Как вдвое увеличить конверсию c помощью Jivo?

Всем привет, я промышленный маркетолог, CEO MOAB.Pro. Восемь лет подряд я занимаюсь тем, что привожу лиды в больших объемах на коммерческие сайты из поисковой и рекламной выдачи.

Сегодняшняя статья о том, как за пару дней и 7500 рублей вдвое увеличить конверсию чата Jivo в лиды, а также о том, как построить работу отдела продаж так, чтобы превратить Jivo в лидген-машину и не терять заявки по собственной вине. Поехали!

Будь Большим Братом: простая персонализация в Jivo#

Когда вы только поставили чат на ваш сайт, обязательно обратите внимание на автоматическое приветствие – на то, как именно оно у вас настроено. Правильное автоматическое приветствие – это половина успеха в работе чата, который должен обращаться к каждому пользователю. В свою очередь оператор Jivo должен реагировать только на тех потенциальных клиентов, которые ответили на автоматическое приветствие.

Итак, давайте подумаем, что мы знаем о нашей аудитории, тех, кто приходит за товарами и услугами на наш сайт? Как мы можем использовать эти данные с пользой для себя, одновременно повысив конверсию и вовлеченность аудитории? Забегая вперед, покажу вам каких результатов позволяет добиться подобный подход:

В чем же заключается вторая половина успеха? В том, чтобы сделать автоматическое приветствие максимально привлекательным и цепляющим – в первую очередь, за счет информации о самом пользователе, которая у нас есть.

1. География#

Базы IP-адресов, подобные Sypex или MaxMind, дают возможность точно и с небольшой погрешностью (менее 5%) определять город, в котором находится пользователь. База Sypex Geo содержит около 83000 городов по всему миру, из которых несколько тысяч – в России, и успешно работает на определение даже в небольших городах – Подольске, Канске Красноярского Края или Зеленодольске в Республике Татарстан.

2. UTM-метка#

Привлекая пользователей из контекстной рекламы, не составляет труда пометить UTM-метками каждого посетителя. Такой формат значительно удобнее, нежели сбор тех же ключевых слов из UTM – поисковые запросы могут быть сформулированы по-разному, а постоянная UTM-метка, [противопожарные металлические двери] – всегда останется неизменной. Чуть позже я расскажу вам, как именно мы это используем.

3. Точка входа#

А что делать, если у нас нет UTM-метки? Если мы работаем с органическим трафиком из поиска? Правильный ответ – использовать для определения потребности пользователя точку входа. На правильно оптимизированном сайте «под поиск» однозначно созданы и используются множество оптимизированных посадочных страниц. Согласитесь, что вход пользователя из поисковой выдачи Яндекса ( а это видно по рефереру) на страницу [противопожарные металлические двери] с очень высокой вероятностью говорит о его интересе к этой теме.

4. Реферер#

Обычно, реферером называют обычную строку, которая передаётся http-серверу от клиента и определяет источник данного запроса. Если говорить простым языком,то это – информация о том, откуда пришел ваш пользователь – из Яндекса, Google или по случайной ссылке на сайте.

5. Операционное система\устройство#

Также мы знаем все о том, какую операционную систему использует посетитель и на каком устройстве – будь то стационарный компьютер, или мобильное устройство.

6. Время суток у пользователя#

Очевидная штука, о которой часто забывают – текущее время у пользователя. Здесь важно анализировать именно текущее время у пользователя на основе данных о часовом поясе его IP, а не время сервера, к примеру. В целом, у нас, оказывается, не так уж мало информации о том конкретном пользователе, который просматривает сайт в данный момент. Осталось только использовать эту информацию должным образом, создавая для вашего сайта, словно актерскую маску, то лицо, которое максимально «пожоже» на нужного пользователя в текущий момент времени. Использовать эту информацию можно в любом элементе вашего сайта, но чат здесь особенно важен – именно он является «узловой» точкой конверсии. Прелесть Jivosite, по сравнению с другими чатами, заключается в API, позволяющем передавать в автоматическое приветствие собственные параметры, превращая шаблонное приветствие в персонализированное. Давайте посмотрим, как это выглядит:

Очевидно, что пользователь, получивший от оператора вопрос, провокационный вопрос: «- Здравствуйте! Давайте я проконсультирую вас по теплообменнику T5 MFG и BFG. Вы в Санкт-Петербурге находитесь?» с упоминанием его родного города и нужного ему товара, не может удержаться от ответа. Такой вопрос, в отличие от большинства автоматических приветствий, однозначно воспринимается человеком как «живой» вопрос, вручную сформулированный оператором.

Значения города, товара, UTM-метки или операционной системы – тесно связаны с «болями клиента», и не заметить их – гораздо труднее. Как вы уже догадались, наверное, значения города и товара подставляются в приветствие из самой пользовательской информации моментально – в момент визита пользователя. Уже в тот момент, когда пользователь впервые взглянет на всплывшее автоматическое приветствие, он увидит фразу, построенную с использованием его пользовательских данных и для него.

