O nosso desafio foi criar um motor de recomendações capaz de identificar a próxima melhor oferta que maximizasse o retorno de valor para cada cliente, aumentando a receita, reduzindo a taxa de churn, elevando a taxa de aceitação e aproveitando as interações anteriores com o utilizador final.
Ao recolher mais de 1000 variáveis de cada cliente, baseadas em informação histórica e interações anteriores, desenvolvemos modelos preditivos que transformam essa informação em insights úteis sobre os clientes.
Desta forma, estimámos tendências e priorizámos ações de marketing direcionadas pelo cliente, otimizando assim a melhor oferta.
Esta abordagem resultou num aumento da receita por cliente e numa maior taxa de sucesso nas ações comerciais outbound, ao mesmo tempo que reforçou a comunicação consistente através de diferentes canais. Adicionalmente, conseguiu-se reduzir a taxa de churn e melhorar a gestão do ciclo de vida do cliente.
No geral, esta metodologia resultou numa abordagem de marketing personalizada para cada cliente desta empresa de telecomunicações.