Колл-трекинг работает по следующей схеме: каждый посетитель сайта видит уникальный номер телефона, и как только он звонит в компанию, сервис определяет, из какого источника человек пришел на ресурс и какую фразу (ключевое слово) вводил в поисковой строке "Яндекса". К примеру, отчет покажет, что пользователь, позвонивший по номеру 123-45-67, пришел из объявления в "Яндекс.Директ" по запросу "купить холодильник". Через некоторое время после того, как посетитель покинул сайт, телефонный номер передается следующему, поэтому при ежедневной посещаемости интернет-магазина, к примеру, 10 тысячами человек понадобится не более 100 номеров, которые будут закреплены только за этим ресурсом.
Допустим, данные колл-трекинга показывают, что по ключевой фразе "купить холодильник" поступило много звонков, но при этом количество заказов не увеличилось. В этом случае стоит задуматься об эффективности этого запроса и использовать фразы, которые приносят продажи. Выявить их поможет интеграция колл-трекинга с CRM, где отображается каждая сделка.
Компаниям, которые оказывают более широкий спектр услуг, к примеру продают и обслуживают кондиционеры, стоит разделять поток звонков. Пользователь может увидеть рекламу кондиционера, но позвонить по вопросу сервисного обслуживания. Если это обращение включить в общую статистику, оценка рекламной кампании будет ошибочна. Некоторые интернет-магазины распределяют звонки с помощью операторов колл-центра, которые вручную отмечают цель каждого звонка. Однако этот способ несовершенен: человек может допустить ошибку или специально "накрутить" количество звонков по продажам, если от этого показателя зависит его зарплата.
Разделять звонки максимально точно позволяет интеграция колл-трекинга в голосовое меню, в котором звонящий самостоятельно определяет цель обращения. Так, если человек собирается приобрести кондиционер, ему нужно в тоновом режиме нажать клавишу "1", а для получения консультации по обслуживанию - клавишу "2". Информация автоматически отображается в системе колл-трекинга, присваивая каждому звонку теги "продажа" и "сервис". Выделив таким образом целевые обращения, можно сосредоточиться на тех запросах и каналах, которые приносят продажи.
Выявив источники и ключевые слова, приносящие продажи, необходимо определить максимально эффективное время размещения рекламы. К примеру, статистика интернет-магазина косметики показывает, что чаще всего пользователи звонят в будни в промежутке с 12.00 до 13.00. Это неудивительно: как правило, люди изучают подобные сайты в течение рабочего дня, но предпочитают звонить, когда рядом нет коллег - в обеденные часы. Информация о пике звонков поможет скорректировать время размещения рекламы и получить большее количество обращений при том же бюджете.
Кстати, колл-трекинг облегчает жизнь и обычным пользователям Интернета. Анализируя ключевые слова, которые люди чаще используют для поиска товаров в поисковых системах, интернет-магазины могут составить максимально полезные рекламные объявления. К примеру, если покупатель хочет приобрести деревянный стол в Москве и вводит этот запрос в поисковую строку "Яндекса", он видит рекламу компаний, продающих именно деревянные столы, а не металлические стулья. Таким образом, пользователь сразу находит то, что ищет.
Учитывая данные колл-трекинга по времени пика звонков, интернет-магазин может увеличить количество операторов колл-центра на определенные часы и избавить клиентов от необходимости ожидания на линии. Кроме того, аналитика звонков дает возможность повысить эффективность рекламных кампаний при том же бюджете и сохранить цены на товары, не увеличивая их, что особенно важно для покупателей в период кризиса.
Возможности колл-трекинга на этом не заканчиваются, и в ближайшее время рынок ждет очередной прорыв. Сейчас, например, идут разработки по интеграции сервиса с системой распознавания речи. Использование этой технологии позволит автоматически определять цель обращения клиента, не требуя от него дополнительных действий, и разделять звонки на "сервисные" и "продажные", сократив затраты на персонал и снизив процент ошибок.
Распознавание речи поможет повысить и качество работы отдела продаж. Для этого достаточно загрузить в программу фразы, которые сотрудникам рекомендуется произносить при общении с клиентами, и слова, которые необходимо исключить. Автоматически анализируя разговор, программа определит, насколько корректно менеджер вел беседу, и сообщит, если, к примеру, он был груб или не предложил клиенту дополнительную услугу.
Информация, полученная с помощью инструмента по распознаванию речи, позволит увеличить продажи за счет повышения эффективности рекламы. К примеру, программа поможет выявить слова, которые ранее не использовались в объявлениях, но регулярно употребляются клиентами в разговоре при звонке в интернет-магазин. Включив их в текст рекламы, можно увеличить охват аудитории и привлечь новых потенциальных клиентов.