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Próxima Melhor Ação

A Próxima Melhor Ação ou “Next best Action” é a capacidade de converter todas as informações que você conhece sobre um cliente em ações ou interações que façam sentido para o cliente. Isso aumenta a fidelidade e o valor do cliente, enquanto otimiza as receitas e a lucratividade. A maneira mais precisa e confiável de encontrar os melhores pontos de contato de marketing, ou esforços de trabalho para sua operação, é usar algoritmos de Machine Learning que pesquisam rapidamente seus próprios dados. Esses algoritmos aprendem pelo exemplo, encontrando padrões comuns nos dados, a fim de prever vendas ou esforços de trabalho que gerem a maior receita e lucratividade. As recomendações de produtos personalizadas para o perfil e os hábitos de um usuário têm maior probabilidade de resultar em uma venda bem-sucedida e em maior fidelidade do cliente. Obter uma compreensão completa de cada cliente e, em seguida, adotar uma abordagem centrada no cliente para a próxima melhor ação é a maneira de executar a ação certa no momento certo.

Os modelos de Próxima Melhor Ação ou “Next Best Action” podem ser complexos e demorados para serem construídos internamente.

As ferramentas de Machine Learning da Bossa Nova Data Solutions podem ajudar sua organização a julgar melhor os hábitos dos clientes e orientar os esforços de marketing para conectar-se aos clientes, aumentar as vendas e a satisfação do cliente sem precisar desenvolver a infraestrutura internamente ou fazer investimentos de capital significativos. Nossas ferramentas utilizam insights do cliente para incentivar vendas cruzadas, aumentar a retenção de clientes e determinar o valor do cliente. Trabalhamos de mãos dadas com a equipe do nosso cliente para resolver seus desafios de negócios.

Os clientes do contact center também podem se beneficiar. Com as soluções de Machine Learning, os clientes dos contact centers aumentam a eficácia fornecendo aos agentes o melhor esforço de trabalho recomendado. Isso permite que eles usem de maneira mais eficiente sua capacidade limitada e aumentem as cobranças ou vendas a um custo operacional menor.

Processamos e examinamos os dados históricos de nossos clientes, identificamos o que é significativo, selecionamos os algoritmos certos e otimizamos um modelo personalizado que é adequado para as circunstâncias e os requisitos exclusivos de cada cliente.

Nosso processo

Etapa 1: Defina os objetivos. É para aumentar as vendas ou para aumentar recuperações, por exemplo?
Etapa 2: Determine quais dados estão disponíveis
Etapa 3: Limpeza, organização e segmentação de dados
Etapa 4: Treinar e testar o modelo de Machine Learning
Etapa 5: Implemente, monitore, meça e refine

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