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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
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Repensando las Estrategias de Cobranzas: Un cambio de paradigma para acercarse al cliente moderno