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Dynamic Automation Platform (DAP)
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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