Внедрение CRM, запуск онлайн-продаж и развитие инструментов бизнес-аналитики

Внедрение CRM, запуск онлайн-продаж и развитие инструментов бизнес-аналитики для производителя контактных линз Alcon

Alcon – один из ведущих мировых производителей контактных линз и оборудования для офтальмологов. Компания стремится к долгосрочным отношениям с клиентами, постоянно работает над улучшением сервиса и маркетинговых стратегий, поэтому ей важно собирать и анализировать данные о своей многочисленной аудитории и миллионах транзакций.

Чтобы вывести коммуникацию с покупателями и сбор бизнес-аналитики на новый уровень, компания обратилась с рядом задач по развитию цифровой инфраструктуры к компании DD Planet. Реализованный нами проект включал четыре больших блока: внедрение и интеграцию CRM-системы, реализацию бэк-офиса обработки заказов для интернет-магазина Alcon, подключение сервиса email-рассылок и развитие BI-инструментов.

Этапы проекта:

1. Внедрение CRM, автоматизация работы call-центра

-Внедрение CRM

-Перенос исторических данных

-Автоматизация работы операторов с помощью динамических скриптов

-Интеграция CRM с внешней системой аналитики

-Подключение роботов автообзвона

2. Запуск онлайн-продаж

-Реализация бэк-офиса обработки заказов интернет-магазина и его интеграция с другими системами компании

-Реализация функции покупок за бонусы

3. Интеграция CRM с сервисом рассылок

-Настройка рекламных и триггерных писем в CRM и кастомизация аналитики

-Обеспечение омниканальности коммуникации с пользователями

4. Развитие инструментов бизнес-аналитики

-Разработка ETL-системы для построения дашбордов.

5.Планы по развитию CRM

1) создание новых дашбордов для бизнес-аналитики;

2) внедрение продаж через CRM, вне сайта;

3) роботизация всего call-центра.

Задача

Клиенты Alcon делятся на две группы: специалистов (врачи, магазины оптики) и розничных покупателей линз, растворов и капель. Call-центр компании оповещает их о новых продуктах бренда, собирает отзывы, проверяет качество подбора линз.

Ранее call-центр вел отчетность в Google Таблицах, поэтому даже самая простая аналитика поведения покупателей требовала много ручного труда.Телефонные разговоры с клиентами записывались, но эти данные не использовались для аналитики, поэтому контролировать и оптимизировать работу операторов было сложно.

Необходимо было внедрить в компании автоматизированные инструменты для работы call-центра и сбора данных о покупателях.

Решение

1. Внедрение CRM

Проанализировав потребности компании, команда разработки DD Planet предложила внедрить CRM-систему — на первом этапе в формате MVP (minimal viable product):

-установить коробочную версию «Битрикс24» и выполнить базовую настройку CRM под бизнес-процессы call-центра,

-подключить телефонию к CRM,

-разработать систему скриптов для исходящих звонков,

-настроить формирование отчетности по совершенным прозвонам.

В дальнейшем внедренная CRM-система должна была стать ядром многих сервисов Alcon.

2. Перенос исторических данных

После подключения и настройки CRM в нее нужно было перенести накопившиеся у компании данные о потребителях – около 220 тысяч записей.

Импорт данных мы произвели в три этапа:

-проанализировали имеющуюся структуру базы данных и систему хранения информации;

-разработали новую структуру, а также проработали систему хранения, которая выдержит рост объема данных и масштабирование;

-написали скрипты по переносу данных.

Также был разработан сервис для динамического обмена между базой данных CRM и личным кабинетом потребителя на сайте. Теперь все изменения в одной из систем приводят к автоматическому обновлению данных в другой.

3. Автоматизация работы операторов call-центра с помощью динамических скриптов

Для операторов call-центра в CRM была настроена функция отображения скрипта разговора с клиентом в зависимости от его типа и темы разговора. Операторы могут не только читать вопросы с экрана во время звонка, но и сразу вносить информацию о клиенте в поля для ответов, выбирая или вводя значение.

