Кейс Gulliver Market: снизили нагрузку на ERP и автоматизировали сервис

Группа компаний Gulliver работает на рынке товаров для детей 25 лет. В 2020 году запустили интернет-магазин Gulliver Market, который объединил 4 бренда: компанию по производству игрушек Gulliver Toys и марки одежды Gulliver, Button Blue, GLVR.

Помимо интернет-магазина, товары брендов можно купить в 400+ розничных точках. Технически всё это объединяет ERP на базе 1С. Но так как на системе завязаны и онлайн, и офлайн-магазины, во время крупных распродаж был риск сбоя и простоев. Компания искала решение, чтобы снять нагрузку с ERP, и заодно автоматизировать клиентский сервис.

Всё началось в 1997 году, когда открылась компания по продаже игрушек Gulliver Toys. Через год запустили бренд детской одежды Gulliver, а ещё через 13 лет появился бренд Button Blue. Всего у компании 300+ магазинов детской одежды: собственная розница и франчайзинг.

Следующий этапом был 2015 год, когда открыли собственное лицензионное агентство WildBrain CPLG. Компания смогла приобретать лицензии и продавать товары с известными персонажами. Например, сейчас есть лицензии на «Братьев по стилю» и «Ваня Дмитриенко».

В 2020 году группа компаний запустила и начала активно развивать интернет-магазин Gulliver Market. Он объединил товары трёх брендов. Осенью 2023 года к ним добавился четвёртый — одежда для мужчин и женщин GLVR.

Сайт магазина Gulliver Market сделан на Битриксе. Центр ИТ-архитектуры — ERP-система на базе 1С. Она связывает розничные магазины, и в неё же приходят заказы с сайта.

В высокий сезон был риск, что резкий рост интернет-заказов создаст дополнительную нагрузку на ERP. Чёрная пятница могла «положить» систему, а вместе с ней затормозить и розницу.

Также в 2022 году в Gulliver Market поняли, что ERP-система «проседает» в части клиентского сервиса. Она была недостаточно гибкой и не давала нужной скорости и качества работы.

В чём это проявлялось:

• Менеджер не мог оперативно посмотреть историю заказов клиента. Чтобы увидеть прошлые покупки, приходилось фильтровать список клиентов по номеру телефона, проваливаться в каждый заказ и там точечно смотреть, что заказывал конкретный человек.
• Было сложно смотреть аналитику. Руководитель собирал для отчёта показатели LTV, retention и другие в разных местах.
• Сотрудники клиентского сервиса работали в разных окнах — CMS, ERP, Excel, Mango. На экране было одновременно открыто несколько вкладок, из-за этого менеджеры дольше обрабатывали заказы и отвечали клиентам.

Чтобы снизить нагрузку на мастер-систему и автоматизировать сервис, решили внедрить CRM. Рассмотрели разные варианты и поняли, что большинство систем предназначены для работы с услугами. Но бизнес-процессы в интернет-магазине отличаются, поэтому нужна специализированная CRM именно для ритейла. RetailCRM подошла лучше всего.

Какие задачи предстояло решить:

• Настроить обработку заказов с сайта, чтобы ускорить процесс
• Объединить сервисы и управлять ими из единого окна
• Автоматизировать кросс-сейл
• Снизить нагрузку на ERP

В первую очередь, RetailCRM помогла свести работу менеджеров в единое окно. Раньше сотрудники клиентского сервиса работали в 1С, параллельно у них были открыты CMS и Excel. К сервису звонков Mango Telecom были подключены мессенджеры, и для ответов клиентам приходилось переключаться ещё и туда.

Теперь менеджер клиентского сервиса может работать только в RetailCRM. Через систему он связывается с клиентом для подтверждения заказа, по возможности делает допродажу, а затем передаёт заказ дальше на комплектацию.

Путь заказа в интернет-магазине выглядит так:

1. Заказ с сайта по API передаётся в 1С, а оттуда приходит в RetailCRM в статусе «Новый»

2. В CRM заказ обрабатывают операторы клиентского сервиса или робот. Сначала робот (скрипт в системе) проверяет заказ на ряд условий:

• сумма заказа меньше определённой
• нет никаких комментариев от клиента
• заказ оплачен
• указан адрес клиента
• все товары из заказа есть в наличии

3. Если все условия выполняются, заказ автоматически переходит в статус «Согласован» и передаётся обратно в ERP. Там настроена интеграция с WMS-системой. С заказом работают комплектовщики — резервируют, собирают, упаковывают и отгружают. Статусы заказа в процессе резервирования и отгрузки передаются из 1С в RetailCRM.

4. Если хотя бы одно из условий не выполняется, или заказ больше определённой суммы, подключается оператор клиентского сервиса. Он уточняет информацию у клиента по телефону или в чате — с помощью RetailCRM. Затем переводит заказ в статус «Согласован», и далее заказ уходит на комплектацию.

5. Комплектовщики собирают заказ, передают его в доставку через 1С. Статусы доставки передаются из 1С в RetailCRM, а уже CRM-система направляет уведомления клиентам.

В среднем, подтверждение заказа занимает около 5 минут, с учётом звонка клиенту.

Если клиент оформил заказ в мобильном приложении Gulliver Market, заказ попадает в Битрикс, а далее идёт по той же цепочке.

Около 60% заказов менеджеры подтверждают по телефону. Телефонию и мессенджеры ВКонтакте и Телеграм подключили к RetailCRM. Интегратор Fenix настроил цепочку дозвона, которая регулируется триггерами. Она помогает подтверждать заказы и повышать конверсию в покупку.

Если заказ в статусе «Требует согласования», менеджер звонит клиенту. При недозвоне он указывает статус заказа «Недозвон» и клиенту уходит SMS. Через 3 часа статус «Недозвон» автоматически меняется на «Требует согласования». Менеджеру всплывает уведомление в системе, и он снова звонит клиенту. Цепочка повторяется 3 раза.

