Работа с существующими клиентами с ИИ: системная забота о клиентской базе

Работа с существующими клиентами с помощью ИИ нужна, чтобы клиенты не исчезали тихо только потому, что ни у кого не нашлось времени им написать. В статье показано, как разделить клиентскую базу по уровням обслуживания, работать с простыми тревожными сигналами и автоматизировать регулярные контакты так, чтобы отношения не стали безличными.

Проблема середины

Оптовый поставщик напитков снабжает рестораны, клубные помещения спортивных обществ и киоски в регионе. Десять крупнейших ресторанов выездной менеджер знает лично, регулярно к ним заезжает и в курсе, когда у них летний праздник. Остальные клиенты заказывают по телефону или через интернет-магазин. О них вспоминают, только когда заказы прекращаются. К этому моменту клиент часто уже ушёл к конкуренту.

Такая картина встречается во многих отраслях. Страховой брокер работает с крупными корпоративными клиентами, а частным лицам звонит только при продлении договора. Налоговая консультация хорошо знает клиентов, которым сдаёт бухгалтерскую отчётность, и почти не знает наёмных работников с декларацией о доходах. Это понятно: время ограничено. Но именно в середине находятся клиенты, которые при небольших усилиях остались бы или покупали больше, если бы о них кто-то позаботился.

Что даёт работа с существующими клиентами с помощью ИИ

ИИ берёт на себя три задачи, на которые в повседневной работе обычно не хватает времени. Он держит в поле зрения всех клиентов и сообщает, когда у кого-то что-то меняется. Он поддерживает регулярный контакт с клиентами, которым не нужно персональное сопровождение. И он готовит разговоры, сводя историю клиента воедино до того, как ваш сотрудник позвонит. Брокер перед звонком сразу видит, какие у клиента договоры, когда он последний раз заявлял о страховом случае и какой вопрос остался открытым в прошлом разговоре.

Чего он не делает: не заменяет разговоры с важными клиентами и не знает ничего сверх того, что есть в ваших данных. Если заказы, записи и контакты не попадают в CRM или товароучётную систему, даже лучший анализ ничего не распознает. Как создать здесь надёжную основу, показано в статье о качестве данных в CRM.

Определить уровни обслуживания

Прежде чем что-то автоматизировать, решите, какой клиент сколько личного времени получает. Для большинства компаний достаточно простого деления на три уровня.

Уровень	Кто сюда относится	Личный контакт	Роль ИИ
A	Клиенты с большой выручкой или стратегическим значением	Регулярно, через закреплённого менеджера	Готовить разговоры, согласовывать встречи
B	Постоянные клиенты со средней выручкой	По поводу, например при окончании договора или тревожном сигнале	Поддерживать контакт, замечать поводы, предлагать встречи
C	Случайные клиенты	Только по желанию клиента	Обеспечивать доступность, отвечать на запросы, отправлять информацию

Как правильно сформировать такие группы, описано в нашей статье о сегментации клиентов с ИИ. Важно, чтобы уровни не были жёсткими. Клиента уровня C, который вдруг стал заказывать чаще, система должна автоматически предложить проверить на переход в уровень B.

Тревожные сигналы вместо сложных оценок

В брошюрах поставщиков часто говорят о «health score», показателе, который должен отражать здоровье отношений с клиентом. Небольшим компаниям обычно хватает нескольких понятных правил, которые ясны всей команде:

• Постоянный клиент не заказывал заметно дольше обычного.
• Объём заказов снижается несколько месяцев подряд.
• Была рекламация, и после неё заказов больше не было.
• Счета вдруг начали оплачивать с опозданием.
• Договор истекает в ближайшие недели, а контакта давно не было.

Если срабатывает один из этих сигналов, ИИ создаёт задачу для ответственного сотрудника с короткой сводкой: последние заказы, открытые вопросы, последний контакт. Клиентам уровня B он может и сам отправить сообщение и предложить перезвонить. С клиентами уровня A по-прежнему разговаривают лично.

