Вебинар 29 ноября 2022: Оптимизация рекламы с ML и Big Data доступна всем
Вебинар 29 ноября 2022: Оптимизация рекламы с ML и Big Data доступна всем
  • /
  • /
05.08.2022

Как продавать холодными звонками – получаем лиды из звонков

Привет! На связи Алексей Бирюков, CEO AnData

Поговорим сегодня о лидогенерации через холодные звонки.

Также у меня есть телеграм-канал Загоны Бирюкова, где я часто делюсь идеями и инсайтами в сфере рекламы, AI и ML. Буду рад видеть вас там.

Мы строим холодные продажи на примере своего сервиса и эта статья – первая в цикле статей о нашем кейсе по холодным продажам для нашего SaaS решения.

Итак, нам нужны продажи в направлении B2B, а значит время подумать о генерации лидов.
Получать лиды можно через разные инструменты. Для этого подходят:
  • холодные звонки;
  • SEO или PPC реклама, которая приводит трафик на сайт или в приложение;
  • публикации в социальных сетях;
  • email рассылки, push-уведомления, sms…
  • и холодные звонки.

Сегодня мы остановимся на холодных звонках и разберем этапы процесса продаж с их помощью.

Этапы воронки продаж через холодные звонки

  1. Заливаем холодную базу в CRM;
  2. Валидируем базу;
  3. Назначаем на менеджеров по холодным звонкам;
  4. Звоним;
  5. Проводим виртуальные встречи по продукту с клиентом (Demo);
  6. Регистрируем клиента в нашем SaaS сервисе;
  7. Проводим онбординг (подключаем сторонние сервисы, вносим информацию в личный кабинет) ;
  8. Предоставляем клиенту демо-период;
  9. Получаем первый чек через подписку на продукт;
  10. Замеряем статистику использования;
  11. Собираем обратную связь;
  12. Берем второй чек;
  13. Повторяем пункты 10−12 как можно дольше.

Разберем каждый этап в подробностях: опишем ключевые объекты и метрики, которые будем учитывать в аналитике процесса, скрестим полученные результаты с digital-маркетингом и посмотрим, что из этого выйдет.

Ключевые метрики состоят из количественных и качественных метрик.

Будем учитывать:
1. количество обработанных лидов;
2. конверсию перехода лидов в каждую следующую стадию;
3. конверсию в «положительный звонок» по итогам которого назначено демо;
4. количество демо, которые перешли в регистрацию в сервисе и начали тестовый период;
5. количество успешно завершенных онбордингов;
6. количество примененных «рекомендаций» по итогам онбординга.

В AnData «рекомендации» — это одна из ключевых фичей сервиса.

В конце мы построили пайплайн продаж, и у нас получилась такая схема:
Пайплайн продаж | Блог ANDATA
Для замера эффективности холодных звонков как канала лидогенерации, мы должны понимать стоимость каждой стадии. Посчитаем:

1. Сколько стоит купить холодную базу
2. Сколько стоит ее подготовить
3. Сколько стоит 1 звонок
4. Сколько стоит 1 демо
5. Сколько стоит «Регистрация»
6. Сколько стоит «Триальный период»
7. Сколько стоит подписка 1го месяца
8. Сколько стоит подписка 2го месяца

Разберемся с холодной базой, в которой нам понадобятся следующие поля:
  • Веб сайт клиента (обязательно)
  • Телефон клиента (может быть коллекция телефонов) (обязательно)
  • Название компании (желательно)
  • Имя таргет персоны (желательно)
  • Отрасль компании (желательно)
  • Размер компании (желательно)
  • Email (желательно)
  • Город (желательно)

Получаем базу контактов для холодных звонков

Можно купить в рунете, (ссылок не даю. Но они легко серфятся), стоить будет примерно 1 000 рублей за 10 000 строк с мусором и дублями. На выходе получим около 5 000 первичных лидов. Заливаем лиды в CRM получаем первичную стадию воронки: холодные лиды.

Генерируем первую диаграмму: «отображение скорости генерации интересов». В ней добавляем поле «дата создания» и «источник», чтобы разделить лиды по методу заливки: от сотрудников или автоматизированного сервиса.
Получается вот такая диаграмма:
Гистограмма создания интересов. Создана в сервисе AnData.
Группировки дат можно сделать по дням, неделям, месяцам и т. д.