Когда статус «Недозвон» поставили 4-й раз, заказ отменяется. Клиенту уходит уведомление об этом.

Ещё одной задачей было объединить всю историю клиента. Раньше менеджеру приходилось искать данные в разных системах и переходить в каждый заказ, чтобы отследить историю покупок. Теперь информация доступна в режиме одного окна. Менеджер может посмотреть процент выкупа, прошлые покупки, данные по самому клиенту и по его детям.

«Самое главное, что мы видим всю историю клиента: какие покупки, какой процент скидки в программе лояльности. Мы видим клиента комплексно, и это позволяет более гибко работать с ним. Если у него дети разного пола, мы можем акцентировать внимание на этом и делать кросс-сейл.

Например, клиент купил что-то для девочки, а у нас проходит классная акция с толстовками для мальчиков. Мы можем предложить ему эту историю, и это увеличит продажи. Поэтому это очень ценно для нас»

Покупатель заполняет анкету на сайте, где указывает личные данные и информацию о детях. Она передаётся в Mindbox, а затем в пользовательские поля карточки клиента в RetailCRM. На основе этого магазин предлагает клиентам товары со скидкой и промокоды ко дню рождения.

Ещё одним важным показателем был процент выкупа клиента. Он считается как отношение выполненных заказов к отменённым. Fenix помог реализовать его в RetailCRM, и в будущем этот показатель планируют передавать на сайт. Если процент выкупа опустится ниже порогового значения, клиенту могут, например, ограничить способы оплаты на сайте при оформлении заказа.

«Мы планируем настроить тонкую сегментацию в зависимости от количества выкупленных товаров. Например, если у клиента маленький процент выкупа, он сможет заказывать товары только по предоплате. А есть такие, кто просто заказывает и вообще не выкупает — для них будут отдельные сегменты наподобие чёрных списков.

Также мы сможем дополнительно поощрять клиентов с хорошей выкупаемостью и большой историей покупок. Раньше, не имея истории по клиенту, настроить такие механики мы не могли. Теперь эта история работоспособна»

Через интеграцию RetailCRM с Mindbox компания реализовала ещё одну механику — капсулы. Теперь менеджеры могут делать допродажи в моменте.

В чём суть: есть коллекции одежды или «капсулы» — наборы вещей, которые хорошо сочетаются друг с другом. Из них можно собрать целостный образ, total look. Капсулы используют для допродаж.

Раньше, чтобы предложить клиенту подходящий товар, операторы перед созвоном с покупателем обращались к сайту и подбирали нужные позиции. Это отнимало лишнее время.

Партнёры из Fenix написал модуль, который позволяет подгружать информацию о коллекциях из Mindbox в RetailCRM. На основе этого менеджер может делать кросс-сейл прямо по время созвона с клиентом и никуда не переключаться.

«Теперь это стало удобнее. Когда оператор клиентского сервиса открывает карточку заказа, он видит, вещь из какой капсулы купили. Например, куртку или брюки. Он может в моменте предложить купить к брюкам рубашку или блузку. Таким образом, компания увеличивает продажи. Конечно, нужно время на подготовку фида, но потом всё будет значительно быстрее.

Сейчас мы уже делаем кросс-продажи. Но надеемся, что после полной интеграции с Mindbox эффект будет намного лучше»

На кросс-сейл завязана отдельная мотивация у менеджеров. Сумма допродаж учитывается внутри RetailCRM и влияет на KPI.

Gulliver Market развивает не только клиентский сервис и механику допродаж. Активно работают и с ассортиментом. Например, компания интегрирует в процессы нейронные сети — чтобы ускорять производство коллекций и оптимизировать работу.

Что помогает создавать искусственный интеллект:

1. Подарочные сертификаты. Уникальный дизайн карт придумали совместно с искусственным интеллектом и уже запустили в розничных магазинах. Дизайн отражает стиль известных художников и учитывает сезонность бизнеса.

2. Игрушки. Оказалось, что придумать игрушку с помощью искусственного интеллекта можно в 80 раз быстрее, чем если эскиз делают бренд-менеджер с дизайнером.

3. Дизайн одежды. Нейросеть помогает создать мудборд, по которому потом придумывают коллекцию. Например, вот так выглядит стиль, вдохновлённый пустыней. Раньше то же самое делали вручную — подбирали картинки в интернете, печатали и отдавали дизайнерам. Теперь это делает ИИ. Если у дизайнеров нет вдохновения, этот инструмент помогает.

4. Принты на одежду. Для детской одежды нужно много разнообразных принтов, и обычно у дизайнера на отрисовку уходит 2−3 часа. Нейросеть придумывает принт за считанные секунды.

5. Фотосесии моделей. Не всегда есть возможность привлечь фотографа, поэтому Gulliver ищет идеи для локаций и съёмок в Midjourney.

Gulliver Market полностью перенёс обработку заказов в RetailCRM в сентябре-октябре 2023 года. Первый этап только начинает приносить результаты, но компания уже планирует расширять интеграции.

«В RetailCRM много всяких возможностей, которых мы пока касались косвенно. На первом этапе план был закрыть именно историю клиента, работать с клиентом. А дальше мы планируем всё это развивать. Возможно, добавим триггерные коммуникации и маркетинг. Возможно, сделаем интеграцию с нашими данными, чтобы не только операторы клиентского сервиса, но и маркетологи, продажники и те, кто занимается проектами, тоже могли работать в CRM-системе.

У нас хорошая узнаваемость и репутация среди клиентов, поэтому мы стараемся делать сервис лучше. А ещё — качественнее и быстрее работать. RetailCRM помогает нам в этом»