Alex Ramos

Olá, amigo do Blog Televendas e Cobrança!

Quero compartilhar e ouvir sua opinião sobre uma estratégia de trabalho muito utilizada em grandes call centers: a segmentação de mailing por propensão.

A busca por melhores resultados e a grande concorrência entre os call centers terceirizados tem exigido cada vez mais das áreas responsáveis pelos acionamentos dos contatos, além de dedicação e inteligência na elaboração dos modelos estatísticos que ajudem a aumentar os resultados. Uma das estratégias que tem sido muito utilizada é a segmentação do mailing pautada no indicador de propensão à compra de um produto ou ao pagamento de uma dívida.

Aparentemente parece simples, não é? Mas não se engane – a implantação dessa estratégia não é fácil, pois requer alguns pré-requisitos, como:

• Conhecimento do perfil dos clientes que compram ou que pagam;
• Conhecimento estatístico para manusear a base de dados (mailing) e agrupar os clientes de acordo com a sua propensão;
• Sistemas que permitem a clusterização* da base no momento da carga e do acionamento;
• Ranking dos operadores por produtividade, pois a ideia é disponibilizarmos os clientes mais propensos para os operadores com melhores resultados, por exemplo os do 1º quartil.

Trabalhando dessa forma maximizaremos a performance da operação, uma vez que deixamos acessível o cliente mais propenso para o operador com melhor conversão, o que aumenta muito a chance de termos um negócio fechado.

É importante citar que essa ação, ao ser bem planejada, não prejudica o desenvolvimento dos operadores do 3º ou 4º quartil (este último encontrado em algumas empresas). Para isso basta que haja:

• A possibilidade de rotatividade periódica dos operadores entre as bases. Por exemplo: a cada cinco dias a porcentagem “x” de operadores migram de um núcleo para outro;

• A possibilidade de todos os operadores trabalharem com todos os perfis de mailing, mesmo que seja com uma parte pequena de determinada propensão. Por exemplo:

•  Assim, podemos observar que todos os operadores têm a chance de trabalhar com todos os perfis de clientes, como também podem ser remanejados entre os núcleos, com base na produtividade.

Bom trabalho!

Abraço,

Alex Ramos

*Clusterização é a classificação não supervisionada de dados, formando agrupamentos ou clusters. Ela representa uma das principais etapas de processos de análise de dados, denominada análise de clusters (JAIN et al., 1999).

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