Um grande escritório de cobrança procurou a Datarisk com o objetivo de melhorar a priorização de ligações, a fim de otimizar o retorno do valor cobrado dos clientes inadimplentes.

‍Eles possuíam uma priorização interna, mas a assertividade do contato era extremamente baixa porque não conseguiam identificar padrões nas ligações recebidas.

Em conjunto com o cliente, definimos metas e objetivos claros para cada ligação recebida e construímos um modelo de probabilidade de atendimento/pagamento, que analisava cerca de 10 milhões de dados históricos para identificar os padrões. 

‍Com base nessas informações, o modelo determinou quais tipos de ligações eram mais comuns e quais as mais importantes, e como priorizá-las de acordo.

‍Para testar o resultado, a fila de cobrança priorizada pelo modelo foi comparada à fila de cobrança padrão.

‍RESULTADOS: 

‍Entramos em contato proativamente com os clientes que estavam mais propensos a resolver os problemas e, aumentamos, em apenas 3 dias, em 64% o “Alô”, ou seja, a pessoa atendeu o telefone e, em 65% o CPC (contato com a pessoa certa), para negociação da dívida.

É importante lembrar que cada empresa tem suas próprias necessidades e demandas específicas, e que a melhor abordagem para priorização das ligações pode variar de acordo com o tipo de negócio. Portanto, vale experimentar diferentes abordagens e ajustá-las conforme necessário para otimizar o retorno do valor cobrado.

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