Валидация лидов

Теперь переходим к стадии валидации лидов.

Нужно понимать, что стоимость генерации теплых лидов через холодные звонки может быть высокой, она очень сильно зависит от:
  • Качества подготовки базы
  • Качества скрипта звонков
  • Правильной сегментации
  • Времени совершения звонков
  • Подготовки операторов (пресейлеров)
  • Самого продукта, который мы продвигаем
  • Мотивационной программы

Для себя мы приняли решение, что звонить в компанию, у которой нам не известен адрес сайта, бессмысленно, поэтому все лиды без веб-сайта автоматически дисквалифицируются. Но их можно будет позже провалидировать, добавив в них адреса сайтов.

На втором этапе валидации мы проверяем наличие на сайте компании скриптов наших конкурентов, например, Roistat или K-50. В общей сложности мы проверяем три группы скриптов:
  • Конкуренты
  • Аналитические системы типа Яндекс Метрика, Гугл Аналитика
  • Платные сервисы, которые не являются нашими прямыми конкурентами, например, сервисы коллтрекинга типа «callibri» и подобные.

Каждому скрипту выделяем скоринг-балл:
  • Конкурент — 10
  • Аналитические системы — 30
  • Платные сервисы — 20
В итоге получаем похожую картинку:
Лиды с максимальным скоринговым баллом уйдут в обработку первыми, и такие звонки будут прослушаны аудитором-руководителем в первую очередь.

Смысл автоматизированного скоринга состоит в том, чтобы убрать мусор. Ведь каждый мусорный звонок — это в среднем 40−50 рублей «на ветер» минимум. И каждый негативный звонок для клиента, которому не интересно априори — это снижение эффективности работы пресейлеров, их демотивация дожать там, где это возможно.

Согласитесь, что логично для SaaS-платформы, специализирующейся на диджитал рекламе, не звонить в компанию, у которой нет веб-сайта, или ее сайт не поддерживается, или же на сайте отсутствуют аналитические инструменты и рекламные пиксели. Очевидно, что в такие сайты владелец не вкладывает средства и вряд ли станет нашим стабильным клиентом.

Анализ результатов

Введя скоринговую модель, мы увеличили конверсию с холодного звонка во встречу с 0.39% до 0.61%, то есть почти на 70%! Весьма неплохо.
Первое, что бросается в глаза — это разница по количеству звонков до внедрения контроля в отделе пресейла и после его внедрения.

До 15 июля в среднем звонков было в 2 раза меньше, т. е. внедрив CRM систему и обучив операторов, мы за 2 недели вырастили метрику по количеству звонков в 2 раза.
Вторая метрика — это качество, т. е. какая часть звонков переросла во встречи с презентацией продукта.

Сравним две недели в июле до и после:
За месяц совершено 5855 звонков и назначена 31 встреча для демонстрации продукта. Конверсия во встречи 0.53%, т. е каждые 200 звонков дают 1 демо.
Статистика по звонкам за месяц
Обратите внимание на метрику «запрос презентации продукта»: звучит интересно, но на деле — это пустая метрика. Она выросла в 6 раз за 2 недели июля, но по факту клиенты просят прислать презентацию, дают почту и пропадают. Это означает, что в данном направлении у нас большая доля потерь. Согласитесь, что получить презентацию на общий электронный адрес компании — это еще один вид отказа от коммуникации. Хотя возможно — это лишь наше текущее неумение дожимать клиента после запроса презентации. И этот блок общения мы поставим по приоритетам в проработку и оптимизацию бизнес-процессов, а также сделаем для него гиперавтоматизацию.
Первый месяц внедрения и тестирования показал, что внедрение CRM удваивает количество звонков и утраивает количество встреч. За вторые 2 недели июля при росте конверсии и росте количества звонков мы получили в 3 раза больше встреч, чем за первые 2 недели.
На август мы наметили доработку интерфейса, увеличивающего количество звонков операторов через снижение количества кликов в интерфейсе и автоматическом наборе номеров по очереди в списке.
Попробуйте AnData для эффективного управления и оптимизации ваших рекламных кампаний
Читайте также