scroll
Case 1
Aumento de 9% de conversão em vendas e redução de 35% de esforço humano em apenas uma semana.
O Cenário
O time de especialistas da C1 indicou o produto Data Analyzer, que se baseia em algoritmos cognitivos para mapear e analisar o histórico de comportamento do cliente. Uma vez registrados no banco de dados da plataforma, o sistema permitiria indicar aos atendentes humanos quais os clientes com mais propensão à compra, bem como momentos estratégicos para a oferta de um determinado produto ou até mesmo de uma promoção.
Dessa maneira, os atendentes humanos só receberiam a ligação de clientes com alta propensão de conversão e a plataforma ainda daria sugestões de argumentação de acordo com cada perfil.
A C1 trabalhou nesta solução entre maio e junho de 2018 com o objetivo de gerar inteligência de comportamento de compra do cliente para identificar melhores oportunidades e ofertas.
A solução
O time de especialistas da C1 indicou o produto Data Analyzer, que baseia-se em algoritmos cognitivos para mapear e analisar o histórico de comportamento do cliente. Um vez registrados no banco de dados plataforma, o sistema permitiria indicar aos atendentes humanos quais os clientes com mais propensão à compra, bem como momentos estratégicos para a oferta de um determinado produto ou até mesmo de uma promoção.
Dessa maneira, os atendentes humanos só receberiam a ligação de clientes com alta propensão de conversão e a plataforma ainda daria sugestões de argumentação de acordo com cada perfil.
A C1 trabalhou nesta solução entre maio e junho de 2018 com o objetivo de gerar inteligência de comportamento de compra do cliente para identificar melhores oportunidades e ofertas.
A implantação
Antes de qualquer análise, foi necessária a coleta de amostras do comportamento do cliente, com o registro de diversas informações relevantes para o atendimento, para que o algoritmo pudesse ter dados para trabalhar.
Em seguida, foi realizada uma Prova de Conceito, em que a plataforma foi colocada em teste em uma pequena célula da operação da empresa. A prova de conceito serve para garantir que a estratégia proposta está de acordo com as expectativas iniciais, refinar o algoritmo e estabelecer metas mais específicas. Essa etapa durou sete dias.
Os resultados
Após a etapa de prova de conceito, os primeiros benefícios já ficaram claros. Em uma semana a empresa notou evolução de 4% no contato com a pessoa certa (CPCA), 9% de aumento na conversão de vendas e redução de 35% de esforço humano.
Os resultados indicaram que as hipóteses do time de especialistas estavam corretas, e que um dos problemas era o contato incorreto. Ainda, ferramentas para identificar clientes em potencial somadas a estratégias de ofertas personalizadas resultaram em 41% de conversão de vendas, versus 32% sem o Data Analyzer.
Os resultados positivos do período de teste permitiu que a empresa decidisse por implantar a solução em outras operações, a fim de otimizar ainda mais a performance.