Объем заказов, который раньше требовал пять сотрудников, теперь ведет один менеджер. И дело не в том, что он стал работать быстрее — просто большую часть рутинных операций за него выполняют 97 автоматических сценариев. Татьяна Жеребцова, директор департамента по клиентскому опыту RetailCRM рассказывает на примере компании Marc & André, как с помощью платформы для CRM-маркетинга, продаж и лояльности — удалось собрать разрозненные процессы в единую систему и сократить расходы на команду в 3 раза.
«Ситуация, как у всех»: сложности и задачи
Marc & André — бренд нижнего белья и пляжной одежды с более чем 30-летней историей. Компания развивает интернет-магазин и 78 розничных точек в России и Европе.
До автоматизации операционка Marc & André выглядела стандартно для e-commerce: заказы обрабатывали в административной панели сайта, данные по продажам вручную вносили в Excel, доставку оформляли через отдельные сервисы, финал отражали в 1С.
Андрей Кузнецов, директор по онлайн-торговле Marc & André рассказал:
«В Marc & André ситуация была примерно такая же, как у всех: что-то делали в админке сайта, потом заносили в таблицу, отправляли в транспортные компании, еще фиксировали в 1С. Это было очень трудоемко».
Бизнес-процессы были распределены между разрозненными системами, что приводило к высокой доле ручной работы и замедляло обработку заказов. Помимо потерь времени, это неизбежно порождало ошибки: часть изменений не фиксировалась, статусы обновлялись с задержкой, а актуальная картина по остаткам и заказам не отражалась в реальном времени. Обработка одного заказа занимала 15–17 минут.
Все процессы в одной системе
Решением стала платформа RetailCRM как интеграционный хаб, который связал все ключевые процессы: оформление заказов, работу с товарными остатками, логистику, оплату и общение с покупателями. Для этого в систему интегрировали сайт, службы доставки, телефонию и 1С.
Дополнительно к RetailCRM подключили:
Розничные магазины — они работают как отдельные склады. Это позволяет учитывать остатки в офлайне и использовать их при обработке онлайн-заказов. Например, если товара нет на основном складе, эту позицию можно забронировать в розничной точке, отгрузить оттуда или переместить между магазинами. В результате ассортимент стал доступнее, а покупатели реже отменяют заказы.
Курьерское приложение — его используют на этапе доставки. Курьеры фиксируют в приложении выдачу заказов, возвраты и статусы доставки. Все изменения сразу передаются в RetailCRM и отображаются в системе без задержек. Это помогает контролировать доставку в реальном времени и снизить нагрузку на менеджеров.
Внутреннее приложение для приемки товара — сотрудники фиксируют поступление товаров, проверяют количество и обновляют остатки прямо на месте; данные уходят в систему мгновенно.
97 сценариев, которые ускорили обработку заказов в 15 раз
Раньше обработка одного заказа занимала 15–17 минут. Менеджеру нужно было проверить данные покупателя, перенести информацию в Excel и 1C, отдельно оформить доставку — а потом вручную обновлять статусы на каждом этапе.
После внедрения RetailCRM обработку заказов получилось автоматизировать:
-
система собирает заказы из всех источников;
-
если покупатель запросил звонок — менеджер подтверждает заказ по телефону;
-
если звонок не нужен — заказ автоматически подтверждается в системе;
-
менеджер выбирает параметры доставки: курьером (с примеркой или без) или в пункт выдачи;
-
система передает информацию о заказе на склад для комплектации;
-
RetailCRM сама обновляет статусы и продвигает заказы по этапам обработки.
За ускорение отвечают 97 настроенных сценариев, которые выполняют рутинные действия:
-
автоматически обновляют статусы заказов на всех этапах;
-
передают данные между RetailCRM, 1С и другими сервисами;
-
отправляют покупателям трек-номера для отслеживания доставки;
-
фиксируют перемещение товаров между складами и розницей;
-
передают статусы оплат и обновляют данные по платежам;
-
отправляют СМС-уведомления покупателям (например, при недозвоне).
Теперь обработка заказа занимает менее одной минуты — система освободила менеджеров от рутины и значительно снизила объем ручной работы.
Важный эффект автоматизации раскрывается в пиковые периоды. На волне предпраздничного спроса объем заказов вырастает настолько, что без автоматизации потребовалось бы в несколько раз больше сотрудников. Система берет на себя рутину — и команда справляется без экстренного найма.
