Excelente desempenho de cobranças com R Brasil

Maximizando os insights de dados para melhorar as taxas de recuperação de crédito

Objetivos

  • Melhorar a taxa de recuperação de cobrança
  • Aumentar a produtividade dos agentes

Estratégia

  • Implementar uma solução de análise para entender as interações do agente em canais de voz
  • Alterar o modelo de priorização e a abordagem aos clientes
  • Estabelecer um novo modelo de coleções
  • Permitie que os agentes atingissem seus objetivos

Destaques

  • Classificação automatizada do motivo da chamada
  • Ofertas específicas para públicos-alvo com base em seus perfis econômicos
  • Argumentos de negociação bem-sucedidos são capturados e disseminados para o resto dos agentes
  • Novos scripts são desenvolvidos com base em resultados bem-sucedidos
  • CV de treinamento atualizado regularmente para corresponder às lições aprendidas
  • Análise de fala de desvios comportamentais que impactam KPIs e compliance

Resultados

  • Aumento de 63% no volume de acordos formalizados
  • Aumento de 64% na taxa de conversão (recuperações x chamadas atendidas)
  • Redução de 65% nos clientes que não querem ouvir uma proposta
  • Melhoria de 5% no KPI de Qualidade de Serviço
  • Aumento de 56% no uso de argumentos vencedores

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