Contact IQ
Inteligencia aplicada a contactos y cobranza
MÓDULO DE LIMPIEZA DE NÚMEROS
El objetivo es mejorar la eficiencia eliminando números que son un desperdicio de recursos y esfuerzos.
Verificación automática:
• Integración con APIs de validación de números (p. ej., servicios de carrier lookup o HLR).
• Detección de números inactivos, portados o con errores de formato.
• Detección de números bloqueados o en listas negras locales.
Análisis de histórico:
• Identificación de números que nunca respondieron en un periodo prolongado.
• Marcar números que consistentemente generan respuestas negativas como «desconocido» o «fuera de servicio».
Implementación técnica:
• Base de datos centralizada: para almacenar el estatus de los números y su historial de marcación.
• Automatización con bots: un bot puede marcar números específicos para comprobar si siguen activos.
• Integración con CRM: sincronización automática para limpiar datos en el CRM en tiempo real.
MÓDULO DE OPTIMIZACIÓN DE HORARIOS CON IA
Este módulo buscará predecir el mejor momento para contactar a cada cliente, basado en patrones y análisis de tendencias.
Machine Learning:
• Algoritmos entrenados con datos históricos de contacto para identificar los horarios más efectivos por tipo de cliente.
• Modelo predictivo que actualiza recomendaciones con cada nuevo dato capturado.
Factores a considerar:
Zona horaria y hábitos de contacto locales.
Días y horas donde ha habido más respuestas exitosas.
Segmentación de clientes (ejemplo: clientes frecuentes vs. ocasionales).
Dashboard de recomendaciones
Visualización de las mejores franjas horarias para cada grupo de clientes.
Alertas en tiempo real si un contacto responde fuera del horario previsto, ajustando las predicciones futuras.
Implementación técnica
Motor de IA: Basado en Python (usando librerías como TensorFlow o PyTorch) o mediante plataformas como AWS SageMaker o Azure ML.
Integración con sistemas de marcación: Como Genesys Engage Outbound o cualquier sistema de contact center.
Uso de Big Data: Análisis de grandes volúmenes de intentos de marcación para alimentar los algoritmos.
MÓDULO DE OPTIMIZACIÓN DE HORARIOS CON IA
Este módulo buscará predecir el mejor momento para contactar a cada cliente, basado en patrones y análisis de tendencias.
Auto-ajuste dinámico de campañas:
El sistema podría detener automáticamente los intentos a un número después de varios intentos fallidos y marcarlo para revisión.
Notificación automática de números inválidos
Si un número no existe, la aplicación envía un aviso al área responsable para actualizar los datos del cliente.
Características Destacadas
Uso de IA para asignar más recursos a los contactos con mayor probabilidad de ser efectivos, basado en patrones históricos.
Integración con Speech Analytics
Identificar palabras clave en respuestas para ajustar las campañas (p. ej., «no puedo ahora», «llame después»).
Módulo de cumplimiento normativo
Alertas para garantizar que las campañas de cobranza cumplan con las leyes locales, como la ley de protección al consumidor.
Módulo de Estrategias Digitales y Sociales
Monitoreo de Tendencias en Redes Sociales
Escaneo de hashtags populares relacionados con el sector financiero y de consumo.
Identificación de patrones de comportamiento en plataformas como Facebook, Instagram, WhatsApp y X (antes Twitter).
Análisis de menciones y sentimiento alrededor de tu empresa o productos relacionados con tu industria.
Análisis Predictivo para Estrategias Comerciales
Basado en Machine Learning, el sistema detecta momentos clave para lanzar campañas de venta o marketing (ej.: Buen Fin, Navidad, temporadas específicas).
Sugerencias automáticas de tipos de contenido y mensajes clave alineados con las tendencias actuales.
Sugerencia de Estrategias en Medios Digitales
El sistema propone cuándo y dónde lanzar campañas para maximizar impacto, incluyendo:
WhatsApp: Mensajería directa con recordatorios personalizados.
Facebook Ads: Promociones orientadas según segmentos de audiencia.
Instagram: Publicaciones y Reels para captar la atención de públicos jóvenes.
Análisis de Audiencias y Comportamientos
El sistema puede sugerir segmentaciones para campañas basadas en intereses detectados en redes.
Comparación de efectividad entre campañas en redes y llamadas tradicionales, permitiendo ajustar estrategias de cobranza y venta.
