Ульяна и Оля из Townsend = Мессенджер-маркетинг и чат-боты

Хороший момент для следующей продажи наступает не тогда, когда после покупки прошло 30 дней. А тогда, когда у клиента появляется новая задача.

И часто этот момент можно предсказать заранее, если понимать жизненный цикл продукта 💫

Например, фильтр для оборудования постепенно расходует ресурс и требует замены. У ученика заканчивается базовый курс, и появляется выбор следующего уровня. Клиент закончил внедрение одного решения, и теперь ему может понадобиться сопровождение или развитие системы.

Получается, у каждого продукта есть свои точки, в которых возникает естественный повод для следующей коммуникации.

Чтобы их найти, стоит понять:

🔹 Как долго клиент обычно пользуется продуктом?
Есть ли прогнозируемый срок замены, окончания курса, подписки или услуги?

🔹 Что говорит о том, что текущая задача уже решена?
Например, клиент прошёл программу, получил результат, завершил настройку или воспользовался основной функцией продукта.

🔹 Какая потребность возникает после этого?
Продлить, пополнить запас, перейти на следующий уровень, добавить новую функцию, подключить сопутствующую услугу.

🔹 Какой сигнал можно зафиксировать в системе?
Это может быть дата покупки, окончание подписки, количество использований, статус заказа, прохождение этапа или конкретное действие клиента.

На такие события можно завязывать автоматические сценарии: напоминание, полезную рекомендацию или релевантный оффер.
Так коммуникация становится логичным продолжением клиентского пути и появляется именно тогда, когда у человека возникает новая задача.

➡️ Читать нас в ВК и MAX

После оплаты взаимодействие с клиентом не заканчивается 💯
Ему ещё предстоит получить заказ, разобраться с продуктом, настроить его и решить вопросы, которые могут возникнуть в процессе использования.

Часть этого пути можно автоматизировать.

На примере покупки кофемашины в карточках показываем, какие сообщения могут сопровождать клиента после заказа: от подтверждения доставки и помощи с первым запуском до напоминания об обслуживании и предложения подходящих расходников.

Чтобы такая коммуникация работала как единый сценарий, сначала нужно определить основные этапы клиентского пути после покупки. Для каждого этапа понять, какое событие запускает сообщение, какую информацию должен получить клиент, как система реагирует на его ответ и когда необходимо подключить специалиста.

Триггером может стать оплата, доставка, покупка определённой модели, ответ клиента или наступление заданного срока. Данные для запуска сценария можно получать из CRM, интернет-магазина или другой связанной системы.

В результате клиент получает помощь именно тогда, когда она ему нужна, а бизнес автоматизирует значительную часть сопровождения, не превращая коммуникацию в поток случайных рассылок.

Такие сценарии можно реализовать в MAX и последовательно сопровождать клиента после покупки.

➡️ Читать нас в ВК и MAX

Как сделать так, чтобы чат-бот не просто отвечал на вопросы, а реально помогал бизнесу продавать?

На вебинаре вместе с Wahelp поговорим о двух сторонах этой задачи: как привлекать новых клиентов через полезную механику внутри бота и как выстраивать дальнейшую коммуникацию, чтобы доводить до покупки и возвращать снова.

От нашей команды выступит Ольга Дерышева, COO Townsend. Она расскажет, как превратить лид-магнит в пробную версию продукта. Покажет механику, где пользователь получает не очередной гайд, а персональную AI-консультацию, сразу видит ценность продукта и естественно переходит к следующему шагу.

Эксперты Wahelp разберут, как использовать MAX- и Telegram-ботов как постоянный канал продаж и удержания: собирать собственную клиентскую базу, автоматизировать коммуникации на всём пути клиента и работать с повторными продажами.

Будет много практики и конкретных механик, которые можно адаптировать под свои задачи.

👉 Присоединиться к вебинару

Перед запуском ИИ-ассистента стоит проверить на десятках реальных клиентских запросов: простых, запутанных, неполных и тех, на которые в базе знаний вообще нет ответа.

Например, спросить цену, перепутать названия тарифов, описать задачу в нескольких абзацах или запросить услугу, которую компания не оказывает.

Тестовые вопросы лучше собирать из реальных обращений клиентов, вопросов менеджеров и потенциально спорных ситуаций. Чем шире этот набор до запуска, тем точнее можно настроить поведение ассистента в реальной коммуникации.

В карточках собрали основные направления, по которым стоит проверить ИИ-ассистента перед запуском ⤴️

➡️ Читать нас в ВК и MAX

Реклама дорожает, конкуренция усиливается, а привычные механики запусков перестают давать прежний ROI 👀
Что работает в e-commerce прямо сейчас, лучше всего показывают реальные цифры, а не теория.

10 сентября пройдёт онлайн-мероприятие «Живой разбор кейсов. Маркетинг и продажи в e-commerce».
Формат максимально прикладной: у каждого спикера 15 минут, чтобы показать задачу, выбранные инструменты и полученный результат.

От нашей команды выступит Ольга Дерышева, COO Townsend. Она расскажет, как чат-бот для интернет-магазина корейской косметики стал консультантом, помогал клиенту с выбором и доводил его до покупки.

Также своими кейсами поделятся эксперты Demis Group, Vitamin. Tools и TargetHunter.

📅 10 сентября
🕐 12:00 Мск
💻 Онлайн

Если хотите посмотреть, какие механики сегодня реально работают в e-commerce и что можно применить в своих проектах, присоединяйтесь.

👉 Зарегистрироваться 👈

Обычный (алгоритмический) чат-бот работает по заранее спроектированной логике.

Например:

«Выберите услугу» → «Укажите город» → «Оставьте телефон» → заявка передаётся менеджеру.

Мы заранее знаем возможные действия пользователя и определяем, что бот должен сделать на каждом шаге. Это хорошо работает там, где задача понятная и путь можно разложить на конкретные сценарии.

С ИИ-ассистентом логика другая. Пользователю не обязательно выбирать нужную кнопку или формулировать вопрос так, как предусмотрено сценарием. Он может написать:
«Я хочу подключить ваш сервис, но пока не понимаю, какой тариф мне нужен. У нас пять менеджеров и около 300 обращений в месяц».

ИИ-ассистент может понять такой запрос, выделить важный контекст, обратиться к базе знаний, задать уточняющий вопрос и сформировать ответ под конкретную ситуацию.

Обычный бот ведёт человека по предусмотренным веткам. ИИ-ассистент может работать там, где заранее невозможно прописать все варианты вопросов и ответов.

То есть главное отличие — в степени вариативности диалога.

Например, в онлайн-школе он может помочь подобрать программу под запрос ученика, в клинике — сориентировать по услуге и подготовке к приёму, а в B2B — разобраться в задаче клиента и предложить подходящий вариант решения.

При этом хороший ИИ-ассистент тоже не работает «как захочет». Для него нужно определить источники знаний, правила, ограничения, допустимые действия и ситуации, в которых диалог необходимо передать человеку. Об этом мы подробно говорили в одном из августовских постов.

Поэтому ещё на этапе проектирования важно понять, насколько вариативными будут запросы пользователей и какой уровень гибкости должен быть заложен в диалог. От этого и зависит, какой инструмент лучше подойдёт под конкретную задачу.

➡️ Читать нас в ВК и MAX