Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.
Принять всё

Вебинар

Как исправить баги мозга, которые мешают риэлторам зарабатывать больше?

23 января 11:00 (по мск)

«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
Что будет на вебинаре?
  • 1) Какие стадии проходит специалист, прежде, чем зарабатывать сотни тысяч и миллионы рублей

  • 2) Какие внутренние установки позволяют не бояться изменений рынка, а только радоваться им
  • 3) Какие шаги нужны на текущей стадии, чтобы выйти на новый уровень дохода
  • 4) Как правильно ставить цель в продажах, чтобы она достигалась с высокой долей вероятности
Обо всем этом мы поговорим на вебинаре
23 января в 11:00 по Мск

Это еще не все…
Это наш четвертый вебинар из серии "Как получить любовь и деньги клиентов, не повышая затраты на рекламу", в котором, как и в двух предыдущих, будет концентрат полезных фишек и приемов.

Этот вебинар - часть цикла онлайн-встреч, которые мы проводим по мотивам курса «Как получить любовь и деньги клиента при продаже недвижимости». И, если ты не участвовал в предыдущих встречах - рекомендую посмотреть запись прошлого вебинара «Как повысить результативность встречи с клиентом на 30% с помощью рисунков и сообщений?»:
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
КТО ВЕДЕТ ПРОЕКТ?

Екатерина Архарова – основатель и идейный вдохновитель проектов Центра роста продаж «ЛЕДОКОЛ» (реализует проекты роста продаж с 2008 года). Реализовала проекты для ПАО «МегаФон», ПАО «Ростелеком», ООО «Роза Хутор», ООО «Полипласт», ООО «Лепные декоры», AJ Skypark Hackett, ООО “Черноморская Финансовая Компания” и др


Бизнес-тренер: специализация продажи, управление продажами, персонал в продажах.

Решенные кейсы
КАК РЕАНИМИРОВАТЬ СПЯЩИХ КЛИЕНТОВ С ПОМОЩЬЮ ЧАТА GPT?
АН "Азбука жилья"
Ситуация: агентство недвижимости, несколько сотен (почти 700) «спящих» клиентов, которые раньше приезжали на показ и на встречу в офис, а потом по какой-то причине пропали и даже перестали отвечать на звонки.

Из этих 700 клиентов есть почти 200, про которых мы знаем много. Достаточно много, чтобы искусственный интеллект нашел триггеры для конкретного клиента.

Что сделали: взяли 50 клиентов, которые перестали брать трубки и про которых мы знаем следующее:
1. Пол, возраст
2. Кто его семья, есть ли дети
3. Профессия и место работы
4. Есть ли у него жилье / или он снимает
5. Хобби и интересы
6. Какие ключевые факторы и опасения могут повлиять на решение о покупке
7. Какие планы / мечты / цели связаны с покупкой квартиры

Чат GPT для каждого клиента написал реанимационное сообщение.

Результат: После отправки сообщений в течение часа прореагировали 6 клиентов. 12% конверсии за час
ВСЕ ДЕЛО В ОДНОМ СООБЩЕНИИ
АН "Азбука жилья"
На рынке продаж недвижимости самое слабое место в конверсии - назначение встречи. Всегда. У всех. При любом продукте.

Другими словами из 100 клиентов, которые позвонили, хорошо, если 20 дошли до встречи. А по большинству моделей продаж из 100 сообщений должно быть 30 встреч.

Ситуация: по статистике из 100 клиентов 96 запросили предложение. И на встречу пришли 12 клиентов. Только 12! 😞

Что сделали: Разбираемся. В отделе продаж пропущены целых 2 этапа работы с клиентами: выявление потребностей и подбор объектов. То есть формально эти этапы есть, но с клиентами они не прорабатываются. Просто после разговора отправляются предложения и спрашивается «Ну что больше понравилось?».

Разработали с ребятами систему сообщений, по которой каждый сотрудник после каждого разговора должен написать клиенту итоги разговора и подтвердить по вотсап, о чем они договорились с клиентом.

Результат: Только после внедрения этого этапа конверсия за неделю выросла до 19 встреч из 100 звонков. И мы пошли дальше.🤩

На следующем этапе стоит задача высылать не объекты (как отдельный продукт), а сравнительный анализ объектов.
Реанимация клиентов с помощью GPT: «голая» правда и рассказ о сложностях
АН "Азбука жилья"
Ситуация: В понедельник предлагала знакомым из трех агентств недвижимости провести реанимацию спящих клиентов с помощью GPT 📱
Начали приступать к делу… И выяснилось, что в CRM трех агентств из трех нет ничего о профессии / жилье в собственности / фиксации сомнений и возражений / и о личных интересах!

Что сделали: Мы со слов менеджера вытащили информацию по составлению портрета клиента 🙌🏻
Оказалось, что подробности о клиенте могут вспомнить лучшие менеджеры. Наверное, поэтому они и лучшие, что знают о клиентах больше….

✔️ Вывод первый
Клиенты отваливаются, потому что мало, кто умеет выявлять потребности и хорошо прояснять ситуацию у клиента, и в итоге им предлагают не то

✔️Вывод второй
Тот игрок рынка, который отточит процесс прояснения ситуации у клиента, заработает геометрически больше: первый раз - когда будет грамотно выявлять потребности и предлагать подходящий продукт, второй раз - когда будет возвращать думающих


Черноморская Финансовая Компания
Группа продаж недвижимости работала уже 3 месяца, но результаты были низкими для данного срока работы: производительность группы равнялась 0,5 сделок на сотрудника. Необходимо было без дополнительного бюджета увеличить производительность группы за месяц в 2 раза.

Решения:
Мы собрали у каждого продавца информацию о 10 клиентах, с которым он ведет переговоры о покупке или продаже недвижимости, но сделка уже долго не совершается. Вместе с руководителем группы обзвонили каждого клиента. Итого мы за два дня вдвоем с руководителем в свободное от задач время обзвонили 100 клиентов. Что мы получили по итогу? Мы получили четыре ситуации

1 - клиенту нравится работать с продавцом и нравится работать с компанией (21 % клиентов)
2 - клиенту не нравится работать с продавцом, но нравится работать с компанией (32 % клиентов)
3 - клиенту нравится работать с продавцом, но не нравится работать с компанией (34% клиентов)
4 - клиенту не нравится работать с продавцом и не нравится работать с компанией (13% клиентов)
Максимальная зона нашего воздействия - категории 2 и 3.

Результаты:
С помощью специальных скриптов и ротации клиентов нам удалось вернуть 42% клиентов
Отзывы с предыдущего вебинара:
Остались вопросы?
Made on
Tilda