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È una verità universale nella gestione dei clienti che una richiesta del cliente ben gestita crea un momento di benessere, spiega il team di Comdata International Data Analytics. Molti di noi lo sanno per esperienza personale, oltre che per le prove della ricerca. 

Una domanda chiave per le aziende è come sfruttare questo momento, per trasformare quella sensazione di buona volontà in un maggiore coinvolgimento del cliente o in un aumento delle vendite. La sfida si basa su due questioni principali: 

  • come distinguere tra il cliente soddisfatto che sarebbe aperto ad acquistare più prodotti/servizi, e il cliente soddisfatto che non sarebbe aperto
  • come seguire in un breve lasso di tempo mentre la "finestra della buona volontà" è aperta.

COME UTILIZZARE L'ANALISI AVANZATA PER TROVARE LO SWEET SPOT

In Comdata abbiamo sviluppato uno strumento innovativo per affrontare entrambe le questioni. Il nostro nuovo strumento di generazione di lead generation di Comdata Polaris utilizza l'analisi avanzata e l'intelligenza artificiale per prevedere quali chiamate di assistenza inbound presentano opportunità di cross-selling in tempo reale. Offre alle aziende un elevato livello di fiducia, che possono raggiungere il "punto debole" per effettuare chiamate di vendita in uscita a clienti soddisfatti. 

Possiamo quindi fornire un'esecuzione tempestiva delle vendite in uscita, fiduciosi che ci sia la massima probabilità di chiamare i clienti che si convertiranno. Dato che il mantenimento o la vendita incrociata con i clienti esistenti è molto più conveniente rispetto all'acquisizione di nuovi clienti, questo è uno strumento potente.

SMISTARE LA CHIAVE DAL 2% AL 98% 

Nel team di International Data Analytics, siamo specializzati nell'acquisizione di grandi volumi di dati da molteplici fonti e nello sviluppo di soluzioni pratiche di business. Questo è ciò che abbiamo fatto con Comdata Polaris, sviluppando, formando e testando il modello con un fornitore di energia globale.

Il nostro pensiero è che la risoluzione di una chiamata a una linea di assistenza clienti o a una linea di richieste di informazioni generali crea potenzialmente una "pista calda", con alcuni di questi clienti - diciamo intorno al 2% - che probabilmente risponderanno positivamente a una chiamata di vendita. Ma come si fa a setacciare il 2% rispetto all'altro 98%? 

Utilizzando le nostre competenze di analisi e di IA, possiamo prevedere il 2% con un alto grado di precisione. Ciò significa che vengono catturate più opportunità di vendita e meno chiamate di vendita vengono sprecate per l'altro 98%. È una doppia vittoria per i nostri clienti.

 

SETTORI CHE VANNO DAI SERVIZI DI PUBBLICA UTILITÀ, AI MEDIA, AI SERVIZI FINANZIARI

Vediamo applicazioni per Comdata Polaris in un ampio mix di settori oltre a quello dell'energia e delle utilities, tra cui i media, le telecomunicazioni, le banche e le assicurazioni, e altri settori in cui i clienti che chiamano con domande generiche potrebbero essere potenziali clienti per la vendita di prodotti o servizi aggiuntivi. 

Anche nel settore governativo, Comdata Polaris potrebbe prevedere quali clienti potrebbero essere ricettivi a partecipare a un programma specifico. Questo potrebbe essere qualsiasi cosa, dalla sottoscrizione di un'iniziativa di volontariato dei cittadini alla registrazione per le vaccinazioni. 

Stiamo esaminando la sua applicazione anche in altri canali di interazione, oltre ai servizi telefonici in entrata e in uscita.

IL METODO ALLA BASE DEL MODELLO

Il modello alla base di Comdata Polaris si basa su un approccio di integrazione dei dati. Esso prende in considerazione un complesso mix di dati relativi ai clienti, ai dati socioeconomici e ai nostri dati operativi, mettendo al centro dell'analisi il probabile comportamento dei clienti. L'obiettivo è quello di individuare quali chiamanti potrebbero essere aperti a una chiamata di vendita in uscita per servizi o prodotti specifici e quando sarebbe il momento migliore per chiamarli. 

Per sviluppare lo strumento, abbiamo inizialmente esaminato oltre 300 variabili per ogni cliente, utilizzando un ricco mix di dati:

  • Dati sulle operazioni Comdata - come le informazioni sugli schemi dei turni e la tempistica delle chiamate
  • Dati dei clienti - come CRM, storico dei crediti, dati di utilizzo dei servizi esistenti
  • Dati esterni delle amministrazioni pubbliche, come il reddito e la spesa delle famiglie
  • Indicatori creati attraverso "l'ingegneria delle caratteristiche" di altri dati, ad esempio il consumo energetico di un cliente rispetto ad altri nella stessa area postale, o il suo punteggio di fedeltà basato sulla storia di rinnovo.

Attraverso la formazione e il test del modello, le oltre 300 variabili iniziali sono state ridotte a 59 variabili predittive chiave, la maggior parte delle quali sono state ingegnerizzate da diverse fonti di dati. Il modello utilizzato per ogni regione, settore e cliente applica a queste variabili ponderazioni diverse per ottenere il miglior adattamento.

