14 встреч с компаниями от 1000 сотрудников: что мы поменяли в Telegram-аутриче

Кажется, что обучение работе с нейросетями сегодня должно продавать себя само. Крупным компаниям нужны сотрудники, которые умеют работать с ИИ, поэтому, казалось бы, достаточно написать HR-директору о курсе, договориться о встрече и дальше двигаться к договору.

Мы в uForce тоже так думали. Пока перед нами не поставили задачу запустить Telegram-аутрич для EdTech-компании и в первый же месяц мы не получили всего две встречи. Во втором месяце поменяли одну вещь в сообщениях и получили еще 12 встреч.

Рассказываем, что именно скорректировали и почему это сработало.

Коротко в цифрах

1. 766 первых касаний в Telegram при плане 750
2. 539 повторных касаний при плане 430
3. 230 ответов при плане 147, то есть в полтора раза больше плана
4. совокупно 14 встреч при плане 12
5. 30% конверсия из сообщения в ответ при плановых 20%
6. в 6 раз выросло число встреч во втором месяце по сравнению с первым

Кому и что мы писали

Наш заказчик занимается корпоративным обучением и разрабатывает образовательные программы для бизнеса. Это онлайн-школа для сотрудников конкретной компании. Только вместо стандартных лекций люди учатся на рабочих задачах и сразу применяют новые знания на практике.

Одна из сильных сторон продукта — ИИ-наставник. Он помогает сотруднику выполнять задания и дает обратную связь по ходу обучения. Заказчик развивал направление корпоративного обучения работе с ИИ и хотел понять, готов ли крупный бизнес платить за конкретные форматы.

Проверить гипотезу решили через Telegram-аутрич. Выстроили коммуникацию с представителями крупных компаний и вышли на тех, кто отвечает за корпоративное обучение.

Целились в компании от 1 000 сотрудников. Нас интересовали HR-директора, руководители L&D и T&D, представители корпоративных университетов, HRBP и специалисты, которые занимаются digital-трансформацией и внедрением ИИ.

На два месяца поставили план: 750 первых касаний, 430 повторных, 147 ответов и 12 встреч. Плановая конверсия из сообщения в ответ составляла 20%, из ответа во встречу — 8%.

Параллельно заказчик хотел получить обратную связь от рынка. А именно понять, насколько нужен сам продукт, кто его идеальный клиент, какие формулировки работают в сообщениях и что мешает потенциальным клиентам двигаться дальше по воронке.

«Отличный курс, спасибо»

Первый месяц начали вполне стандартно. Собрали базу крупных компаний, разделили контакты по должностям и начали рассказывать о курсе, его программе и формате. Отправили 380 первых и 184 повторных сообщения, получили 92 ответа. Конверсия в ответ составила 24,2%, то есть даже превысила план.

Но встреч получилось всего две. Конверсия из ответа во встречу остановилась на 2,2% при плановых 8%. Люди отвечали, но до созвона почти не доходили. Все статусы и возражения мы фиксировали в рабочей таблице, поэтому довольно быстро увидели проблему. Описание курса само по себе требовало от собеседника слишком много работы.

HR-директору нужно было самому представить, как обучение будет выглядеть в его компании, чем будут заниматься сотрудники и какую пользу это даст бизнесу. А потом еще объяснить все это коллегам.

С курсом происходит примерно то же, что и с рекламой фитнес-клуба. Можно подробно рассказать про тренажеры, бассейн и групповые занятия, но после пробной тренировки человеку гораздо проще понять, подходит ему клуб или нет. Он уже знает, что именно получит. Мы слишком много рассказывали и слишком мало показывали.

Меньше рассказывать, больше показывать

Во втором месяце мы поменяли сценарий. Вместо подробного описания программы добавили в сообщение конкретный пример того, как работает продукт. Показывали рабочую ситуацию. Например, сотрудник получает задачу, решает ее и получает обратную связь от ИИ-наставника.

Такой сценарий гораздо проще представить внутри своей компании. Его можно показать коллеге и обсудить еще до встречи. Человеку уже не нужно додумывать, что именно ему предлагают.

Во втором месяце команда отправила 386 первых и 355 повторных касаний, получила 138 ответов и назначила 14 встреч. Конверсия в ответ выросла с 24,2% до 35,8%.

Мы перестали говорить языком методистов и начали показывать, что именно сотрудник будет делать с продуктом на практике. Саму механику кампании при этом почти не меняли. Она работала, а вот сообщения стоило сделать конкретнее.

