CRM e Intelligenza Artificiale: l’accoppiata vincente per un futuro al vertice del mercato
Ogni impresa moderna ha la necessità di adottare un approccio sempre più customer centric, in grado di ascoltare i bisogni e i desideri dei consumatori e che tenga conto della loro continua evoluzione per rispondervi in maniera proattiva, assicurando così la stabilità del proprio business. Ciò diviene possibile offendo una customer experience di alto livello in grado di assicurare diversi vantaggi sia a breve, che a lungo termine. Il cliente soddisfatto dei prodotti,dell’esperienza di acquisto e del post vendita, è fedele al brand, caratteristica che lo porterà ad acquistare nuovamente e consigliando anche il prodotto ad amici e parenti, oltre a lasciare ottimi feedback.
Come aumentare le vendite selezionando i contatti giusti grazie all’Intelligenza Artificiale
Il Call Center rappresenta un mezzo di contatto di grandissima importanza per le aziende, poiché permette di veicolare l’immagine di brand mantenendo il contatto umano e rendendo possibile la personalizzazione dell’esperienza a seconda delle necessità del cliente. Non è un caso che aziende appartenenti a diversi settori, da Utility a Telco, passando per il recupero crediti e fino al no-profit se ne servano per migliorare i propri risultati in termini di acquisition, retention, cross-selling e collection, contribuendo alla crescita costante di questo mercato, come abbiamo già visto in questo articolo.
1 – Individua i clienti giusti con l’Intelligenza Artificiale | BigProfiles
Individua i clienti giusti. BigProfiles identifica i segmenti ad alto potenziale nella tua customer base per migliorare il target delle tue campagne di cross-selling, up-selling e win-back. Potenzia le tue campagne Quale, tra i tuoi prodotti, è il migliore per Marco? Confrontando i dati di Marco con quelli dei clienti che hanno acquistato i tuoi […]
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.
Piattaforma BigProfiles
Predici i comportamenti dei tuoi clienti Usa l’intelligenza artificiale per predire la probabilità di acquisto e di churn, la propensione al cross-selling o a ripagare un debito. Scopri come funziona Sfrutta la potenza del machine learning Addestra un modello predittivo semplicemente collegando il tuo CRM Che sia una propensione all’acquisto o una probabilità di abbandono, […]
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.
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.