեր, ապրանքացանկ, օրացույց, պատվերի համակարգ, քաղաքականության փաստաթուղթ
• Փոխանցման կանոններ: բառեր, շեմեր, բացառություններ, որոնք պետք է հասնեն մարդուն
• Ոճի ուղեցույց: տոնայնություն, թույլատրելի խոստումներ, և ինչն AI-ը երբեք չպետք է ասի
• Չափումներ: արձագանքման ժամանակ, փոխարկումներ, deflection, CSAT

Սկսեք մեկ ալիքից և մեկ use case-ից, հետո ընդլայնեք։ Նպատակը ամեն ինչ ավտոմատացնելը չէ, այլ կրկնվող միջուկը ավտոմատացնելը, որպեսզի թիմը զբաղվի բարձր ռիսկի և բարձր արժեքի եզրերով։

Ինչ արդյունք է համարվում լավ 30 օր հետո

Մեկ ամսից դուք պետք է տեսնեք ավելի արագ պատասխաններ, ավելի բարձր ամրագրման կամ գնառաջարկի փոխարկում, և ավելի քիչ կրկնվող տոմսեր։ Ավելի կարևոր է, որ թիմը պետք է զգա տարբերությունը՝ քիչ կոնտեքստային ցատկեր, քիչ copy-paste, և ավելի մաքուր փոխանցումներ։

Եթե ցանկանում եք այս սցենարները վերածել աշխատող հոսքերի WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger և web chat-ում, Staffono.ai (https://staffono.ai) լուծումը հենց դրա համար է։ Դուք կարող եք գործարկել AI աշխատակիցներ, որոնք հավաքում են լիդերի տվյալներ, ամրագրում հանդիպումներ, պատասխանում կարգավիճակի հարցերին և փոխանցում բարդ դեպքերը կառուցված ամփոփմամբ, որպեսզի բիզնեսը շարժվի առաջ նույնիսկ այն ժամանակ, երբ թիմը offline է։