Egy jó érdeklődő is elveszhet, ha túl későn kap választ. A Results Grow egyik ügyfelénél az AI-jal támogatott beszélgetés és a követhető ügyféladatok együtt javítottak ezen.
Iparág: marketing és helyszíni szolgáltatók ügyfélszerzése. Rendszer: ChatGPT + Zapier Tables + üzenetküldő és ügyfélkezelő rendszerek.
Az érdeklődők kezelését ugyanazok az emberek végezték, akik terepen dolgoztak. Egy válasz akár három napot is késett. A bemutatott ügyfélnél több mint 300 érdeklődő veszett el.
Az érdeklődőnek azonban nem az számít, miért késett a válasz. Azt tapasztalja, hogy nem jutott előre a problémájával, és máshol keres segítséget.
Az AI-rendszer hamar belép a folyamatba:
Az előző üzenetek megőrzése lényeges. Az AI így nem minden alkalommal nulláról indul, és nem kérdezi újra ugyanazt az ügyféltől.
A publikált eset szerint a chatbot az időpontok 30%-ánál részt vett a foglalási folyamatban. A rendszerhez 134 000 dollár feletti éves többletbevételt kapcsoltak.
A részvétel nem jelenti azt, hogy minden érintett foglalást teljes egészében önállóan végzett az AI. A korábban elveszett 300 érdeklődő pedig a kiinduló probléma része; a forrásból nem következik, hogy mindegyiküket visszaszerezték.
Memória + üzleti kontextus + következő lépés + foglalási kapcsolat. A beszélgetésnek célja és folytatása van, az adat nem tűnik el az üzenetváltás végén.
Saját rendszerben az árazási kivételeket, az egyedi ígéreteket és a nehezen értelmezhető kéréseket érdemes emberhez irányítani. Ez bevezetési javaslat, nem a Results Grow nyilvánosságra hozott teljes szabályzata.
BusinessNative tanulság: először azt vizsgáld meg, mennyi idő alatt és milyen következő lépéssel kap választ egy új érdeklődő. Ezután derül ki, hol segíthet az AI.