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Intelligenza Artificiale e Phone Collection: assegnare i migliori agenti alle pratiche più complesse
Le campagne di recupero crediti possono essere molto complicate da gestire e le aziende che se ne occupano devono tenere in considerazione numerose variabili per riuscire a raggiungere i propri obiettivi, come ad esempio la propensione di un debitore a ripagare il proprio debito e il valore economico da esso recuperabile. Attualmente, il metodo di lavorazione utilizzato dalla maggior parte delle aziende che si occupano di Credit Collection consiste nell’assegnare randomicamente agli operatori in sala i contatti presenti nelle liste , senza effettuare alcuna analisi preventiva su di essi.
Win-Back: recupera i tuoi clienti con l’Intelligenza Artificiale
Abbiamo già visto, in alcuni articoli precedenti, come investire sulla retention sia un fattore fondamentale per un’azienda, permettendole non solo di rafforzare la propria posizione sul mercato, ma anche di aumentare i propri ricavi. Nonostante gli sforzi per evitare i casi di churn, può comunque accadere che dei clienti decidano di abbandonare un’azienda perché non soddisfatti o perché incuriositi dall’offerta di un concorrente. In questo caso, è necessario che le aziende investano in strategie ad hoc che siano in grado di riacquistare il cliente perduto, avviando così delle campagne win-back.
Come predire in anticipo il valore atteso del recuperato grazie all’Intelligenza Artificiale
Le aziende che si occupano di recupero crediti possono avere diversi tipi di obiettivi, alcuni legati alla quantità di recuperi e altri legati alla qualità, ovvero al valore del recuperato. Il primo, come abbiamo visto in questo articolo, si riferisce a quante posizioni si è in grado di normalizzare in un determinato periodo di tempo, mentre il secondo, che tratteremo oggi, fa riferimento al valore complessivo recuperato dai debiti trattati.
Come l’Intelligenza Artificiale rivoluziona il mondo delle organizzazioni No Profit
Le organizzazioni no profit sono enti senza scopo di lucro che svolgono attività di interesse generale e di utilità sociale senza ricavarne un profitto e i cui ricavi devono essere reinvestiti per continuare a perseguire il fine per cui è nata. Negli ultimi anni, la pandemia e la guerra in Ucraina, ma anche il sempre attuale dibattito sul salvataggio dei migranti nel Mediterraneo, hanno fatto sì che il numero di aziende senza scopo di lucro aumentasse enormemente e, di conseguenza, che il settore avesse sempre più necessità di nuovi fondi da destinare alle attività umanitarie.
Click-to-Call e Call-Me-Back, come massimizzare le vendite inbound grazie all’Intelligenza Artificiale
Acquisire un contatto caldo da campagne di lead generation (che siano DEM, digital advertising o comparatori online) ha un costo elevato e può essere complicato da gestire, come abbiamo visto in questo articolo, ma una volta ottenuto le aziende hanno una grande occasione per riuscire a chiudere delle vendite. Ogni contatto di una lista calda rappresenta una potenziale vendita, ma per fare in modo che la sua probabilità di conversione rimanga elevata, la richiesta deve essere necessariamente gestita in tempi brevi. Ciò risulta ancora più importante nei momenti di picco, come ad esempio quando il traffico è elevato o in quei giorni in cui la forza lavoro è ridotta. In queste situazioni, i lead possono accumularsi in lunghe code d’attesa o di ricontatto e il rischio è che i profili più propensi ad acquistare finiscano per “raffreddarsi” mentre gli operatori intrattengono conversazioni commerciali con chi è meno interessato.
Come migliorerà il ruolo del Credit Manager nel futuro grazie all’Intelligenza Artificiale
In questo articolo ci concentreremo su una figura che negli ultimi tempi sta assumendo una posizione sempre più centrale all’interno delle aziende: il Credit Manager. A causa della lenta ripresa post pandemia, dovuta a diversi fattori tra cui lo scoppio della guerra in Ucraina, la gestione del rischio, e di conseguenza il ruolo del Credit Manager, diviene strategico al fine di poter mantenere il proprio business a livelli competitivi.
Intelligenza Artificiale per l’Anti-Churn: BigProfiles presenta la nuova feature della sua Piattaforma
Come abbiamo già visto in uno dei nostri articoli precedenti, il rapporto tra azienda e consumatore si sviluppa ben oltre la fase di compravendita e trova la sua massima espressione subito dopo che il cliente entra a far parte della customer base del nostro brand. Per le aziende diviene essenziale riuscire ad impostare strategie in grado di diminuire il tasso di churn che, se incontrollato, può avere gravi ripercussioni sia sui ricavi che sull’immagine aziendale.
Phone Collection: come identificare gli spontanei grazie all’Intelligenza Artificiale
All’interno di molte campagne di Phone Collection sono presenti porzioni importanti di debitori che possono essere definiti con la parola “spontanei”. Ovvero: quei profili che ripagheranno il proprio debito senza che sia necessario contattarli per invitarli a farlo. Tra questi possiamo annoverare coloro che hanno semplicemente dimenticato una bolletta scaduta o in attesa che arrivi lo stipendio in ritardo per saldare la mensilità.
Banche e Assicurazioni nell’era digitale: come l’Intelligenza Artificiale traccia il futuro di questi due settori
La digitalizzazione è un processo ormai inarrestabile a cui le imprese di ogni settore devono sottoporsi in maniera adeguata per poter mantenere o acquisire una posizione forte all’interno del mercato di riferimento. Non fanno eccezione banche e assicurazioni che, negli ultimi anni, hanno visto cambiare radicalmente i propri modelli di business, operando un’importante diminuzione del numero di filiali fisiche presenti sul territorio in favore di un notevole aumento di pratiche gestite esclusivamente online e telefonicamente.
Inbound e Intelligenza Artificiale: come aumentare le conversioni delle campagne Customer Service to Sales
Il Customer Service possiede ormai un ruolo di primaria rilevanza per le imprese moderne: oltre ad essere un punto di contatto importantissimo tra azienda e cliente, porta con sé anche la possibilità di poter essere anche utilizzato per aumentare le vendite. Parliamo in questo caso delle campagne di Customer Service to Sales, al cui interno troviamo le strategie di Up-selling e Cross-Selling che permettono all’azienda di incrementare i propri ricavi proponendo ai propri clienti un up-grade dell’offerta attuale o l’acquisto di prodotti e servizi complementari.
Intelligenza Artificiale applicata alla churn prevention: il futuro della relazione con i clienti
La fidelizzazione dei propri clienti è un obiettivo fondamentale per ogni azienda che voglia mantenersi ai vertici del proprio mercato, qualunque esso sia, ma per riuscirci è assolutamente necessario che investa tempo e risorse sia nell’identificazione delle problematiche che possano portare i clienti a cambiare azienda, in modo da risolverle nel più breve tempo possibile, sia nello studio di nuove strategie che siano in grado di massimizzare la retention.
Come raggiungere più facilmente i propri obiettivi in ambito B2B e B2C sfruttando al massimo l’Intelligenza Artificiale
Nel contesto attuale in cui l’innovazione e la digitalizzazione diventano elementi essenziali per assicurare la continuità del business, ogni impresa, a prescindere dal mercato B2B o B2C, ha la necessità di implementare servizi in grado di ottimizzare le risorse interne utilizzate e, soprattutto, di fornire la migliore esperienza al loro target di riferimento, a prescindere che si tratti di altre aziende o dei consumatori finali.