Помогаем службе тех.поддержки с помощью сбора пользовательских данных. Кейс Высшая Лига.
Рассказываем, как нетипичный запрос на помощь службе технической поддержки развился до внедрения полноценного data-driven решения.
Клиент: региональная FMCG сеть "Высшая лига", с более чем 200 магазинами в ЦФО. Есть сайт на Битриксе и мобильное приложение, с каталогом, через которое можно сделать доставку. Приложение активно раскручивают с помощью различных скидочных акций, но есть проблема: часто при обновлениях приложения что-то слетает, купоны не применяются, вылетают ошибки и тд. В результате недовольные клиенты звонят в службу поддержки, которой для разбора ситуации необходимо знать версию приложения и параметры устройства (чаще всего проблемы возникают на разных версиях Android устройств).
Клиент естественно не знает ни версию приложения, а часто даже не знает, какой марки у него телефон.
Клиент естественно не знает ни версию приложения, а часто даже не знает, какой марки у него телефон.
Представители ИТ-службы компании обратились к нам за заказной разработкой решения, которое позволяло бы определять по номеру телефона:
- тип устройства,
- версию операционной системы,
- версию приложения.
Наше решение: HumanSignals
Изучив запрос, мы предложили альтернативный вариант: вместо разработки кастомного решения поставить нашу систему трекинга и аналитики HumanSignals, в которой сбор всех нужных данных идет из коробки, а установка готового решения будет гораздо быстрее, чем разработка под заказ.
Так как скорость получения нужного инструмента была критична, клиент согласился поставить HumanSignals. Мы предложили ради интереса сразу настроить сбор основных событий пользовательских сценариев: просмотры карточек товаров, клики на push-уведомления, ввод промо-кода и тд.
Так как скорость получения нужного инструмента была критична, клиент согласился поставить HumanSignals. Мы предложили ради интереса сразу настроить сбор основных событий пользовательских сценариев: просмотры карточек товаров, клики на push-уведомления, ввод промо-кода и тд.
Результат превзошел ожидания
Дальше - больше. Увидев, что собирается достаточно ценная информация, системой стал активно пользоваться отдел маркетинга (для которого она в первую очередь и создавалась). Что им это дало:
1
Смогли увидеть расширенную статистику событий по различным срезам (например, сравнивать активность пользователей в городе и области)
2
Смогли отслеживать эффективность push кампаний и email рассылок
3
Выделили сегменты по товарным предпочтениям на основе кликстрима и смогли перейти от общих рассылок (email, push) к рассылкам по предпочтениям, повысив конверсию в открытии писем и пушей
4
Получили инструмент для поиска "слепых зон" вроде невалидного промо-кода и начали действовать проактивно, если находили ошибку
Итог
Клиент пришел к нам с конкретной "болью" — необходимостью помочь службе техподдержки. Однако в результате он получил гораздо больше: мощный инструмент для аналитики и персонализации взаимодействия с клиентами, хотя изначально такого запроса не было. Это демонстрирует, как комплексный подход к сбору и анализу данных может принести неожиданные и значительные преимущества для бизнеса.
Хотите узнать, как HumanSignals может помочь вашей компании не только решать текущие проблемы, но и открывать новые возможности для роста и повышения лояльности клиентов?
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш кейс!
Хотите узнать, как HumanSignals может помочь вашей компании не только решать текущие проблемы, но и открывать новые возможности для роста и повышения лояльности клиентов?
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш кейс!
Статьи и кейсы
Голосовые боты
Кейс с простой автоматизацией на базе SaluteSpeech для сокращения расходов на логистику
ИИ-ассистенты
Разбираемся, какие подводные камни есть в облачных конструкторах ИИ-чатботов и можно ли. на них собрать реально работающее решение.
Кейс
Как мы решали задачу извлечения структурированной информации с помощью LLM для сервиса метчинга резюме и вакансий.