A relação entre um consumidor e uma empresa não termina no momento da conversão, na verdade, pode-se dizer que este momento é apenas o começo. A partir dos esforços da empresa para tentar adquirir novos clientes, passamos a todas aquelas atividades e estratégias a serem postas em prática para manter o cliente recém- adquirido ligado à nossa marca e aumentar seu Customer Lifetime Value do Cliente, tentando vender-lhe produtos complementares capazes de atender suas necessidades.
Se vimos aqui estratégias destinadas a reter nossos clientes, neste artigo vamos nos concentrar em como uma empresa deve se comportar a fim de conseguir aproveitar ao máximo sua base de clientes, realizando vendas após a conversão inicial do consumidor.
Em seguida, trataremos da venda cruzada, ou seja, da venda de um produto ou serviço complementar ao que o nosso cliente já comprou de nossa empresa.
Normalmente, as campanhas de cross-selling são gerenciadas por BPOs, que recebem uma lista de contatos provenientes diretamente do CRM da empresa Cliente com o objetivo de realizar o maior número possível de vendas na tentativa de maximizar a receita da Base de Clientes.
Vamos dar um exemplo: um Call Center recebe todos os meses de um banco 100.000 contatos para vender um novo produto para seus correntistas. Normalmente, o processamento desta lista ocorre aleatoriamente, ou seja, procedendo ao contato sem uma estratégia de base, mas simplesmente esperando a sorte de poder entrar em contato com aqueles perfis que realmente estão interessados em comprar um novo produto.
A fim de otimizar sua campanha de vendas e aumentar as taxas de conversão, o BPO precisaria analisar os perfis da lista com antecedência, de modo a fazer contatos direcionados e excluir, ou pelo menos reduzir, o uso de recursos em clientes pouco interessados e muito difíceis de converter.
Para poder realizar este estudo preventivo das listas, é necessário equipar-se com tecnologias capazes de prever a propensão à compra das pessoas a serem contatadas. Uma delas é a Inteligência Artificial, com a qual BigProfiles criou uma plataforma ideal para este tipo de estratégia de vendas.
Usando BigProfiles, torna-se possível analisar o histórico de conversões na Base de Clientes do banco e inferir a partir deles quais clientes têm maior probabilidade de comprar um novo produto, de modo a proceder ao seu contato.
Tomando o exemplo anterior, o BPO, tendo a necessidade de fazer 100.000 contatos por mês, poderia pedir ao banco 130.000 registros, ou seja, o 30% a mais, analisar o número total de clientes que obteve e manter os 100.000 mais propensos a comprar aquele produto, devolvendo ao cliente os 30.000 com a menor probabilidade de conversão.
Ao fazer isso, o BPO é capaz de aumentar as vendas em 30% sem aumentar o número de contatos realizados ou operadores utilizados para o processamento.
Se você quiser saber mais, visite-nos em bigprofiles.com, ou solicite uma demonstração.