Кейс GEARTEK: продажи выросли на 43%, срок жизни клиента

Задача

С чем пришёл клиент

Три задачи, ради которых начиналась работа.

1Масштабировать маркетингБаза клиентов росла, а способы работы с ней остались прежними и переставали давать результат.

2Находить готовых к покупкеКомпания не могла определить, кто из потенциальных клиентов созрел и каким способом с ним лучше разговаривать.

3Ответить на рост конкуренцииНа B2B-рынке прибавилось игроков с тем же товаром — выигрывать приходилось скоростью и точностью попадания.

Что было до

Холодные звонки перестали окупаться

Главным способом привлечения были холодные звонки. Тактика долго приносила результат, но с развитием рынка эффективность падала, а нагрузка росла.

холодные звонки

основной канал привлечения до старта

2 000+

клиентов в месяц обрабатывались вручную

50+

партнёров и 14 складов в одной цепочке

Что сделали

Система вместо звонков вслепую

Начали с анализа базы: у компании был массив контактов в почте и мессенджерах, который никто не размечал. С него и пошла вся дальнейшая логика.

Разметили базу ИИ-сегментацией: снабженцы предприятий, владельцы грузовой техники, частные клиенты

Определили боль каждого сегмента: снабженцу нужен редкий артикул в срок, частному клиенту — условия оплаты и скидка

Обучили ботов вести первую стадию разговора: собрать данные, квалифицировать запрос и передать менеджеру готового клиента

Собрали персональные цепочки касаний под каждый сегмент — почта и мессенджеры

Запустили автоворонки от информирования до предложения о покупке

Провели 6 A/B-тестов и оставили в работе то, что дало результат

Изнутри проекта

Как это выглядит в работе

Сайт клиента и панель состояния базы, по которой видно, сколько клиентов вернулось и сколько уходит.

Сайт GEARTEK: подбор оригинальной запчасти под китайскую технику

Показатели базы: реактивированные клиенты, рост лояльных и снижение оттока

Результат

Что изменилось после запуска

Замеры сняты клиентом по своей аналитике после первых тестов.

+43%к продажам через работу с базой

+32%к сроку жизни клиента

6A/B-тестов с измеренным результатом

3сегмента со своей логикой разговора

готовые лидыменеджер получает клиента с собранными данными

прогнозвыручку стало видно заранее

Боты забрали первичные запросы, и менеджеры сосредоточились на крупных сделках. Система выдержала рост объёмов без сбоев.

Решения из кейса

Что из этого можно взять себе

Задачи этого проекта сегодня закрывают три наших направления.

Голосовые агентыКвалификация звонком: агент собирает данные и передаёт менеджеру готового клиента.Смотреть решение Реактивация базыВозврат клиентов, которые перестали заказывать, и рост повторных сделок.Смотреть решение Речевая аналитикаРазбор разговоров менеджеров: что сработало и где сделка сорвалась.Смотреть решение

Вопросы

У вас остались вопросы?

Работает. Здесь цикл B2B: снабженцы предприятий, дорожные строители, рудные компании. Логика строится не на скорости покупки, а на том, чтобы попадать в сегмент и вести его до готовности.

Ведёт первую стадию: собирает данные, уточняет задачу, квалифицирует запрос и передаёт менеджеру уже готового клиента с контекстом.

Из вашей же базы. Мы разбираем контакты и историю, размечаем группы и описываем боль каждой — дальше под каждую собирается своя коммуникация.

A/B-тестами. В этом проекте их было шесть: в работе осталось то, что дало измеримый результат.

Другие кейсы

Похожие проекты

Те же задачи в других отраслях — с цифрами и разбором.

Нефть и газ

Просроченные задачи: 3 994 → 160, в 25 раз меньше

Голосовой и текстовый агенты закрыли приём обращений, обзвон базы и работу с просрочкой. Работают непрерывно 15 и 6,5 месяцев.

97,6%входящих обработано качественно

71 198обращений за срок работы

NDA

Клиент под NDA

Нефте-газовая компания

Смотреть кейс

Логистика и перевозки

Повторные заказы +28%, нагрузка на операторов −40%

ИИ-агент закрывает типовые обращения о статусах, сроках и стоимости, берёт данные из ERP и предлагает клиенту следующий рейс.

+28%повторные заказы

−40%нагрузка на операторов

Илья Пономарев

Руководитель коммерческого отдела

Смотреть кейс

Ритейл оборудования, 5 стран

Выручка канала работы с базой выросла на 30%

154 магазина в 5 странах и база 200 тыс. клиентов. Разметили базу ИИ-сегментацией и включили персональные предложения под сегмент и регион.

+30%выручка канала

+7,5%онлайн-продажи в месяц

Ольга Дребужан

Руководитель отдела Digital-маркетинга

Смотреть кейс

Все кейсы

Следующий шаг

Бесплатная диагностика — 30 минут

Разберём ваш процесс, покажем, где уходят время и деньги, и посчитаем, что даст автоматизация именно у вас.

Разбор на ваших цифрах, без общих слов Пример похожего проекта из вашей отрасли План внедрения и смета, которая фиксируется