20 лет компания накапливала клиентов. Огромная часть базы простаивала: менеджерам не хватало времени повторно работать с архивом.

Возникла гипотеза: среди бывших клиентов могут быть те, кому снова нужен наш продукт.

Решил проверить гипотезу: сможет ли голосовой робот автоматически обзвонить архивных клиентов и выявить среди них тех, кто готов снова работать с компанией.

Как организовал пилот

Предлагаемые на рынке решения стоили примерно от 17 000 до 150 000 ₽.

Я изучил варианты, выбрал подрядчика и организовал пилот за 10 000 ₽ - дешевле даже минимальной стоимости найденных предложений. Для теста выбрали 4 500 архивных клиентов.

Я самостоятельно: * Подготовил пользовательский отчёт в 1С:Комплексная автоматизация для выгрузки клиентской базы. * Перевёл подготовку данных в повторяемый процесс. * Согласовал сценарий работы звонобота. * Определил показатели пилота. * Организовал запуск автоматического обзвона и передачу заинтересованных клиентов менеджерам.

Результат

4 500 клиентов → 95 потенциальных лидов → 2,1% конверсии ⏱ Обработка выборки заняла около 40-45 минут.

Важно: 95 лидов - это не 95 продаж. Цель пилота заключалась в проверке гипотезы и оценке перспектив масштабирования на значительно большую архивную базу.

Организационный фактор

На эффективность пилота повлияло одно важное решение. Изначально бюджет в 10 000 ₽ предусматривал интеграцию с 1С:CRM. Однако руководство решило отказаться от неё, чтобы избежать дополнительной нагрузки на сервер.

В результате изменился порядок отражения результатов обзвона в CRM. При этом список успешных лидов передавался в отдел продаж сразу, поэтому менеджеры могли оперативно работать с заинтересованными клиентами.

Этот опыт показал мне: эффективность автоматизации зависит не только от технологии и стоимости решения, но и от организационных решений в процессе реализации.

Главный вывод

Не всегда для роста продаж нужно искать новых клиентов. У компании уже может быть большой неиспользованный актив - архив тех, кто когда-то покупал.

Поэтому перед масштабным внедрением стоит: Сформулировать гипотезу. Провести небольшой пилот. Получить измеримые результаты. Оценить экономику и принять решение о масштабировании.

📎 Полный кейс: как я запускал пилот, выбирал подрядчика, готовил данные в 1С КА и определял KPI →[ссылка на drivegoogle]

А как бы вы поступили с такой базой?

1️⃣ Отдали бы её менеджерам 2️⃣ Сначала сегментировали 3️⃣ Автоматизировали первичный контакт 4️⃣ Провели небольшой пилот и посчитали экономику

Интересно мнение руководителей и специалистов: как вы проверяете бизнес-гипотезы и оцениваете перспективы автоматизации?