Я за то, чтобы передавать системе рутину там, где это действительно помогает: ускоряет реакцию команды и не дает терять обращение. Но делегировать технологиям все подряд – другая история. 29% клиентов называют взаимодействие с автоматизированными системами наиболее раздражающей частью сервиса. Важно понимать, где такие сценарии улучшают опыт, а где нужен человек.

Две главные ошибки в автоматизированной коммуникации

Я разделила бы их на технические и смысловые. Причины разные, но следствие одно: коммуникация перестает соответствовать реальной ситуации клиента.

Технические ошибки: система не видит полного контекста

Такие сбои случаются, когда сценарий срабатывает отдельное событие, но не видит полного контекста взаимодействия с клиентом. Например, система видит, что человек не перешел дальше по алгоритму продаж и запускает следующее сообщение. В то же время, клиент уже пообщался с менеджером в Telegram и все обсудил. Но после этого все равно получает: «Готовы ли вы обсудить наше предложение?».

Похожая ситуация и с автоматическими сериями писем без четких условий остановки. Клиент уже объяснил, что продукт ему не подходит из-за отсутствия определенной функции. Но через два дня все равно получает сообщение: "Сейчас лучшее время начать".

Смысловые ошибки: шаблон выдается за персонализацию

Этот тип ошибок, по моему мнению, сильнее бьет по репутации, потому что выглядит как намеренное безразличие. Имя и название компании еще не делают уведомление персональным. Если остальные тексты одинаковы для всех, клиент это чувствует сразу.

Здесь автоматизацию можно использовать разумнее. Сегодня ИИ позволяет собрать открытую информацию о компании или человеке и уже на ее основе строить коммуникацию. Это дает больше контекста для точного и уместного обращения. Особенно это актуально в холодных продажах. В то же время автоматизация не должна превращаться в повод для увеличения количества сообщений. Дополнительные follow-up имеют смысл тогда, когда для них есть реальная причина.

Какой контекст нужен системе

Зависит от того, какую коммуникацию вы автоматизируете. Если это входящий трафик — человек сам оставил контакт, перешел из рекламы, важно знать:

• откуда она пришла;
• какую рекламу видела;
• на какой месседж отреагировала
• с каким запросом обратилась.

Еще важнее видеть предыдущую историю взаимодействия. Возможно, человек был в алгоритме продаж раньше. Тогда вы уже знаете, с каким запросом она обращалась и почему вернулась. Задача автоматизации – продолжить этот нарратив, а не начинать с нуля. В холодных продажах контекст другой. Следует понимать, чем занимается бизнес, кому он продает. Также важно знать, какие изменения или события сейчас могут быть для него актуальны.

Часть подготовки к контакту сегодня можно автоматизировать с ИИ и открытыми источниками. Но здесь важно не перейти границу. Факты следует проверять. А персонализация не должна производить впечатление, будто за человеком следили.

Как измерить эффективность автоматизации

Количество присланных писем и сэкономленные часы – это показатели удобства для компании. Они почти ничего не говорят об опыте клиента. Я бы советовала анализировать три метрика:

Итог для клиента. Убедитесь, что автоматизация помогла быстрее решить вопрос. Смотрите:

• время до первого содержательного ответа;
• время до полного разрешения обращения;
• долю случаев, когда клиенту пришлось обращаться повторно.

Реакция на автоматическую коммуникацию. Посмотрите и на то, как клиенты реагируют на сообщения. Следите за отписками и жалобами, а также количество контактов, которые менеджеры исключают из сценария. Отдельный сигнал – случаи, когда после письма приходится подключать менеджера. Такие ситуации обычно лучше показывают качество сценария.

Реакция на автоматическую коммуникацию. Посмотрите и на то, как клиенты реагируют на сообщения. Следите за отписками и жалобами, а также количество контактов, которые менеджеры исключают из сценария. Отдельный сигнал – случаи, когда после письма приходится подключать менеджера. Такие ситуации обычно лучше показывают качество сценария.

Бизнес результат. Напоследок анализируйте, как автоматизация влияет на продажи и удержание клиентов. К примеру, на переходы меж этапами метода продаж, длительность цикла продаж, удержание, отток. Учитывайте и причины проигранных сделок.

Если команда экономит время, но клиенты чаще отказываются или дольше принимают решение, такую автоматизацию сложно назвать успешной. В то же время, не стоит ориентироваться только на средние показатели. Общий результат может улучшиться, а опыт отдельных групп ухудшиться. Анализируйте метрики по сегментам и читайте реальные ответы клиентов – они часто показывают то, чего не видно в отчетах.

Где автоматизация действительно уместна

Лучше всего автоматизировать то, что помогает команде быстрее реагировать и ничего не пропускать. Например, сбор заявок с разных каналов, назначение ответственного менеджера, создание задач, напоминание и внутренние оповещения.

Полезный сценарий – когда система замечает, что заявка осталась без ответа или в соглашении давно не было следующего шага. Здесь ее задача – вовремя подсказать команде, что нужно подключиться.

В NetHunt CRM мы к такому подходу пришли не сразу. Раньше, например, посылали автоматические письма от общего корпоративного адреса и видели мало открытий и ответов. Когда начали разбираться, разница между письмами от компании и письмами от конкретного человека была очевидной. Параллельно заметили: красиво задетые письма с брендингом и кнопками работали хуже простых текстов, которые выглядели так, будто их написал живой человек.

Поэтому там, где важны ответ и диалог, мы оставляем больше живой коммуникации от менеджера. А автоматические брендированные письма используем там, где они более уместны: для дайджестов, анонсов или массовых рассылок.