Опросы и тесты для лидогенерации : как и зачем их делать на чат-ботах

Сегодня поговорим о простой, традиционной структуре запусков опросов и тестов. Об основных задачах. Дальше приведу два кейса. Потом самое интересное – это о сквозной аналитике, визуализации данных, про сегментации и A/B/C тестирование.

Запуск опросов через чат-бот

Цель опросов, тестов и разных анкет одна – собрать контактные данные, чтобы человек превратился в лида, то есть в потенциального покупателя. Обычно квиз строится на простых вопросах, цель которых выявить базовую потребность лида, чтобы в конце предложить оставить свои контакты для решения проблемы.

Получив контакт, отдел продаж связывается с потенциальным покупателем по телефону, через мессенджер или почту. Также мы предлагаем подписаться на некую рассылку, чтобы человек, который пока ищет решение каких-то своих проблем, немножко прогрелся в плане доверия к компании или к эксперту. Конечно, все это сдабривается рекламным трафиком, а параллельно проводится базовая аналитика:

• сколько человек пришло на лендинг с квизом;
• сколько пользователей прошло опрос до конца;
• какое количество людей оставило контакты;
• сколько подписалось на рассылку или другие конверсионные действия.

Проблема запуска эффективного чат-бота в том, что внутрь никто не смотрит. Аналитика собирается на основных вехах, пропуская сам процесс опроса, а ведь лиды могут отваливаться на конкретном вопросе.

Основные задачи опросов и тестов

Основная задача понятна – собрать базу контактов. Но есть и второстепенные задачи, которые также играют роль в будущей конверсии пользователя:

1. Подсветить проблему человека через вопросы.
2. Повысить уровень доверия через прогревающую рассылку.
3. Экологично привести человека в статус покупателя.

Правильно выстроив квиз, проанализировав весь путь человека, мы можем повысить процент превращений обычного юзера в осознанного лида.

Отработанные кейсы

Врач-психотерапевт

Здесь мы работали с теплой базой, потому что у клиента довольно много подписчиков, собранных без накруток и прочих уловок. Мы провели в чат-боте тест на уровень тревожных проявлений. Люди его проходили, а в конце мы выдавали некий результат, зависящий от количества набранных баллов.

Дальше шла подписка на рассылку чат-бота по релевантной теме, а потом следовало приглашение попробовать первый модуль практического онлайн-курса от тревоги. То есть здесь была цель даже не связаться с человеком, а сразу переводить его на покупку. Если курс не был куплен, то мы предлагали пользователям дополнительные материалы вроде теста по шкале тревоги и депрессии HADS. Дополнительный тест помогает еще больше подсветить проблему человека.

Окна для квартир

Тестирование в чат-боте начиналось с ряда подсвечивающих вопросов, например, зачем человек хочет поменять окно. А хочет он ради решения какой-то проблемы: сквозняки, плохая шумоизоляция, неправильная установка. Далее мы рассылали на тему опроса материалы с прикрепленным чек-листом «Проверь подрядчика». Дальше просили оставить номер телефона, чтобы менеджер мог связаться и отправить замерщика.

Оба квиза прекрасно себя показали, потому что мы в первую очередь работали с болью аудитории, проверяя каждый шаг человека на всем пути опроса. Именно сквозная аналитика всех этапов помогла превратить чат-бот в эффективный инструмент продвижения.

Сквозная аналитика

Обычно аналитика квиза в чат-боте проводится поверхностно. Есть понимание, сколько трафика пришло на посадочную страницу теста. Дальше понятно, сколько человек начало опрос, сколько подписалось на рассылку или оставили контакты (зависит от сценария). Потом показывает, сколько человек конвертировалось в лиды.

А что происходило между этими вехами? Как вели себя люди? Как они реагировали на вопросы?

Если промежуточные параметры не отслеживаются – это очень плохо.

Через чат-боты есть возможность пробросить аналитику на каждый вопрос. Потому что бывает, что первый, второй вопрос всё «Ок», а на третьем люди начинают отваливаться либо отвечают как-то вяло. Это значит, что надо пойти посмотреть, что с этим вопросом не так. Каким-то образом его менять или полностью перестраивать весь дальнейший сценарий. Но для этого нужно собрать хоть какие-то цифры и данные.

Такая же история с рассылками. Первый и второй материал может зайти хорошо. Люди их прочитают, кликнут «Подробнее», а с третьим материалом этого почему-то не происходит. При этом четвертый и пятый «заходят» хорошо.

