Sabemos que um cliente que busca pelo serviço de Cobrança, espera que entreguemos inteligência. É preciso saber como encontrar pessoas inadimplentes, como abordar e em que momento abordar para obtermos melhores resultados de recuperação do valor em aberto.
Nas operações deste cliente do segmento de telecom, nós aplicamos nossos recursos de inteligência artificial (AI), para conseguirmos multiplicar significativamente os resultados nesta operação e reduzir custos operacionais.
Quer saber como conseguimos fazer isso? Então continue lendo esse case até o final!
Nós aplicamos o nosso fluxo de tratativa de mailings de cobrança, que, atualmente, é aplicado às nossas demais operações com o mesmo intuito de sermos eficientes e garantirmos qualidade no atendimento.
Higienizamos e enriquecemos os mailings, e fechamos com a análise de dados, para que fosse possível montarmos o workflow personalizado de atendimento. Ou seja, conseguimos iniciamos a operação com uma base de clientes tratada, objetiva e com os insumos necessários para já termos os melhores insights a serem administrados por nossos robôs de inteligência artificial.
Quando nós realizamos esses processos em um mailing de cobrança, nós conseguimos entender melhor sobre como abordar cada um dos inadimplentes. Entender o perfil dessas pessoas, é algo que nos garante seguir com o processo de cobrança sem minimizando o atrito entre a marca e o cliente, tendo mais abertura para falar e propor uma negociação e, consequentemente, tendo um melhor retorno desses contatos.
Com um processo baseado na análise de dados e retroalimentação, é possível identificar com precisão os clientes que são inadimplentes, os que pagarão espontaneamente (sem necessidade de um contato nosso) ou os que precisam ser lembrados do pagamento, por exemplo.
Também é possível entendermos quais são os formatos de impacto mais eficazes na hora de cobrar. Entendemos se o cliente negocia sua dívida com mais facilidade se acionarmos ele via WhatsApp ou se ligarmos, ou se temos que usar os dois recursos. É possível, até mesmo, identificar se aquele cliente terá mais probabilidade de negociar sua dívida conversando com o atendente 1 ou com o 2, pelo perfil do mesmo.
Isso permite que a gente consiga abordar mais vezes somente o cliente que precisa de mais abordagens. Também, evita que a gente crie desgastes entre marca e cliente, com excesso de contatos ou contatos desnecessários.
Ou seja, de modo cíclico, a retroalimentação do mailing com informações tão valiosas a respeito do comportamento do cliente enquanto sua dívida, nós conseguimos ensinar os algoritmos do workflow e promover um processo de cobrança mais eficiente.
Para isso, foi preciso:
É claro que, a IA em nossos processos de cobrança impactou muito significativa e positivamente. Podemos trazer aqui alguns dados alcançados pela operação dessa nossa empresa cliente do ramo das telecomunicações:
De março a outubro de 2020, com a automação dos processos, foi possível alcançar:
E com a ajuda da multicanalidade, nós conseguimos fazer o envio de mais de
Esses dados foram o reflexo de termos ampliado tanto a capacidade de nossas Posições de Atendimento (PA) digitais. Foi possível tornar equivalente a produtividade dessa PA para uma PA humana, sendo que a primeira tem custo operacional de cerca de metade da segunda.
Abaixo, demonstramos os gráficos que comparam a média operacional humana (PA Humana), o nosso quadrante 1 (G1) e a PA digital.
A inteligência artificial é um conceito que precisa ser aplicado nos negócios, a fim de promover não somente redução de custos, mas para melhorar a experiência do usuário cliente e colaborador, que está lidando com o público diariamente.
Não podemos permitir que uma dessas duas prioridades sobreponha a outra, porque cada processo inovado precisa trazer praticidade e otimização para todas as partes envolvidas no processo.
Além disso, é necessário aplicar processos de Melhoria Contínua, que significa, primeiramente, olhar para o que está sendo feito e como esse processo pode ser otimizado para trazer benefícios a todas as partes envolvidas. A Melhoria Contínua deve envolver aplicação de tecnologia, IA e machine learning. Mas, sobretudo, é preciso implementar essa cultora na organização, para que os colaboradores viciem o seu olhar a identificar gaps e oportunidades.
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