Как продать человеку, который не знает, чего хочет
Люди не всегда знают, что хотят купить. Но почти всегда знают, как хотят себя чувствовать.
Твой напиток на сегодняГолубой айс-ти
Проблема выбора
Чем больше выбор, тем труднее купить
В меню Double Bubble Tea много незнакомых напитков, вкусов и добавок. В точке на Садовой я увидел, как девушка заранее подготовила заказ и всё равно волновалась у кассы. Если покупку приходится репетировать, значит выбор устроен слишком сложно.
01
Новичок боится ошибиться
Незнакомые названия и добавки усложняют первый заказ. А у кассира не всегда есть время подробно объяснить меню.
02
Постоянный гость не пробует новое
Знакомый напиток кажется безопаснее, поэтому человек снова выбирает его и перестаёт замечать остальные позиции.
Решение
Искать напиток не в меню, а в состоянии человека
Обычный подбор начинается со вкуса. Этот бот сначала спрашивал, как человек хочет себя чувствовать: бодрее, спокойнее или собраннее. И только потом переводил это состояние во вкус и конкретный напиток.
Состояние→Потребность→Вкус→Напиток
01 · Какой у тебя сегодня вайб?02 · Чего хочется по вкусу?03 · Голубой айс-ти
Как бот вёл к покупке
Не ещё одно меню. Один готовый ответ
Бот не переносил выбор из меню в чат. Он снимал его: показывал один напиток, объяснял результат и давал готовое решение для заказа.
Первая покупка
Результат давал повод попробовать
При первом запуске человек получал промокод на лимонад в банке. Первый подбор сразу давал причину дойти до точки.
Повторная покупка
Знакомый хит получал новое прочтение
Для пяти популярных напитков бренд-шеф собрал готовые апгрейды с пенкой, тапиокой и сиропами. Гость выбирал сочетание и просто называл его у кассы.
Механика, рецептуры и интерфейс были готовы, но в точки апгрейды не вышли.
01
Рассылка по базе
Проверить, начнут ли люди подбор и дойдут ли до результата.
02
QR в электронном меню
Подсказать напиток прямо перед большим меню.
Точка входа
Бот находил человека в момент сомнения
Сначала механику проверили рассылкой. Затем QR-код появился в электронном меню в точках, чтобы человек мог получить рекомендацию именно тогда, когда пытался решить, что заказать.
Результат
94,7% дошли от первого вопроса до конкретного напитка
746рекомендаций получили пользователи
21,8%после результата попросили подобрать ещё
634 человека запустили бота788 запусков с повторными прохождениями650 оценок точности
Люди понимали необычную логику и почти всегда доходили до результата. Каждый пятый сразу запускал подбор повторно, чтобы получить ещё одну рекомендацию.
Покупки по кассе отдельно не отслеживались. Поэтому кейс подтверждает интерес к механике и прохождение сценария, но не позволяет приписывать боту конкретную выручку.
650 оценок точностиОбратная связь показывала, где рекомендацию нужно поправить, и давала данные для улучшения логики подбора.
Когда человек не знает, чего хочет, не нужно показывать ему ещё больше вариантов. Нужно дать один понятный ответ.
Обсудить задачу
Есть задача, для которой пока нет очевидного решения?
Разберёмся в ситуации, найдём точку роста и соберём решение под ваш продукт, аудиторию и бюджет.
