Acquérir un contact chaud depuis une campagne de génération de lead (qu’il s’agisse de DEM, de publicité digitale ou de comparateur en ligne) a un coût élevé et peut être compliqué à gérer, comme nous l’avons vu dans cet article, mais, une fois obtenu, les entreprises ont une grande occasion pour réussir à conclure des ventes.
Chaque contact d’une liste chaude représente une vente potentielle, mais, pour faire en sorte que la probabilité de conversion dudit contact reste élevée, la demande doit être nécessairement gérée dans un cours délai. Cela résulte encore plus important dans les moments de pics, comme, par exemple, quand l’affluence est élevée ou pendant les jours où la force de travail est réduite. Dans ces situations, les leads peuvent s’accumuler dans de longues files d’attentes ou de recontacte et le risque est que les profils plus appétents finissent par se “refroidir” pendant que les opérateurs entretiennent des conversations commerciales avec un contact moins intéressé.
Comment résoudre ce problème ?
Prenons un exemple : une grande entreprise du secteur BPO gère une campagne outbound sur listes chaudes pour un donneur d’ordre du secteur des Assurances. Son objectif est celui de faire activer une RC auto aux leads recueillis à travers le site internet du donneur d’ordre. La gestion et le recontact du lead entrant de la part du BPO est effectuée selon la logique FIFO (First In First Out), qui, par-contre, ne prend pas en considération la probabilité d’achat, mais prend seulement en compte le moment où la demande de contact a été effectuée. En agissant ainsi, le BPO risque d’investir trop de temps et de ressources sur des contacts qui convertiront plus difficilement tandis que des profils plus intéressants pourraient se refroidir en attente d’être appelés.
Diverses études ont mis en évidence le fait que l’intérêt du lead diminue de 21 fois si on laisse passer plus de 5 minutes depuis la demande de contact. C’est pour cette raison qu’il est nécessaire de valoriser au maximum le potentiel de chaque lead entrant et, qu’il faut que le BPO opère un changement de logique en mettant en œuvre des stratégies capables d’analyser en temps réel les appels entrants qui, effectivement, possèdent une forte probabilité à l’achat. En agissant ainsi, il sera possible de traiter la file d’attente en suivant l’ordre de propension de chaque profil et, de cette façon, les leads à fort potentiel d’achat peuvent être traités avec priorité et distribués vers des opérateurs qui ont les meilleures performances de vente.
Mais comment est-il possible de connaitre en temps réel les clients plus appétents à l’achat ?
Grâce à BigProfiles et à sa plateforme d’Intelligence Artificielle, il est possible d’étudier en temps réel chaque lead entant et de lui attribuer un score sur lequel le classer sur la base de sa probabilité à l’achat. De cette façon, le BPO a la possibilité de mettre en œuvre des stratégies en mesure de maximiser les opportunités de vente et qui lui permettent d’atteindre plus facilement et rapidement ses objectifs.
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