Machine Learning para Retenção de Clientes

Podemos ajudá-lo a entender o comportamento futuro de seus clientes para reduzir cancelamentos e melhorar seu resultado financeiro

Sobre ALICE


Sobre ALICE
Muitas vezes, clientes enviam solicitações de cancelamento de serviços contratados em valores que excedem as expectativas de uma empresa. Os principais motivos para isso são: problemas no atendimento, insatisfação com o serviço, serviço não ajustado às suas necessidades, entre muitos outros. Por conta disso, se torna necessário conhecer as causas raízes dessas situações, para que se possa definir ações que atuem sobre os problemas identificados, a fim de aumentar a experiência do cliente. Todas as ações voltadas aos clientes devem levar em consideração a margem de contribuição financeira e o impacto que isso pode causar na gestão comercial.

ALICE Machine Learning para Retenção de Clientes -- Ajuda a prever o comportamento futuro de seus clientes e gera ações para melhorar sua experiência, reduzir cancelamentos e melhorar os resultados financeiros da empresa.

Modelos e índices


Cancelamento

Probabilidade de cancelamento do produto.

Reclamação sobre o produto

Probabilidade do cliente registrar uma reclamação sobre o produto.

Reclamação do serviço

Probabilidade do cliente registrar uma reclamação sobre o serviço prestado.

Solicitação de informação

Probabilidade do cliente realizar uma solicitação de informação.

Aceitar oferta

Probabilidade do cliente para aceitar uma oferta da empresa.

Margem de Contribuição

Indice de margem de contribuição por produto ou serviço.

Problemas solucionados por ALICE


  • A empresa não sabe exatamente as causas que motivam os clientes a enviar solicitações de cancelamento. Dessa forma, não se sabe, ou não estão claras, as ações de retenção ou lealdade que devem ser tomadas evitar esses cenários. .

  • As razões expressas ao entrar em contato com o Callcenter ou nos outros pontos de atenção não refletem o problema real daquele cliente.

  • A classificação feita nos sistemas CRM não é exaustiva

  • Agentes de serviços de Call Center têm pouco tempo para entender o problema, conhecer as causas, e então propor soluções alternativas e aplicar essas soluções em sistemas de atendimento ao cliente..

  • Alta rotatividade de agentes de Call Center que dificultam a manutenção de bons níveis de conhecimento da empresa e de seus serviços.
Problemáticas que ALICE apoya Problemáticas que ALICE apoya

Perguntas que podem ser respondidas por ALICE


Margem de contribuição e modelos de previsão

  • Margem de contribuição e probabilidade de cancelamento
  • Margem de contribuição e probabilidade de reclamação
  • Margem de contribuição e Probabilidade de solicitar informações
  • Margem de contribuição e probabilidade de aceitar uma campanha ou um produto

Margem de Contribuição e Campanhas

  • Combinações de produtos que melhoram a margem de contribuição
  • Combinações de produtos que reduzem a margem de contribuição
  • Combinações de produtos que mantêm margem de contribuição
  • Produtos e o desfrute dos clientes ao usá-los

Margem de Contribuição e Contatos

  • Combinação de contatos IN / OUT que melhoram a margem de contribuição
  • Combinação de contatos IN / OUT que diminuem a margem de contribuição
  • Combinação de contatos IN / OUT que mantêm a margem de contribuição

Produtos e sua probabilidade de compra e cancelamento

  • Produtos que o cliente possui maior interesse
  • Produtos que o cliente possui menor interesse
  • Combinação de produtos para os quais há mais cancelamento
  • Combinação de produtos para os quais há menos cancelamento

Produtos e seu desfrute

  • Combinação de produtos que são mais desfrutados
  • Combinação de produtos que são menos desfrutados

Combinação de contatos e cancelamento

  • Combinação de contatos que causam mais cancelamentos
  • Combinação de contatos que causam menos cancelamentos

Canal preferido

  • Canal IN para o qual ocorreram mais contatos
  • Canal IN para o qual ocorreram menos contatos
  • Canal OUT pelo qual se realizam mais compras
  • Canal OUT pelo qual se realizam menos compras

Relações de negócio baseadas em

  • Cliente
  • Segmentação própria do banco
  • Localização do cliente
  • Produto e Serviço
  • Sexo
  • Idade do cliente
  • Tempo de contrato com o produto
  • ... e outras variáveis disponíveis à nível do cliente

Benefícios


Direto

+ Economia devido à diminuição de chamadas para o Call Center e visitas aos pontos de atendimento + Poupança em pessoal dedicado a analisar e responder a reclamações + Diminuição de reembolsos ou notas de crédito sem fundamento

Indireto

+ Aumento no recrutamento, fidelização, crescimento e retenção, com estratégias alienadas ao valor do cliente + Aumento no aproveitamento do serviço e melhoria na satisfação do cliente

Contato


  • Rua Álvares Cabral, 1707 - 8º andar - Santo Agostinho, Belo Horizonte - MG, 30170-095, Brasil