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Cómo gestionar los potenciales clientes en un SAC

Cómo gestionar los potenciales clientes en un SAC

La minería de datos también se puede utilizar para analizar los patrones de comportamiento sobre las llamadas salientes para intentar contactar con la persona adecuada, o lo que es lo mismo la prospección técnica: establecer reglas de negocio en la plataforma de telemarketing, que permitan gestionar de forma diferente los contactos que los agentes dejan abiertos con el objetivo de optimizar los recursos.

Aunque hemos comentado que el Data Mining nos ayuda a identificar un conjunto de targets con alta propensión a la compra, en la realidad no es tan sencillo contactar con ellos, como por ejemplo cuando se realiza una campaña de emisión y el número telefónico es fijo, lo que a menudo se traduce en una gran cantidad de llamadas al mismo número para poder contactar con la persona adecuada. Ello provoca dos consecuencias: por una parte que el potencial cliente, familiares o personas que viven con él sufran las molestias de las frecuentes llamadas. Por otro lado, se incurre en una situación de ineficiencia al malgastar recursos en clientes potenciales que nunca se van a poner al teléfono por diferentes razones (no contesta, no se encuentra, llamar en otro momento...).

El Data Mining se puede utilizar no solo para llamar primero a los prospectos con altas propensión de respuesta, sino que también se puede utilizar desde el punto de vista de la gestión de la campaña al analizar los datos técnicos que se generan a través de los contactos telefónicos. Todos estos datos suelen estar a disposición de las plataformas de contact center y a menudo observamos que no se explota todo su potencial a favor de la gestión de los recursos.  Sí que se suelen establecer reglas de negocio a la hora de gestionar un contacto, aunque estas reglas a menudo no están basadas en criterios analíticos y además se aplican de forma general a todos los registros.

El Data Mining ayuda a gestionar de forma eficiente los contactos que se encuentran abiertos, porque identifica aquellos clientes potenciales que después de una serie de llamadas tienen una determinada probabilidad de convertirse en venta. Por ejemplo, podemos llegar a conocer cuál es la probabilidad de venta  en función de las llamadas contestadas por un registro, el tiempo medio de conversación en dichas llamadas o el tiempo de codificación. Por otra parte, si se analiza el tiempo medio dedicado a cada contacto, podemos llegar a conocer cual es el coste medio asignado a cada venta.

En resumen, tanto si una empresa externaliza una campaña a una compañía de Contact Center como si lo realiza internamente, el Data Mining es una herramienta que ayuda a mejorar los procesos. En el ámbito de las compañías que se dedican a prestar estos servicios, independientemente de la situación de retribución que se establezca (fija: coste por hora o variable: ratio de ventas por hora), se debe aplicar el Data Mining por dos razones: la primera porque además de la tecnología, los procesos, y los recursos humanos de calidad tiene que aportar un servicio eficaz para fidelizar al cliente que le contrata, ya que el objetivo último no es otro que la venta. Y en segundo lugar, porque desde el punto de vista de la rentabilidad interna es necesario aplicar mecanismos que permitan a la compañía maximizar su valor mediante una optimización de sus recursos.

 

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