Как автоматизировать регулярные контакты

1. Соберите поводы. Какие поводы есть в вашем бизнесе? Начало сезона, ежегодная встреча, интервал техобслуживания, окончание договора, годовщина сотрудничества.
2. Определите содержание. Для каждого повода короткое сообщение с реальной пользой, например предупреждение об изменённых сроках доставки перед Рождеством или напоминание о предстоящем обслуживании.
3. Определитесь с каналами. Используйте только те каналы, на которые клиент дал согласие. В Германии рекламные письма существующим клиентам без согласия допустимы лишь в узких рамках, например для собственных похожих товаров и с указанием права отказаться.
4. Не теряйте ответы. Каждый ответ клиента должен попадать к человеку или ассистенту, который может его обработать. Ничто так не раздражает, как ответ на автоматическое сообщение, который уходит в пустоту.
5. Проверяйте раз в квартал. На какие сообщения отвечают, а какие игнорируют? Убирайте то, что не работает.

Если вы автоматически оцениваете клиентов или делите их на группы, это нужно описать в политике конфиденциальности. При сомнениях проверьте, не считается ли ваша классификация профилированием и какие обязанности по информированию из этого следуют. А если ИИ-ассистент переписывается или говорит с клиентами, он должен представляться как ИИ.

Когда затраты не окупаются

Не у каждого бизнеса есть клиентская база, о которой нужно заботиться. У аварийной службы вскрытия замков или компании по переездам в основном разовые клиенты. Там работа с базой мало что даёт, разумнее после заказа вежливо попросить о рекомендации. Небольшой юридической фирме с несколькими давними клиентами уровни и сигналы тоже не нужны: владелец и так знает каждого клиента.

Второй камень преткновения — данные. Если выездные менеджеры не фиксируют разговоры, а часть заказов принимается на словах, ИИ заметит тревожные сигналы слишком поздно или не заметит вовсе. Тогда лучше сначала наладить учёт, а автоматизировать уже потом. Честный тест: возьмите пять клиентов, которые ушли за последний год, и проверьте, было ли это заранее видно по вашим данным. Если да, автоматическое распознавание окупится. Если нет, вы узнаете, какой информации до сих пор не хватает.

Частые вопросы

С какого числа клиентов это имеет смысл?

Жёсткого порога нет. Хороший ориентир: если вы уже не можете по памяти сказать, кто из клиентов и когда последний раз выходил на связь, автоматическое распознавание тревожных сигналов как минимум окупится. При нескольких десятках клиентов часто хватает аккуратно вести список.

Не воспримут ли клиенты автоматические сообщения как рекламу?

Скорее нет, если у каждого сообщения есть повод и польза. Проблема в общих рассылках, замаскированных под личные сообщения. Пишите конкретно и лучше реже.

Как быть с клиентами, которые вообще не хотят, чтобы с ними связывались?

Уважайте это и отметьте в системе. Тогда ИИ может обращаться к таким клиентам только в ответ на их собственные запросы.

Нужен ли отдельный отдел customer success?

Нет. В небольших компаниях этим попутно занимается владелец или менеджер по продажам. ИИ подсказывает ему, куда смотреть в первую очередь. Подробнее в статье Customer success с ИИ.

Итог

Работа с существующими клиентами с помощью ИИ не означает, что вы перестаёте заботиться о клиентах сами. Она означает, что дефицитное личное время идёт туда, где оно нужно, а остальные клиенты всё равно чувствуют, что о них не забыли. Для брокеров конкретные процессы показаны в статье ИИ для страховых брокеров, а если вы хотите делать текущим клиентам уместные дополнительные предложения, советы найдёте в материале Кросс-продажи и апселл с ИИ.

Как цифровой сотрудник Neurobots поддерживает контакт, договаривается об обратных звонках и держит вашу CRM в актуальном состоянии, описано на странице ИИ-ассистент для удержания клиентов.