เรื่องราวของลูกค้า

เร่ง Conversion ทางการค้าด้วยผู้ช่วยเสมือน: เพิ่มลีด (Leads) ลดภาระงาน

ภูมิภาค

สเปน

ภาคอุตสาหกรรม

อุตสาหกรรมอาหาร

ระยะเวลา

2 เดือน

เทคโนโลยีที่ใช้

เครื่องมือดึงข้อมูล (Scrapers) สำหรับการดึงโปรไฟล์และข้อมูลบริษัท

โมเดลการจับคู่ที่ทำงานด้วย AI

AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI)

การจัดการเวิร์กโฟลว์ (Workflow management)

ปัญหาที่เราแก้ไข

ในบริษัทที่มีทีมขายขนาดใหญ่และมีวงจรการขายที่ยาวนาน การจัดการลีด (Lead) ด้วยตนเองทำให้เกิดการเสียเวลา ข้อผิดพลาดในการจัดประเภท และการพลาดโอกาส

เราพบว่าทีมขายใช้ทรัพยากรมากเกินไปในการแสวงหาลูกค้าใหม่ การจัดการการติดต่อเบื้องต้น และการวิเคราะห์ความสนใจของลูกค้า ทำให้ยากต่อการขยายกระบวนการขายและลดต้นทุนในการหาลูกค้าใหม่ (Customer Acquisition Costs)

วิธีที่เราแก้ไข

เราได้นำโซลูชันที่สมบูรณ์แบบมาใช้ โดยอาศัยผู้ช่วยเสมือนที่สามารถปรับแต่งได้ ซึ่งจะทำงานโดยอัตโนมัติตลอดทั้งวงจรการจัดการลีด:

1. การดึงและระบุลีดโดยอัตโนมัติ

เราใช้เทคนิคการดึงข้อมูล (Scraping) ขั้นสูงเพื่อจับลีดที่มีคุณภาพ

2. การจัดประเภทและเพิ่มข้อมูลลีดอย่างชาญฉลาด

เราใช้โมเดล AI ที่ฝึกฝนด้วยประวัติข้อมูลจาก CRM และ ERP เพื่อจัดประเภทและเพิ่มข้อมูลของลีดโดยอัตโนมัติ

3. การติดต่อครั้งแรกและการดูแลลีดโดยอัตโนมัติ

ผู้ช่วยเสมือนจะจัดการการติดต่อครั้งแรกด้วยข้อความที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และดูแลลีดอย่างต่อเนื่องหากไม่ได้รับการตอบกลับ

4. การตรวจจับความสนใจและปิดการขายอย่างมีประสิทธิภาพ

ตรวจจับความสนใจของลีดโดยอัตโนมัติ เพื่อส่งต่อไปยังพนักงานขายหรือให้ตัวแทนเสมือนดำเนินการต่อ

5. การผสานรวมกับ CRM และช่องทางต่างๆ อย่างราบรื่น

กิจกรรมทั้งหมดจะถูกบันทึกและรวมเข้ากับระบบของลูกค้าโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์

ผลลัพธ์ที่เราได้รับ

การแสวงหาลูกค้าใหม่อัตโนมัติที่ขยายผลและมีประสิทธิภาพ

ลดเวลาที่ทีมขายใช้ในการค้นหาลีดเบื้องต้นลง 75%

Conversion เริ่มแรกที่ดีขึ้น

เพิ่มอัตราการตอบกลับสำหรับแคมเปญ Outbound ขึ้น 40% ด้วยการปรับข้อความให้เหมาะกับแต่ละบุคคลและการติดตามผลอัตโนมัติ

การเพิ่มประสิทธิภาพของกรวยการขาย

ลดต้นทุนต่อลีดที่มีคุณภาพ (CPL) ลง 30% โดยการกำจัดงานที่ต้องทำซ้ำๆ ด้วยตนเอง

ความแม่นยำที่มากขึ้น ข้อผิดพลาดที่น้อยลง

90% ของลีดถูกจัดประเภทและเพิ่มข้อมูลอย่างถูกต้องโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ ซึ่งช่วยลดข้อผิดพลาดและเวลาในการจัดการ

การตรวจสอบย้อนกลับที่ดีขึ้นและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

การโต้ตอบทั้งหมดจะถูกบันทึกและนำไปวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงกลไกการแนะนำให้ดียิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง

QueriX

สมัครรับจดหมายข่าวของเรา

Use cases