Aumentar o volume de vendas realizado por uma operação de call center sem corroer a fidelidade do cliente

Um grande número de pop-ups, e-mails, mensagens de texto e chamadas está constantemente surgindo nas telas dos gadgets, com os clientes dedicando menos tempo, em média, a cada notificação. Assim, operadoras de telecomunicações deve usar o tempo e a frequência com cautela e usar a quantidade de informações coletadas, de interações anteriores, para aumentar a eficácia das campanhas de mercado sem comprometer a experiência do cliente.

O estudo de caso atual foi parte de um projeto em conjunto com uma grande operadora de telecomunicações para desenvolver um mecanismo de previsão e prescrição capaz de aumentar o volume de vendas executado por uma operação de call center sem comprometer a fidelidade do cliente.

A metodologia usada consistiu em uma abordagem de três etapas:

Modelos preditivos — Desenvolvimento de um modelo preditivo para aproveitar as informações em previsões do tempo de contato ideal usando um algoritmo de aprendizado de máquina baseado em árvore, considerando um grande conjunto de variáveis agrupadas em quatro segmentos principais: variáveis de perfil do cliente, contatos anteriores feitos, uso de gadgets e caixas de TV.

Otimize o tempo de contato — Criação de um mecanismo prescritivo capaz de priorizar os contatos dos clientes, que foram organizados em listas ordenadas por dia/hora, de acordo com o contato com um cliente fora de sua janela de contato preferida.

Validação da metodologia — Foi desenvolvido um teste piloto de uma semana, executado em um discador operacional ajustado para aplicar a estratégia de contato recém-projetada. Os clientes foram divididos aleatoriamente em grupos de controle e teste, garantindo que ambos os grupos tivessem comportamento semelhante em todas as métricas.

Os resultados do piloto mostraram um Aumento de 23% na atividade comercial, bem como maior satisfação do cliente, pois a conversão de vendas foi alcançada com menos tentativas de contato. Após o projeto, a metodologia foi produzida internamente, sustentando os resultados promissores alcançados durante o teste piloto.