О клиенте
MF Kitchen — сервис доставки правильного питания.
Компания готовит клиентам еду в соответствии с выбранной программой питания: «снижение веса», «спорт и баланс» или «выбор шефа». Раз в два дня курьер привозит набор из 6, 8 или 10 блюд в термосумке.
Проблема
MF Kitchen оповещала клиентов об акциях с помощью смс и не знала, приносит ли это продажи.
За каждую смс компания отдавала 2,1 рубля.
Основные показатели до обращения в Zvonobot
24 360 ₽
cтоимость смс-рассылки по клиентской базе 11 600 человек
2,1 ₽
цена смс
Конверсия
неизвестна
Задача
Оповестить клиентов о новой акции дёшево
и с возможностью узнать, сколько покупок
привели оповещения
Решение
Мы запустили голосовую рассылку с помощью робота-оператора Звонобота. Он рассказал об акции «комплексное недельное питание в подарок» клиентской базе 2018-2019 годов. Звонки стоили 6 копеек за секунду, и можно было отследить, кто из клиентов сделал покупку после звонка.
Предложение, которое Звонобот делал клиентам MF Kitchen
Результат
Робот реанимировал старую клиентскую базу MF Kitchen. За два дня он обзвонил 11 тыс. человек и привёл 81 заказ. Голосовая рассылка стоила компании 15.000 рублей и окупилась в 32 раза.
Звонобот обзвонил 11826 номеров и вернул 81 клиента, которые сделали заказы на сумму 486 000 ₽
Подробности
Нашему роботу можно отвечать словами, а можно — с помощью нажатия клавиш в тональном режиме. Чтобы выбрать способ ответа, мы провели тест: 1450 клиентам Звонобот звонил и предлагал нажать цифру, а у других 1450 клиентов спрашивал, интересно ли им предложение, и распознавал ответ. Конверсия оказалась выше с нажатием клавиши: 21,5% против 7%. Оставшимся 8731 клиенту Звонобот звонил по сценарию с нажатием.
Результаты голосовой рассылки MF Kitchen отследила с помощью ссылок в смс. Если клиент переходил по ссылке и делал заказ, компания считала, что эту покупку привёл Звонобот.
11 631
клиентов обзвонил робот
911
нажали на «1» и получили смс
81
сделал заказ
486 000 ₽
выручки принесли заказы
15 000 ₽
потратила компания на обзвон
Отзыв клиента
“Ценность сервиса для себя подтвердили. Изначально были настроены на конверсию 3-4% в лид, так как по базе 2018-2019 года давно не работали. Результаты превзошли ожидания, планируем шлейф в течении 2-3 дней. Будем советовать канал коллегам в других городах. Работой по тёплой базе остались довольны, теперь планируем тест по холодной базе и API-интеграцию.“