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Siguiente mejor acción

La siguiente mejor acción es la capacidad de convertir toda la información que conoce sobre un cliente en acciones o interacciones que tienen sentido para el cliente. Esto aumenta la lealtad y el valor del cliente, al tiempo que optimiza los ingresos y la rentabilidad.

La forma más precisa y confiable de encontrar los puntos de contacto de marketing óptimos, o los esfuerzos de trabajo para su operación, es utilizar algoritmos de aprendizaje automático que busquen rápidamente sus propios datos. Estos algoritmos aprenden con el ejemplo, encontrando patrones comunes dentro de los datos, para predecir las ventas o los esfuerzos de trabajo que generarán los mayores ingresos y rentabilidad.

Las recomendaciones de productos adaptadas al perfil y los hábitos de un usuario tienen más probabilidades de resultar en una venta exitosa y una mayor lealtad del cliente. Obtener una comprensión completa de cada cliente y luego adoptar un enfoque centrado en el cliente para la siguiente mejor acción es la forma de tomar la acción correcta en el momento justo.

Los siguientes mejores modelos de acción pueden ser complejos y llevar mucho tiempo construirlos internamente.

Las herramientas de aprendizaje automático de Bossa Nova Data Solutions pueden ayudar a su organización a juzgar mejor los hábitos de gasto de los clientes y guiar los esfuerzos de marketing hacia la conexión con los clientes para aumentar las ventas y la satisfacción del cliente, sin la necesidad de desarrollar la infraestructura internamente o realizar importantes inversiones de capital. Nuestras herramientas utilizan los conocimientos del cliente para fomentar las ventas cruzadas, aumentar la retención de clientes y determinar el valor del cliente. Trabajamos de la mano con el equipo de nuestro cliente para resolver sus problemas comerciales.

Los clientes del centro de contacto también pueden beneficiarse. Con las soluciones de aprendizaje automático, los clientes del centro de contacto aumentan la eficacia al proporcionar a los agentes el siguiente mejor esfuerzo de trabajo recomendado. Esto les permite utilizar de manera más efectiva su capacidad limitada y aumentar las colecciones o ventas a un costo operativo general más bajo.

Procesamos y examinamos los datos históricos de nuestros clientes, identificamos lo que es significativo, seleccionamos los algoritmos correctos y optimizamos un modelo personalizado que sea el adecuado para las circunstancias y requisitos únicos de cada cliente.

Nuestro proceso

Paso 1: Definir los objetivos. ¿Es para aumentar las ventas o para impulsar las recuperaciones, por ejemplo?
Paso 2: Determine qué datos están disponibles
Paso 3: Limpieza, organización y segmentación de datos
Paso 4: Capacite y pruebe el modelo de aprendizaje automático
Paso 5: Implemente, monitoree, mida y refine

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