UTILIZZANDO DATI COMPLESSI PER FORNIRE SEMPLICITÀ

Il potere guida di Comdata Polaris deriva da questa combinazione unica e altamente ingegnerizzata di dati socio-economici, clienti e operativi, che utilizziamo per ridurre il rumore delle interazioni con i clienti delle aziende in modo che possano concentrarsi sui migliori lead.  

In questo modo si raggiunge un livello di previsione e di accuratezza che le aziende difficilmente riusciranno a raggiungere da sole, utilizzando solo i dati CRM. Al fine di rilevare la "finestra della buona volontà" aperta dopo una chiamata positiva in entrata, le aziende devono guardare oltre i loro dati statici dei clienti e utilizzare anche intuizioni sull'interazione stessa. Ciò richiede il massimo livello di IA e capacità di analisi. 

Oltre alla competenza analitica che offriamo loro, si tratta di comprensione operativa e capacità - il fatto che i nostri agenti di vendita specializzati in outbound possono entrare immediatamente in contatto con il caso. Si tratta di sfruttare il momento, per rendere più semplice un compito difficile per i nostri clienti.

Il sistema ordina anche la lista dei prospect in base alla probabilità di conversione, in modo che gli agenti possano contattare i lead con il massimo potenziale. Questo permette ai nostri clienti di decidere il punto di cut-off point per chiamare le persone, guardando al bilancio dell'accuratezza della previsione e del volume di vendite che vogliono raggiungere.

PIÙ OPPORTUNITÀ CATTURATE E MENO CHIAMATE SPRECATE

I vantaggi dell'approccio Comdata Polaris diventano davvero chiari quando le aziende esaminano le loro pratiche esistenti sull'uso della finestra di buona volontà che si apre quando una richiesta del cliente viene risolta.

Il primo scenario comune con le aziende che non seguono affatto. E questo significa che un'opportunità viene sprecata.

Il secondo scenario tipico è che possono richiamare le persone, ma il loro approccio è troppo dispersivo o troppo generalizzato. Non hanno abbastanza dati o analisi, quindi chiamano persone che difficilmente compreranno altri servizi, o chiamano al momento sbagliato della giornata, o quando la pista non è più calda. L'investimento nell'attività di vendita è mal indirizzato.

Un terzo scenario è che le aziende vogliono utilizzare le chiamate in entrata come opportunità di vendita e incoraggiano gli agenti a utilizzare "la migliore alternativa successiva" e altri approcci durante la chiamata di servizio stessa. Questo è raramente conveniente dal punto di vista dei costi, poiché anche i migliori agenti di assistenza in prima linea sono raramente venditori esperti. Ciò significa che le aziende finiscono per allungare i tempi e i costi delle chiamate, senza la ricompensa di un aumento delle vendite.

Un quarto scenario è che le aziende si inimicano i clienti attraverso una successiva chiamata di vendita indesiderata. Questo è forse ancora più grave dei primi scenari, in quanto si tratta di un rapporto con i clienti potenzialmente danneggiato.

Con Comdata Polaris, le aziende non solo possono evitare questi rischi, ma possono anche concentrare la loro attività di vendita in uscita su un terreno fertile.

Usando questo strumento, le aziende possono investire in successive chiamate di vendita in uscita verso i clienti che si sentono bene con l'azienda, che hanno una buona storia di credito, e che probabilmente hanno un appetito per il prodotto/servizio e uno stile di vita adatto ad esso. E la velocità dello strumento permette di fare questo prima che il bagliore di benessere del cliente si affievolisca e la finestra di vendita si chiuda.

Comdata Polaris separa l'identificazione data-driven del giusto lead dall'attività di vendita successiva. Ogni parte fa ciò che sa fare meglio: l'agente di assistenza si concentra sull'esperienza del cliente, la macchina identifica la prospettiva migliore e il team di vendita in uscita converte la vendita. 

COLLEGAMENTO CON IL PIÙ AMPIO UNIVERSO DEL CAMBIAMENTO

Trasformativa in termini di sfruttamento delle chiamate in entrata per incrementare le vendite, Comdata Polaris si collega anche a modelli più ampi di trasformazione del business.

La società di consulenza McKinsey & Company ha recentemente messo in evidenza l'opportunità che le aziende utilizzino l'analisi avanzata e l'apprendimento automatico per "sovralimentare le loro capacità di previsione". Ha fornito l'esempio della previsione delle vendite e della pianificazione della domanda, dove la previsione più accurata e tempestiva resa possibile dall'analitica e dall'intelligenza artificiale può informare l'allocazione delle risorse e creare fiducia.

Con Comdata Polaris, siamo sulla strada giusta per McKinsey, utilizzando l'analitica avanzata in modo che i nostri clienti possano allocare le risorse di Customer Management in modo più efficace. Questo a sua volta consente ai propri team di gestione dei clienti di costruire la fiducia internamente - generando un track record di accuratezza nelle campagne di vendita in uscita e negli investimenti che può essere utile nei futuri turni di budget. 

Comdata Polaris affronta anche un'altra questione sollevata da McKinsey's: la carenza di competenze nella scienza dei dati e nell'IA in molte organizzazioni tradizionali, e i ritardi che ciò provoca. Applicando le nostre competenze a un'opzione esternalizzata su misura per ogni azienda, stiamo colmando anche questa lacuna. È tutto progettato per consentire ai nostri clienti di ottenere oggi le soluzioni di domani.

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