«За счет того, что мы убрали рутинные операции — перенос данных, обновление статусов — менеджеры быстро справляются с обработкой заказов. В итоге мы тратим на команду и операционные процессы в 3 раза меньше. За 5 лет RetailCRM помогла сэкономить около 25 миллионов рублей», — отмечает Андрей Кузнецов.
Живые менеджеры со скоростью бота
Marc & André активно развивают интернет-магазин, поэтому важно было выстроить удобную коммуникацию с покупателями прямо на сайте. Для этого подключили онлайн-чат от RetailCRM — обращения попадают прямо в систему, и менеджерам не нужно переключаться между платформами.
При этом в компании сознательно отказались от использования чат-ботов. Подбор нижнего белья и купальников — деликатная тема, и покупателям важно получать ответы от живых специалистов, которые могут учесть особенности запроса и дать точные рекомендации.
Чтобы не уступать чат-ботам в скорости, команда использует шаблоны ответов на частые вопросы: о возвратах, доставке и оформлении заказа.
«Сотрудники сами анализируют обращения, смотрят, с какими вопросами приходят покупатели, и добавляют ответы. Это приводит к сумасшедшей экономии времени», — рассказывает Андрей Кузнецов.
Дополнительно используется карточка клиента и теги (такие как «постоянный покупатель», «конфликтный», «часто не выкупает заказы»). Кроме того, менеджеры используют данные о поведении пользователей на сайте. Например, брошенные корзины используют нестандартно — как контекст для входящих обращений. Когда клиент звонит или пишет с вопросом по товару, менеджер уже видит его корзину, и разговор начинается без лишних уточнений.
В результате покупатели получают ответы в первые минуты после обращения — при этом с ними работают живые менеджеры, а не боты.
Как ИИ-транскрибация заменила прослушивание
Аудитория Marc & André — женщины 40–45+ с достатком выше среднего. Они предпочитают позвонить, а не написать в чат, поэтому Marc & André интегрировал телефонию в RetailCRM.
Менеджеры принимают звонки прямо в системе и сразу видят всю информацию по клиенту: заказы, статус доставки и историю обращений. Это позволяет быстрее включаться в диалог и отвечать без лишних уточнений.
Дополнительно компания использует умную транскрибацию звонков. ИИ-бот помогает:
Менеджерам — быстро находить нужные фрагменты диалога и восстанавливать контекст общения с покупателем без долгого прослушивания записей.
Руководителям — проверять диалоги и контролировать качество обработки обращений без необходимости прослушивать звонки целиком.
Например, если возникает спорная ситуация, которую не удалось решить на уровне менеджера, подключается руководитель. Он изучает транскрибацию звонка: какой был контекст ситуации, как менеджер выстроил разговор, почему возникло недопонимание. После чего руководитель может скорректировать общение и предложить решение ситуации.
Выручка за 24 часа прямо на экране: как устроен контроль через мобильное приложение
Директор по онлайн-торговле Marc & André отслеживает ключевые показатели в режиме реального времени через мобильное приложение RetailCRM. Руководитель в любой момент видит текущую ситуацию по заказам и может быстро понять динамику — без необходимости заходить в систему с компьютера или запрашивать отчет у команды.
Помимо контроля, в приложении также можно:
-
просматривать, редактировать и создавать новые заказы;
-
общаться с покупателями из всех мессенджеров в одном интерфейсе;
-
смотреть профиль клиента с историей покупок и коммуникаций;
-
проверять остатки товаров, сканировать штрихкоды и коды маркировки;
-
строить маршруты доставки для курьеров;
-
ставить задачи сотрудникам и контролировать их выполнение.
Это помогает управлять продажами и командой без привязки к рабочему месту.
Результаты внедрения
Кейс Marc & André — пример того, что масштабирование не обязательно означает рост штата. При достаточном уровне автоматизации тот же объем заказов может быть распределен между меньшим числом сотрудников без потери качества сервиса. В этом кейсе эффект достигнут не за счет сокращений, а именно благодаря отказу от дополнительного найма.
Результаты в цифрах:
-
на обработку заказа теперь уходит менее 1 минуты вместо 15–17;
-
ускорили обработку заказов в 15 раз;
-
сократили затраты на команду в 3 раза;
-
сэкономили около 25 млн рублей за 5 лет.