На чем держалась кампания

Два типа контактов и две разные стратегии разговора

Базу мы разделили на две группы в зависимости от роли человека в компании. В первую вошли HR-директора, руководители L&D и T&D, представители корпоративных университетов и специалисты по корпоративному обучению. С ними мы сразу обсуждали продукт и проверяли интерес к обучению сотрудников работе с ИИ.

Во вторую группу попали HRBP, специалисты по развитию персонала и сотрудники, связанные с digital и ИИ. Им мы ничего не продавали. Вместо этого спрашивали, кто в компании отвечает за обучение новым технологиям, и просили подсказать нужного человека. Такой подход помогал находить путь к ЛПР, даже если напрямую связаться с ним не получалось. Человек мог не принимать решение сам, но при этом хорошо знать, кто этим занимается.

Презентация только тем, кто заинтересовался

Первое сообщение делали коротким. Сначала знакомили человека с темой и проверяли интерес, а уже потом рассказывали о продукте подробнее. Если собеседник отвечал, но не был готов к созвону, продолжали диалог: задавали уточняющие вопросы, рассказывали о формате и выясняли, что именно ему интересно. Если ответа не было, отправляли повторное сообщение с другой формулировкой, чтобы оно не выглядело как обычное «напоминаю о себе».

Презентацию отправляли тем, кто уже проявил интерес к продукту. Поэтому она продолжала начавшийся разговор, а не превращалась в еще один объемный материал, который человек получает вместе с первым сообщением. Дальше команда отвечала на вопросы, отрабатывала возражения и возвращалась к тем, кому требовалось время, чтобы принять решение о встрече.

Таблица, в которой видно, где застревает воронка

Все статусы и основные возражения мы фиксировали в рабочей таблице. Она показывала, на каком этапе люди перестают двигаться дальше, какие вопросы возникают чаще всего и как меняется реакция на разные формулировки. Благодаря этому мы могли не гадать, почему человек не дошел до встречи, а видеть повторяющиеся сценарии и корректировать сообщения.

Важную роль играла и обратная связь от заказчика. Он регулярно рассказывал, как проходят встречи, какие вопросы задают потенциальные клиенты и что происходит с лидами дальше. Поэтому мы могли менять коммуникацию прямо по ходу кампании, а не ждать окончания двух месяцев, чтобы разбирать результаты постфактум.

Что получилось за два месяца

— За два месяца команда uForce отправила в Telegram 766 первых касаний при плане 750 и 539 повторных при плане 430.
— Ответов получили 230 при плане 147. Это в полтора раза больше запланированного.
— Встреч получилось 14 при плане 12. Средняя конверсия из сообщения в ответ составила 30% против плановых 20%.

Встречи и активные диалоги прошли с компаниями, в чьем штате от 1000 сотрудников. Заказчик отметил качество лидов, большое количество встреч и четкую организацию процесса.

А что было после встреч

С верхней частью воронки мы справились с запасом, а вот следующий этап оказался сложнее. На стороне заказчика конверсия из встреч в демо продукта была низкой. Поэтому компания взяла паузу, чтобы пересмотреть продуктовые гипотезы и материалы.

Для нас это тоже стало результатом кампании. Одной из задач было понять, как рынок реагирует на продукт и что мешает потенциальным клиентам двигаться дальше.

К следующему запуску договорились усилить продуктовую часть: добавить кейсы, демо, матрицу навыков, сценарии для разных ролей, а также информацию о безопасности и работе внутри корпоративного контура.

Почему это применимо не только к EdTech

Когда пишешь HR-директору или руководителю L&D крупной компании, абстрактное «обучение ИИ» мало двигает воронку. Таких предложений рынок видит десятки. Гораздо важнее показать, что именно получит сотрудник и как продукт будет выглядеть в его работе.

В нашем случае сработал конкретный сценарий: не «у нас есть курс по ИИ», а «вот рабочая задача, вот как сотрудник ее решает и вот как ИИ-наставник помогает ему по ходу». Такой пример легче представить внутри своей компании и обсудить с коллегами еще до звонка.

Для сложного B2B-продукта этот принцип работает шире EdTech. Не заставляйте потенциального клиента самому додумывать, как ваш продукт впишется в его процессы. Покажите это в сообщении.

А еще заранее разбирайтесь, кто принимает решение, кто влияет на него и кто может вывести вас на нужного человека. В нашем случае сработал конкретный сценарий. Вместо рассказа о курсе мы показывали, какую рабочую задачу получает сотрудник, как он ее решает и где в процессе ему помогает ИИ-наставник. Такой пример проще представить в своей компании и обсудить с коллегами еще до звонка.

Если кейс оказался полезным, расскажите в комментариях, как вы выходите на крупный бизнес. А если хотите разобрать собственную воронку и понять, какой сценарий аутрича подойдет для вашей компании, напишите нам.