Ingresar más por campaña con el algoritmo adecuado

"Contesta Teleservicios estaba realizando una campaña masiva de retención de clientes para una entidad financiera y detectó que la rentabilidad por cliente era muy variable. Partiendo de esta evidencia, Contesta contrató nuestros servicios con el objetivo de conseguir crear una algoritmo capaz de predecir el ingreso para cada cliente y, poder así, priorizar las llamadas a aquellos con un mayor valor para la entidad, con el añadido de lograr incrementar los ingresos por campaña”, comenta Ricard Bonastre, CEO & co-founder de Lead Ratings.

 

El resultado obtenido después de tres meses de utilización del algoritmo fue contundente: los ingresos por campaña se incrementaron un 31% y, al mismo tiempo, la priorización de las llamadas permitió una reducción del 29% en el coste de llamadas ya que se descartó contactar con los clientes con baja o nula probabilidad de ingreso”, añade Bonastre.

 

Punto de origen

 

Esta acción se realizó durante el verano del pasado año y se enmarcaba en una campaña de retención de clientes que Contesta realizaba para una entidad financiera, como se ha comentado arriba. Con la campaña se buscaba hacer upselling y venta cruzada a sus clientes actuales.

 

El promedio de clientes a tratar era de unos 90.000, la periodicidad de la campaña mensual y el modelo retributivo 100% variable, a través de una comisión por venta.

 

Tras unos meses realizando la campaña, Contesta constató la variabilidad de la rentabilidad por cliente, y por tanto, en sus ingresos en la campaña, dependiendo d la composición de la base de clientes disponible cada mes.

 

En el contexto descrito, este outsourcer identificó como una clara oportunidad la cualificación previa de la base de datos teniendo en cuenta su rentabilidad. Dicha cualificación tendría dos impactos:

 

a)   Incremento de su comisión por ingresos totales de la campaña

b)   Reducción del coste de oportunidad generado por los clientes no contactados.

 

Para materializar estos impactos, Contesta inició su colaboración con Lead Ratings en junio del pasado año. Su principal objetivo era lograr cualificar los clientes por ingresos estimados para poder, así, priorizar las llamadas. Conseguirlo con éxito fue responsabilidad del software de Lead Rating. La base del mismo son algoritmos predictivos que asignan una calificación (rating) a cada lead en base a su probabilidad de conversión. Así, se desarrolla un algoritmos específico para cada cliente, teniendo en cuenta los resultados del análisis de sus datos históricos.

 

En este caso, después de analizar las campañas realizadas por Contesta para la entidad financiera en cuestión, se obtuvo un algoritmo predictivo capaz de cualificar los clientes de la base de datos de acuerdo a los ingresos medios esperados.

 

(El reportaje completo se puede leer en este pdf del número 69 de Relación Cliente Mag).