Как строить приветственные фразы с переменными?#

Подставлять в приветственную фразу город и название товара\услуги – практически универсальный рецепт, пригодный для использования на большинстве e-commerce площадок. Какие варианты использования других данных также возможны?

Если вы предлагаете мобильные приложения, антивирусы или программное обеспечение:

• Здравствуйте, заинтересовались версией для Android? Ночью у нас скидки, скачивайте, не пожалеете – а я буду рядом и дам ответ на возникшие вопросы, согласны? В этом случае персонализируем приветствие на основе времени суток у клиента и его ОС. Если вы устраиваете акции на ваших товары в социальных сетях:
• Здравствуйте, как вам наш анонс в ___? Для пользователей нашей группы из Сибири сегодня настоящие, суровые скидки, рассказать вам?

Тут мы используем реферер для определения источника перехода - ___ и IP для определения региона пользователя – Сибирь.

• Алоха! Ищете диски для вашего Ford-a? Заказы, сделанные до 17.00 часов, мы доставляем бесплатно!

Это приветствие - образец иезуитского коварства. «Диски» – будем брать из UTM рекламной кампании, марку машины – из точки входа, а время – «до 17.00 часов» - из текущего времени. То есть, если на часах у пользователя 16.40 – подставляем в приветствие «до 17.00», если на часах – 17.01 – то подставляем «17.30» и так далее, с получасовым или 15-минутным интервалом.

Какие результаты дают такие подмены в автоматическом приветствии?#

Давайте на практике посмотрим, каких результатов можно добиться, внедрив подобные приветствия на своем сайте. Предлагаю вам взглянуть на статистику по конверсиям активных приглашений с внедренной персонализацией Конверсия только (!) в активный диалог на данном сайте ~3,3%, не считая писем, звонков и заявок и оффлайн-сообщений. Суммарная конверсия, с учетом других каналов контакта с клиентом и иных методов персонализации – около 9%, стоимость заявки – около 60 рублей. После внедрения персонализированных приветствий количество активных диалогов возросло в среднем на 70-80% «неделя к неделе» в пересчете на единицу трафика. Стоимость внедрения составила для нас 2 дня работы программиста с зарплатой 75000 рублей – т.е., в «чистых» деньгах – около 7500 рублей за 2 рабочих дня. Лидген-машина: где вы теряете клиентов в Jivo Впрочем, на одной персонализации приветствия далеко не уедешь – мало набрать полную корзину грибов, нужно еще суметь ее приготовить. Какие ошибки чаще всего делают представители e-commerce при работе с чатом?

Рисунок № 6: персонализация – это еще не все. Привлечь диалог важно, но не менее важно дать ему отработать и превратиться в сделку.

Как построить фразу приветствия?#

Обратите внимание на нешаблонность фразы автоматического приветствия и провокационный вопрос в конце: …вы не против? …не возражаете? …согласны? …давайте попробуем? Мы тестировали даже варианты с незначительной стилистической, орфографической или пунктуационной ошибкой – так, чтобы создать у посетителя достоверную иллюзию «живого», а не «роботного» приветствия.

Подготовьте скрипты в Excel-таблице#

Большинство вопросов, которые будут задавать вам клиенты в чате. в рамках одного бизнеса, будут очень похожими. Ваша задача – выявить похожие вопросы, написать на них похожие ответы, и собрав в таблицу, выдать менеджерам, чтобы большинство ответов в чате создавались менеджером за счет «копировать-вставить» и незначительных корректировок текста. Нелишним также будет сказать, что кол-во длительных активных диалогов (суммарно 4 и более фразы) также возросло вдвое после того, как время первого «живого» ответа снизилось до 10 секунд. Несомненно, тяжело ответить на содержательный вопрос в среднем за 10 секунд – достаточно просто скопировать в чат фразу: «-Будьте добры, ожидайте, проверяем» И клиент уже будет знать, что про него помнят, не забыли и готовят для него ответ по существу.

Читайте и корректируйте диалоги#

Как правило, необходимо постоянно мониторить, читать и разбирать с менеджерами состоявшиеся диалоги, чтобы добиться максимального эффекта, «прописывая» в файле скриптов и шаблонных фраз новые варианты. Один из самых проблемных моментов, по моему опыту – не способность менеджеров «планировать» ход диалога заранее, на основе видимой в чате информации о клиенте – город, точка входа, рекламная кампания. Эта информация позволяет узнать о клиенте множество информации, не задавая вопросов и сразу же предложить наиболее корректное решение его проблемы, но чаще всего ей не пользуются.

Подводя итоги#

Резюмируя, можно отметить, что персонализация – несомненный тренд e-commerce в частности и рекламы вообще. В сравнении с поисковыми системами, знающими о нас все – пол, возраст, увлечения, любимые места и марку машины, обычный бизнес, конечно же, не столь свободен в выборе данных для персонализации сайтов и рекламных площадок. Однако парадокс заключается в том, что даже те данные, которыми мы с вами обладаем, не используют 90% рекламодателей – ни в чате, ни при работе с другими элементами сайта. Именно поэтому даже обычная персонализация контента по «городу» и «UTM», например, дает совершенно фантастические результаты, даже для сравнительно криво сделанных сайтов.