«Фореста» Фестиваль Парк

Проблема

В отеле три разных провайдера телефонии - для ресепшн, офиса продаж в Москве и офиса продаж в самом загородном отеле. Реальный объем заявок на бронирование по телефону непонятен, так как ресепшн и оба офиса никак не связаны между собой.

Решение

Один из трех провайдеров телефонии (в московском офисе продаж) - уже был MANGO OFFICE. В рамках текущего договора к MANGO OFFICE подключены ресепшн и офис продаж в отеле, закуплены телефонные аппараты. Самостоятельно настроена маршрутизация звонков между тремя подразделениями. В рекламных материалах сократили количество используемых номеров, оставив только номера, подключенные к MANGO OFFICE.

Результат

Все три подразделения, принимающие звонки, сейчас организованы в одну коммуникационную сеть. Это дает возможность вести учет звонков, так как все клиентские обращения оказываются в одной системе, а также терять меньше звонков (если клиент не получает ответа, идет автоматическая переадресация на другое подразделение).

Проблема

Отдел продаж заканчивает работу в 18 часов по будням, по выходным не работает. По выходным и после 18 часов звонки переадресуются на ресепшн. Есть пред-положение, что в это время часть звонков теряется, так как ресепшн объективно перегружен, кроме того, у сотрудников ресепшн нет мотивации на продажи.

Решение

Для подтверждения гипотезы были использованы отчеты Виртуальной АТС MANGO OFFICE «Эффективность работы», «Нагрузка по часам», «Показатели работы». Гипотеза подтвердилась - в выходные и после 18 часов в будни, а также в обед, ресепшн не справляется с потоком звонков, высока доля пропущенных, а значит, упущенной прибыли.

Результат

Благодаря использованию аналитики MANGO OFFICE была подтверждена гипотеза на основе объективных данных. Было принято решение об изменении графика работы ряда сотрудников отдела продаж - с 5/2 на 2/2, а также введение графика обеда «по очереди». Это позволило не упускать звонки днем, удлинить время работы офиса продаж вечером и работать в выходные дни. В итоге сократилась доля пропущенных, а значит, увеличилась прибыль.

Проблема

Низкая исполнительская дисциплина при обработке звонков - много пропущенных, сотрудники не всегда оперативно по ним перезванивают, не стремятся провести телефонный разговор наилучшим образом. Проблема усугубляется тем, что руководитель не всегда может точно определить, какие сотрудники или группы сотрудников работают недостаточно добросовестно

Решение

• использование аналитических отчетов в Личном кабинете MANGO OFFICE «Эффективность работы», «Нагрузка по часам», «Показатели обслуживания», «Эффективность рекламных кампаний» помогло понять, работу каких опера-торов и групп операторов необходимо корректировать,
• сервис «Автоматический перезвон по пропущенным» обеспечивает оперативную обработку «горячих» лидов: система сама перезванивает по пропущенному и соединяет клиента со свободным сотрудником в группе,
• запись всех разговоров дает возможность руководителю прослушивать переговоры и проводить «разбор полетов», повышая качество обслуживания по телефону.
• для ресепшн и отдела продаж, в силу их разного графика работы, мотивации и обязанностей, настроены два разных алгоритма распределения вызовов: «Равномерный» для отдела продаж и «Одновременно всем» для ресепшн. Алгоритм «Одновременно всем», при котором телефон звонит у всех участников группы, гарантирует, что клиент получит ответ максимально быстро. Алгоритм «Равномерный» распределяет звонок на того оператора, кто дольше всех не был на линии. Это дает время оператору на поствызывную обработку (занести данные в CRM, отправить коммерческое предложение), что обычно не требуется сотрудникам ресепшн.

Результат

Набор простых решений от MANGO OFFICE повышает дисциплину операторов при обработке обращений: руководитель видит в аналитических отчетах и по записям разговоров, работу какого сотрудника или группы сотрудников нужно скорректировать, а автоматический перезвон по пропущенным не дает возможности перезвонить клиенту слишком поздно. Использование оптимальных алгоритмов распределения вызовов в подразделениях, с учетом специфики их рабочего процесса, делает работу сотрудников более комфортной, что также ведет к повышению общей эффективности обработки вызовов.

Проблема

Есть предположение, что часть клиентов теряется на этапе голосового меню (IVR).

Решение

Была подключена группа отчетов «Продажи» и «Обслуживание» в Личном кабинете MANGO OFFICE (сервис «Бизнес-аналитика»). Был определен точный процент звонков, теряемых в IVR, а также установлено, что клиенты готовы провести в голосовом меню не более 17 секунд (после этого критически большое количество клиентов кладет трубку).

Результат

По итогам подтверждения гипотезы был подключен сервис «Автоматический перезвон по звонкам, пропущенным в IVR». Это позволяет возвращать клиентов, которые положили трубку еще на этапе голосового меню. Кроме того, чтобы уменьшить количество таких клиентов, IVR был сокращен так, чтобы его длительность составляла менее 17 секунд.

Проблема

Оперативный перевод сотрудников отеля на удаленную работу в условиях пандемии.

Решение

Вся экосистема сервисов MANGO OFFICE - облачная, поэтому сотрудники могут обрабатывать звонки и пользоваться функционалом Виртуальной АТС и других продуктов с ноутбуков и смартфонов из любой точки мира. В качестве средства для внутреннего общения был выбран корпоративный мессенджер Mango Talker: в облачной адресной книге приложения можно найти любого сотрудника по имени или должности и связаться с ним в один клик звонком или сообщением.

Результат

Переход на удаленную работу оказался бесшовным и прошел без потери эффективности, чего не всегда удается достичь офлайн бизнесам.

Проблема

Расходы отеля на маркетинг составляют порядка 400-500 т.р. в месяц. В контексте того, что значительная доля бронирований отеля происходит по телефону, базовым функционалом обычных аналитических систем (Google Analytics, Яндекс.Метрика) не удается отследить эффективность рекламных каналов.

Решение

Был подключен динамический и статический коллтрекинг. Стали отслеживать стоимость не только бронирования на сайте, но и звонка.

Результат

Появилось понимание того, какие рекламные каналы приводят клиентов. По результатам анализа было принято нетривиальное решение: отказ от контекстной рекламы в пользу таргетированной, что в итоге привело к более эффективному расходованию средств на рекламу.