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Todos nós já nos deparamos com um comparador online pelo menos uma vez na vida, seja para escolher a melhor oferta de eletricidade e gás, a operadora de telefonia mais conveniente ou o próximo voo para as férias de verão. Em um mundo cada vez mais complexo, os comparadores on-line fornecem aos consumidores todas as informações necessárias para que eles possam navegar pelo mar de ofertas e encontrar apenas a que melhor se adapta às suas necessidades.

 

Não é por acaso, de fato, que se trata de um setor em constante crescimento e cada vez mais competitivo, no qual, para se manter no topo do mercado, além de vender espaço publicitário em seu site, cada comparador deve conseguir aumentar o número de vendas feitas por meio de seu portal, sobre o qual recebe comissões por cada novo cliente ou uma porcentagem do valor do contrato assinado.

 

Portanto, o sucesso de seus negócios se baseia na necessidade de fornecer um serviço capaz de atender às necessidades dos consumidores de forma rápida e eficiente, a fim de finalizar sua conversão em clientes. Para isso, os comparadores online contam com contact centers (internos ou terceirizados), um ponto de contato fundamental no mundo moderno para manter o contato humano e personalizar o processo de vendas de acordo com as necessidades do consumidor.

 

No entanto, essa abordagem esconde alguns problemas, pois os usuários que solicitam informações sobre ofertas no portal geralmente são tratados de acordo com a lógica FIFO, ou seja, na ordem cronológica em que fizeram a solicitação de contato.

 

Simplificando: se eu clicar no botão “fale comigo” imediatamente após 100 outras pessoas, serei colocado na posição 101 na fila de novo contato.

 

Dessa forma, porém, há um forte risco de que os usuários mais interessados ​​em comprar um determinado produto ou serviço fiquem esperando para serem chamados de volta e fiquem frios, isso faz com que o comparador perca inúmeras oportunidades de vendas.

 

Para poder eliminar essa possibilidade, seria necessário, portanto, analisar todos os pedidos de contato e classificá-los de acordo com a probabilidade real de cada um deles finalizar uma compra, de modo que possam ser processados nessa ordem, evitando o resfriamento e maximizando as oportunidades de vendas. Além disso, conhecendo o interesse do usuário (por exemplo, uma nova apólice de seguro), seria possível atribuí-lo ao operador mais experiente no assunto, de modo que a conversão seria ainda mais provável.

 

 

Mas como é possível obter todas essas informações a partir das solicitações de contato?

 

Utilizando a Inteligência Artificial e a API em tempo real da Plataforma BigProfiles, é possível obter todas as a informações necessárias em tempo real para definir as melhores estratégias de resposta às solicitações dos usuários e maximizar as taxas de conversão. Tudo isso sem a necessidade de conhecimentos em termos de codificação ou ciência de dados.

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