Desafío
Una de las mayores empresas de telefonía, banda ancha y TV por suscripción de Brasil, que reúne casi 100 millones de suscriptores en su cartera de servicios. Nuestro desafío con el proyecto “Adquisición de Nuevos Clientes” era aumentar la captación de nuevos clientes para el producto móvil Pos Pago, con foco estratégico en la calidad y el life time value del prospect.
Formulamos un algoritmo predictivo a partir de datos socioeconómicos, demográficos y de comportamiento con las técnicas más avanzadas de machine learning del mercado.
Estrategia
Desarrollamos una solución a medida para ese objetivo: formulamos un algoritmo predictivo a partir de datos socioeconómicos, demográficos y de comportamiento con las técnicas más avanzadas de machine learning del mercado.
Este modelo de inteligencia fue la base para definir 30 grupos, separados por nivel de propensión de venta y life time value. El foco de la operación de ventas fue direccionado hacia los 10 clusters de mayor propensión (30% de la base), que utilizaron contacto por voz. Cada 15 días, nuestro algoritmo trataba los nuevos registros enviados por el cliente, lo que resultaba en una estrategia de aprendizaje continuo de la herramienta y de los equipos de trabajo.
Con agilidad en la atención, producto de la inteligencia del algoritmo, también logramos mezclar la atención humana con la robotizada a través de agentes virtuales. Así, dejamos que los robots iniciaran el contacto con los grupos de propensión media y baja, y transferimos a los operadores la atención con mayor tasa de éxito, aumentando así el aprovechamiento de los prospect.
Este modelo de inteligencia fue la base para definir 30 grupos, separados por nivel de propensión de venta y life time value. El foco de la operación de ventas fue direccionado hacia los 10 clusters de mayor propensión (30% de la base), que utilizaron contacto por voz. Cada 15 días, nuestro algoritmo trataba los nuevos registros enviados por el cliente, lo que resultaba en una estrategia de aprendizaje continuo de la herramienta y de los equipos de trabajo.
Con agilidad en la atención, producto de la inteligencia del algoritmo, también logramos mezclar la atención humana con la robotizada a través de agentes virtuales. Así, dejamos que los robots iniciaran el contacto con los grupos de propensión media y baja, y transferimos a los operadores la atención con mayor tasa de éxito, aumentando así el aprovechamiento de los prospect.
Resultados
+47%
Conversión de ventas
+45%
Aprobación de crédito
+21%
Contacto con clientes
Este proyecto es el ejemplo de aplicación de nuestra metodología de business analytics con gestión operativa e innovación tecnológica en un cliente estratégico para el ecosistema.
Reemplazamos un sistema aleatorio de contactos por uno centrado en inteligencia, optimización de performance e innovación tecnológica, en el que unimos la estrategia y los objetivos del cliente con nuestro trabajo operativo.
Se identificaron importantes insights sobre el perfil socioeconómico, demográfico y de comportamiento del público trabajado, lo que permitió intensificar la tendencia creciente en los resultados y, a su vez, la creación de diferentes ofertas más asertivas por parte del cliente.