4. Интеграция CRM с внешней системой аналитики

Компания Alcon предлагает своим клиентам услугу подбора линз в оптиках по всей России. Результаты подбора вносятся в отдельную систему аналитики. После внедрения CRM мы выполнили интеграцию этих систем. Обмен данными происходит следующим образом:

-человек проходит в оптике подбор линз;

-данные о подборе вносятся офтальмологом во внешнюю систему аналитики;

-из внешней системы данные передаются в CRM;

-в CRM автоматически создается бизнес-процесс, в ходе которого ставится задача на обзвон потребителя, прошедшего подбор;

-назначается ответственный оператор, он связывается с клиентом, задает вопросы о качестве подбора и заносит результаты в CRM;

-результаты обзвонов отправляются обратно во внешнюю систему аналитики.

Позднее, со стартом работы интернет-магазина Alcon, к сценариям обзвонов добавились звонки покупателям — например, для подтверждения заказа.

Сценарии обзвонов настраиваются в виде графов, что позволяет описать в них любые, даже наиболее разветвленные ситуации. В зависимости от ответа пользователя система показывает оператору разные «ветки» скрипта: так, если пользователь оставляет негативный отзыв, оператор увидит одну ветку разговора, если задает вопрос — другую.

Во время звонка оператор видит карточку пользователя, где содержится вся информация о нем и его покупках, отображается этап скрипта, можно быстро выбирать ответы для продвижения по скрипту. 

5. Подключение роботов автообзвона

Чтобы ускорить обзвон клиентской базы, мы интегрировали CRM с внешними системами автоматического обзвона. Роботы обзванивают клиентов для первичного сбора информации. Операторы call-центра могут посмотреть результаты этих звонков и перезвонить покупателям, чтобы дособрать или уточнить информацию.

Задача

Помимо корпоративного сайта компания Alcon развивает сайт программы лояльности «Мои глаза». Ранее там можно было только изучать характеристики товаров, но нельзя было ничего купить. Задачей DD Planet стала разработка бэкенда, который бы обеспечил процессы, нужные для онлайн-продаж.

Решение

1.Разработка бэк-офиса обработки заказов и его интеграция с внешними системами

К имеющейся витрине товаров был разработан бэк-офис обработки онлайн-заказов. Внутри системы можно реализовывать разные типы продаж — подписки, единичные заказы, покупки за бонусы, есть возможность подключать дополнительные службы доставки и способы оплаты. Спроектированные процессы можно масштабировать и интегрировать с любыми внешними сервисами.

Интеграцию интернет-магазина в бизнес-процессы компании обеспечивает разработанный нами маршрутизатор, который после оформления заказа запускает следующие действия:

-ставит задачи call-центру: позвонить клиенту для подтверждения или отмены заказа, оформления возврата;

-обменивается информацией о наличии товаров со складской программой – на этом этапе подготавливается информация о покупателе, сервис нормализации данных DaData стандартизирует адрес доставки;

-передает информацию о заказе в 1С в формате CommerceML 2.0;

-возвращает статусы заказа в личный кабинет покупателя на сайте;

-забирает статусы о доставке у курьерской службы.

2. Реализация функции покупки за бонусы

После успешной реализации двух моделей продаж – подписной и единичной – мы также добавили возможность бесплатно заказать пробные линзы и разработали механизм покупки за бонусы.

Покупатели регистрируют чеки от продукции Alcon в личном кабинете на сайте и получают за это баллы, которые можно обменять на товары. Для продаж за баллы был реализован следующий набор процессов:

-информация о заказе поступает в CRM, после чего отправляется цепочка писем по заказу — о списании баллов, подтверждении заказа;

-далее заказ передается в складскую программу и в 1С;

-заказ передается в доставку;

-статусы доставки поступают в CRM, а затем в личные кабинеты пользователей и email-рассылки.