Возьмем на примере окон, когда человек оставлял контакты. Промежуточные этапы трекаются и передаются в гугл-таблице (Google Sheets), там же рисуются и диаграммы. Благодаря этому можно посмотреть прогресс по каждому вопросу, как и конечную конверсию. После этого можно глубже детализировать, потому что люди с разных каналов трафика по-разному проходят тесты.

Чат-боты в связке с гугл-таблицами позволяют делать диаграммы по каждому конкретному типу трафика. Опираясь на личный опыт скажу, что проблемы могут возникнуть с любым вопросом, а значит тест придется переделывать под конкретный трафик: таргетинг, рекламу у блогеров или в Telegram.

Если у вас не будет этих данных, то вы не поймете куда копать. При такой сквозной аналитике, при передаче промежуточного процесса каждого участника, мы увидим, где прячется проблема.

Иногда бывает, что проблема не в трафике. Например, таргетированная реклама настроена отлично, трафик идет постоянно, но на выходе мало конверсионных действий. Значит проблема в самой воронке или в сценарии чат-бота.

Примерно такая же история с материалами и анонсами. У нас были материалы про сквозняки, которые мы отправляли от имени сайта с окнами. «Заходили» отлично. Были тексты про шумоизоляцию и важность замеров, которые тоже заинтересовали людей. А потом был материал про тип стеклопакетов, то есть просто информация без каких-то триггеров и больных точек, которая не прошла. Подписчики получали анонс в чат-боте, но не переходили по ссылке на сайт.

Тестирование чат-бота

A/B/C тестирование – это для проверок гипотез. Отличная штука, особенно в конце, когда человек совершает какое-то конверсионное действие, например, оставляет контакт. Можно протестировать разные процентные соотношения конверсии в зависимости от того, какие объемы трафика. Нужно тестировать разные формы, разные предложения, чтобы посмотреть, какой из вариантов работает лучше. Это позволит выбрать тот сценарий чат-бота, который дает больше всего конверсии.

Результаты участников, сегментация и релевантный сценарий рассылок

Анализировать в чат-боте нужно практически всё: как человек отвечал, как он кликал, куда добрался, за какой период времени все это осуществил. Когда он пройдет весь сценарий, мы сможем определить, что у него болит. Например, если человека волнуют продуваемые окна, тогда есть смысл начинать рассылку как раз с текста про сквозняки. Если проблема с шумоизоляцией, то именно о ней и нужно отправлять материал.

Цель всей рассылки в том, чтобы человек дошел до конца. Поэтому желательно его с самого начала прогревать актуальными материалами, а потом потихоньку провести по всем этапам воронки.

Людей, которые прошли все этапы, но не совершили конверсионного действия, можно дополнительно подписать на прогревающую рассылку.

Важность UTM-меток при аналитике

В чат-ботах можно делать разные UTM-наборы. Начинать нужно с первичного набора, когда человек делает первое касание с чат-ботом. Далее идут промежуточные наборы, например, если человек прошел опрос до конца. Бывают даже такие прецеденты, когда человек пришел с одного рекламного канала, а затем бросил чат-бот. Потом увидел ретаргетинг на другом рекламном канале, вернулся и дошел опрос до конца. А закрылся как лид вообще через третий канал. Благодаря UTM-меткам все эти вехи можно отследить, потому что атрибуция иногда растягивается на несколько месяцев.

Какими бывают чат-боты

Современные конструкторы предлагают множество вариантов:

• чат-бот-визитка с информацией об эксперте;
• кастомные чат-боты для записи;
• каталоги или магазины с инфопродуктами;
• онлайн-практикумы;
• полноценные асинхронные онлайн-курсы в формате чат-ботов;
• игры, дневники прогресса, калькуляторы.

Через чат-бот можно реализовать практически все что угодно, если есть подходящие цели и задачи.

Стоимость чат-бота

Я собираю чат-боты в SmartSender – это простой для освоения конструктор. Правда, чтобы детально разобраться в построении эффективного чат-бота, понадобится опыт. SmartSender даёт прямую интеграцию с гугл-таблицами, которых достаточно, чтобы протестировать гипотезу, а потом и воронку.

Если у вас хорошие рекламные бюджеты, то надо разрабатывать кастомные чат-боты, чтобы не платить таким сервисам, как SmartSender. Плюс, если у вас на своем сервере хранится кастомное решение, то будет меньше риска, что сервис «ляжет» в самое неподходящее время.

Стоит SmartSender до 10 долларов за 1 000 подписчиков, а минимальная цена 3,5 за 1 000. Стоимость самой сборки зависит от сложности чат-бота, количества переменных и сценария. Главное помнить, что чат-бот – это полноценный маркетинговый инструмент с возможностями аналитики, который будет давать хороший доход при правильном сценарии.