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
