Call Center Archives - ByRATINGS https://byratings.com/es/success-case-sector/call-center/ Predicting Marketing for Success Tue, 26 Oct 2021 11:48:04 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.2.2 https://byratings.com/wp-content/uploads/2021/05/cropped-touch-32x32.png Call Center Archives - ByRATINGS https://byratings.com/es/success-case-sector/call-center/ 32 32 Atento https://byratings.com/es/success-case/atento/ Wed, 08 Sep 2021 17:28:47 +0000 https://byratings.com/success-case/atento/

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Resultados de un vistazo

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De la Tasa de Matriculación del centro formativo

-21

De los costes de adquisición del cliente (CAC)

25%

De aumento del ROI en las campañas de matriculación

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]]> Landanet https://byratings.com/es/success-case/landanet/ Wed, 08 Sep 2021 17:26:17 +0000 https://byratings.com/success-case/landanet/

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]]> Bosch Services Solutions mejora el rendimiento de sus campañas https://byratings.com/es/success-case/bosch-services-solutions-mejora-el-rendimiento-de-sus-campanas/ Wed, 08 Sep 2021 17:00:09 +0000 https://byratings.com/success-case/bosch-services-solutions-mejora-el-rendimiento-de-sus-campanas/

AI Management en educación

La utilización de inteligencia artificial en las campañas de captación de alumnos

Cliente

Universidad internacional de La Rioja (UNIR)

Sector

Educación universitaria

Tiempo

4 semanas
12/10/2020 – 11/11/2020

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Resultados de un vistazo

30%

equipo técnico PhD

286

proyectos de IA

286

proyectos de IA

La necesidad del cliente

El centro de formación tenía la necesidad de gestionar la gran cantidad de leads generados en las campañas de marketing (SEO, SEM, portales, ferias…). Con el fin de priorizar aquellos leads que más probabilidades tenían de convertirse en matrícula, precisaba de:

  • Un sistema de cualificación de leads en tiempo real.
  • Mejorar Retargeting in-site y off-site

Nuestro objetivo

1.

Segmentar

Dividir los usuarios en función del interés en matricularse.

2.

Adaptar

Adecuar las estrategias de marketing diferenciadas para cada segmento.

3.

Optimizar

Mejorar las campañas y loscanales de venta en función de la segmentación.

4.

Aumentar

Elevar la tasa de
conversión sin reducir el volumen de leads.

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“Con Click Ratings conseguimos aumentar nuestras ventas in-site y reducir nuestros costes publicitarios al dirigirnos a los usuarios con mayores probabilidades de conversión.”

John Doe
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]]> Así consiguió Contesta mejorar los resultados en una campaña de telemarketing para una financiera https://byratings.com/es/success-case/asi-consiguio-contesta-mejorar-los-resultados-en-una-campana-de-telemarketing-para-una-financiera/ Wed, 08 Sep 2021 16:12:00 +0000 https://byratings.com/success-case/asi-consiguio-contesta-mejorar-los-resultados-en-una-campana-de-telemarketing-para-una-financiera/

Así aumentó Contesta un 30% su ratio de conversión

El uso de inteligencia artificial en telemarketing

Cliente

BPO y servicios de Contact Center

Sector

Contact center y BPO

Tiempo de análisis

12 semanas

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Resultados de un vistazo

31%

Aumento de los ingresos por comisiones 

3x

Registros con un una probabilidad de venta 3 veces mayor que la media

29%

Reducción de los costes de llamada

Call center

La necesidad del cliente

Contesta Teleservicios es una empresa que ofrece soluciones de contact center y equipos comerciales para telemarketing. Debido a la gran cantidad de llamadas que tiene que gestionar, contactó con ByRatings para ordenar los registros de una campaña outbound en base a las probabilidades de venta
para una entidad financiera.

  • Un sistema de cualificación y ordenación de registros
  • Mejorar el contacto útil de la campaña 

Our objective

1.

Segmentar

Segmentar los usuarios en función de las posibilidades de venta y de los ingresos por cada cliente

2.

Ordenar

Ordenar las llamadas del Call Center en base a la segmentación del algoritmo

3.

Optimizar

Incrementar la comisión por los ingresos totales de la campaña

4.

Aumentar

Aumentar la Venta Cruzada y el Upselling a los clientes actuales
de la entidad

cropped-touch.png

Los datos de nuestro éxito

Análisis de variables

El algoritmo fue desarrollado usando el histórico de las campañas previas. Para el estudio se analizaron las variables de usuario de la compañía, de producto y de ventas.

Rendimiento del algoritmo

El algoritmo determinó 5
segmentos  ̈Rating ̈ en función
de las probabilidades de Venta. Se detectaron segmentos con
una propensión a la venta hasta
3 veces superior a la media.

Resultados del proyecto

Pasados 3 meses los ingresos de comisión por venta aumentaron un 31% y la Reducción del 29% en el Coste de Llamadas gracias a la priorización

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“El equipo de Ricard Bonastre fue pionero en aplicar inteligencia artificial y en modelar un negocio como el del contact center para aplicar algoritmos predictivos. Desde su creación hemos caminado juntos y no dejan de sorprendernos cada día con algo nuevo”.
Jose Luis Moral
Managing Director
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