Le relazioni tra un’azienda e i suoi clienti possiedono una dimensione sempre più centrale nelle strategie d’impresa: il feedback e le opinioni dei consumatori sono fondamentali e possono condizionare la reputazione e l’immagine di brand di qualsiasi azienda, dalla più grande alla più piccola.
Questo discorso si rivela ancor più importante all’interno delle campagne di vendita in outsourcing, quelle affidate cioè da un committente ad uno o più BPO. In questi casi risulta difficile per l’azienda committente riuscire a mantenere un controllo sulla pressione che tali campagne hanno sul mercato, con il rischio che si crei un effetto boomerang per l’immagine e la reputazione del nostro brand.
Poniamo il caso in cui una multinazionale del settore utilities estragga dal proprio CRM o acquisti 200.000 anagrafiche da diversi editori di liste, le divida in 4 segmenti e le assegni ad altrettanti BPO per la lavorazione.
Per riuscire a massimizzare il tasso di conversione, i call center procedono al contatto di ciascuno dei profili all’interno delle liste, senza però considerare la probabilità di acquisto dei prospect presenti in esse, né l’impatto che la loro lavorazione avrà sul mercato.
Il contatto reiterato su prospect che non sono interessati ad acquistare un prodotto o servizio, come dicevamo inizialmente, non solo non concorre ad aumentare i tassi di conversione, ma può potenzialmente danneggiare l’immagine e la reputazione del brand.
Per risolvere questo problema diviene necessario procedere ad un’analisi preventiva delle liste, che siano esse comprate o estratte dal proprio database, in modo da poter conoscere la propensione all’acquisto dei contatti in esse presenti. Una volta fatto ciò, sarà possibile procedere all’assegnazione di quelle porzioni di lista in cui sono presenti dei prospect ad alto potenziale, escludendo le altre.
In questo modo, i BPO che si occuperanno dell’outsourcing potranno mantenere il tasso di conversione stabile e, soprattutto, evitare di esercitare troppa pressione sul mercato rischiando di danneggiare l’immagine del brand.
Come è possibile conoscere la propensione all’acquisto dei clienti in anticipo?
Grazie alla piattaforma di Intelligenza Artificiale BigProfiles che, attraverso un’interfaccia intuitiva e user-friendly, permette anche a chi non possiede competenze in data science, di creare modelli predittivi in grado di definire attraverso un semplice score la probabilità di acquisto di ogni contatto presente in una lista, permettendo così di impostare le migliori strategie a seconda dei casi.
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