Также на бэкенде нами были реализованы триггерные цепочки для работы функции предоплаты (сама функция оплаты реализована другим подрядчиком, который разрабатывал фронтенд интернет-магазина). При заказе с предоплатой на бэкенде запускается следующая цепочка:

-если после оформления заказа пользователь в течение определенного времени не оплатил его, он получает email с напоминанием;

-если после напоминания он не произвел оплату в течение заданного промежутка времени, заказ будет аннулирован в CRM, информация об отмене заказа уйдет на фронтенд, для изменений в личном кабинете интернет-магазина, а пользователь получит уведомление об этом по email.

Если пользователь после получения напоминания оплатит заказ, данная триггерная цепочка отключится, и обработка заказа пойдет по привычному пути.

Реализация в бэкенде таких цепочек с уведомлениями пользователей стала возможной в том числе благодаря тому, что мы организовали во внедренной нами CRM управление email-рассылками.

Ранее клиент использовал для управления email-рассылками внешнюю платформу, которая была интегрирована с сайтом программы лояльности.

Мы добавили к этому возможность управлять рассылками в том числе и через CRM. В ней собираются данные о клиентах из самых разных источников, эти данные удобно использовать для сегментации рекламных рассылок и использовать их для запуска триггерных писем. В качестве транспорта для отправки почтовых сообщений к CRM был подключен сервис отправки маркетинговых и транзакционных писем Unisender Go.

1. Настройка рекламных и триггерных писем в CRM и кастомизация аналитики

В CRM были настроены два типа рассылок:

Рекламные — о выходе новых продуктов, акциях, распродажах.

Триггерные — уведомления о событиях (например, о продлении подписок, начислении баллов по системе лояльности, статусах доставки, кодах выдачи).

Также была кастомизирована статистика: есть возможность посмотреть результаты отправки разных типов писем за интересующий период.

2. Обеспечение омниканальности коммуникации с пользователями

Реализованные рассылки омниканальны — с клиентом можно связаться какчерез электронную почту, так и по телефону и через SMS.Это позволяет задавать сценарии, нацеленные на повышение количества продаж. Например, можно напомнить клиенту о том, что у него заканчивается подписка на товар, с помощью email, затем, если он не открыл письмо, позвонить, а затем прислать по SMS ссылку для возобновления подписки.

Разработанная система может обрабатывать до 100 тысяч писем за час.

Внедренная CRM, запущенный интернет-магазин и новый сервис email-рассылок интегрированы между собой и аккумулируют данные о клиентах из разных источников. Сначала эта информация была доступна только в виде отчетов – списков всех собранных данных. Чтобы превратить их в полезную для бизнеса аналитику, нужно было обеспечить построение дашбордов.

Дашборды состоят из визуального интерфейса и методов формирования выбранных показателей (например, количества заказов или регистраций покупателей в день и т.д.). В качестве подхода к обработке данных мы использовали ETL (Extract, Transform, Load — Извлечение, Преобразование, Загрузка). ETL — это совокупность процессов управления хранилищами данных, включая извлечение данных из внешних источников (таблицы, файлы), их преобразование и загрузку обработанной информации в хранилище.

Схема обработки данных

-Source

Исходные данные, которые необходимо визуализировать. Могут находиться в разных системах – в нашем случае, в Bitrix24, системах телефонии (VOX, UIS) и других.

-Orchestrator

Сервис, который из разных точек собирает информацию по заданным правилам — например, каждый час, при определенных событиях во внешней или внутренней системе. В нашем случае данные из нескольких систем собираются через оркестратор Apache Airflow и передаются в следующую систему.

-Dataset

База данных, в которой собранная информация подготавливается для дальнейшей визуализации.

-Visual

Из Dataset информация поступает в систему визуализации данных Apache Superset. Здесь на их основе строятся графики, круговые диаграммы и т.д.

Результаты развития BI клиента:

-в системе аналитики Alcon обрабатывается свыше 1 миллиона строк, связанных с транзакциями в системе лояльности компании;

-дашборды строятся на основании более чем 50 метрик.

Планы по развитию

Развитие CRM-системы и интернет-магазина программы лояльности Alcon продолжается. На следующем этапе работы запланировано:

1) создание новых дашбордов для бизнес-аналитики;

2) внедрение продаж через CRM, вне сайта;

3) роботизация всего call-центра.