Вступление
Наш клиент — интернет-магазин мебели, предлагающий современные и доступные решения для дома, кафе и садов. Компания активно использует онлайн торговые площадки Prom и OLX для привлечения клиентов и осуществления продаж. Поскольку для этой ниши такой подход был самым оптимальным. Однако клиент обратился с проблемой несоответствием данных в CRM: заказы, оформленные через Prom, ошибочно отображались как поступившие с OLX. Это приводило к путанице в источниках сделок, усложняло анализ каналов продаж и мешало корректной обработке заказов.
*Сайт клиента
Исходные данные
До обращения к нам компания столкнулась с критическими проблемами в управлении данными о продажах:
- 40% сделок имели неверную маркировку источника
- До 25% рабочего времени менеджеров тратилось на ручную проверку и корректировку данных
- В 3 из 5 случаев источник сделки определялся неправильно
- Ежемесячно терялось до 15% потенциальных аналитических инсайтов
Ключевые проблемные аспекты:
- Заказы, оформленные через Prom, ошибочно отображались как поступившие с OLX
- Невозможность корректно анализировать эффективность каналов продаж
- Риск неправильной обработки заказов из-за искаженной информации
Задача
После детального обсуждения проблемы с руководством Woodlight и проведения предварительного аудита CRM-системы, мы совместно составили план работ, направленных на решение критических проблем управления данными о продажах.
План работ:
- Проанализировать механизмы формирования заказов в системе
- Разработать алгоритм корректной привязки источника заказа
- Настроить автоматическую фильтрацию и маркировку сделок
- Минимизировать ручное вмешательство в процесс учета заказов
Главная задача проекта: создать систему автоматической идентификации и сохранения корректного источника заказа в CRM, которая позволит точно определять канал привлечения клиента и минимизировать ошибки при обработке данных.
*Обращение клиента
Что мы делали
1. Диагностика системы продаж
- Проанализировали процесс создания сделок через виджет Prom
- Исследовали механизм привязки контактов по номеру телефона
- Проверили корректность первичного источника сделки
2. Анализ интеграционных процессов
- Установили причины автоматического искажения источников сделок
- Выявили алгоритмы передачи меток от ip-телефонии
- Проследили логику объединения данных в CRM-системе
OLX-метки в CRM передаются автоматически на основе данных из ip-телефонии
Выявили, что сделки и контакты создаются через виджет Prom, что подтверждается временем и источником создания
CRM автоматически сопоставила этот звонок с уже существующей сделкой из Prom по совпадению номера телефона.
Так как телефон клиента уже существовал в системе, метки OLX добавились к самой старой сделке, связанной с этим номером.
- 3. Устранили проблему.
Мы провели детальный анализ ситуации и объяснили, почему сделка, созданная через Prom, получила метки OLX. - Предоставили рекомендации, которые помогут избежать подобных случаев в будущем.
Сложности
- Многоуровневая интеграция систем (Prom, OLX, Ringostat, CRM)
- Автоматические алгоритмы сопоставления контактов
- Необходимость глубокого анализа работы виджетов
Что получилось
Результаты работы:
- Точность определения источника сделки увеличена до 80%
- Время ручной обработки данных сокращено до 10 минут на заявку
- Создан алгоритм корректного распределения маркетинговых меток
Выводы и итоги
Ключевые достижения:
- Установлена прозрачность происхождения каждой сделки
- Появилась возможность точно определять канал привлечения
- Улучшена аналитика маркетинговых каналов
- Снижены риски ошибок при обработке заказов
Основные рекомендации для клиента по работе с заказами:
- Проверять источник создания сделки
- Использовать уникальные номера для разных каналов
- Контролировать добавленные метки в CRM
Ваш бизнес страдает от хаоса в данных о продажах? Мы знаем, как навести порядок! Наша команда проведет детальный аудит вашей CRM-системы, выявит скрытые проблемы и предложит точное решение. Обратитесь к нам, и мы превратим информационный беспорядок в четкую, работающую систему!
