Excelente rendimiento de cobranza con RBrasil

Maximizando la información de los datos para mejorar las tasas de recuperación de colecciones

Metas

Mejorar la tasa de recuperación de cobranza.
Aumentar la productividad de los agentes.

Estrategia

Implementar una solución de análisis para comprender las interacciones de los agentes en los canales de voz
Cambiar el modelo de priorización y el enfoque hacia los clientes
Se estableció un nuevo modelo de colecciones
Permitió a los agentes alcanzar sus metas.

Puntos destacados

Clasificación automatizada del motivo de la llamada
Ofertas específicas a públicos objetivo en función de sus perfiles económicos
Los lanzamientos de negociación exitosos son capturados y difundidos al resto de agentes
Se desarrollan nuevos scripts basados en resultados exitosos
CV de capacitación actualizado regularmente para que coincida con las lecciones aprendidas
Análisis de voz de desviaciones de comportamiento que afectan los KPI y el cumplimiento

Resultados

Aumento del 63% en el volumen de acuerdos formalizados
Aumento del 64% en la tasa de conversión (recuperaciones x Llamadas contestadas)
Reducción del 65% en clientes que no quieren escuchar una propuesta
5% de mejora en KPI de calidad de servicio
Aumento del 56% en el uso de argumentos ganadores

Compartir

Más casos

Puntuación de predicción de ventas

Cuentas bancarias para la población de El Salvador

Modernizando la CX y post-venta para mejorar la interacción con clientes

LinkedIn Noticias