Empresas tradicionais adotam solução Big Data para otimizar cobranças de consumidores

September 28, 2018

Plataforma da Deep Center permite que empresas aumentem eficiência dos seus departamentos de cobrança, ganhando maior assertividade e reduzindo custos

 

Com o objetivo de aumentar a assertividade das suas operações, empresas tradicionais estão adotando uma solução com foco em big data analytics e inteligência artificial para otimizar as operações de cobranças junto aos seus clientes. Fornecida pela Deep Center, empresa especializada em soluções Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning, a plataforma permite que as empresas aumentem a eficiência dos seus departamentos de cobrança, ganhando maior assertividade, reduzindo custos e aumentando os ganhos com o uso dessas tecnologias.

 

A partir de uma plataforma conhecida como Discovery, que coleta os dados de diversas naturezas, as empresas conseguem se conectar com suas fontes de cobranças e visualizar informações da sua operação em tempo real, assim tomando decisões que auxiliem na correção de determinados rumos. Alguns dos indicadores que mais são sensíveis na área de cobrança são as chamadas atendidas, os custos por chamadas, a taxa de conversão e as chamadas improdutivas.

 

"Empresas como os bancos Pan, Votorantim e Omni, a Via Varejo, DXC e a CSU adotaram recentemente a tecnologia. A Deep Center também auxilia empresas como Rodobens, Recovery e diversas assessorias de cobranças, que atendem diversos setores da economia, como finanças, saúde e varejo.


De acordo com Gabriel Camargo, sócio-fundador da Deep Center, empresa especializada em gestão de informações e responsável pela plataforma, a utilização da tecnologia BigData é fundamental para o ganho de produtividade. “A nossa proposta com a solução foi trazer novos insights como a melhor hora para cobrar um inadimplente, identificando qual o meio mais eficiente e, sobretudo, como se antecipar para evitar a perda de um cliente”, diz.
Com a plataforma Discovery, da Deep Center, as empresas poderão ter acesso a uma análise de dados preditiva para embasar decisões mais assertivas na hora de abordar os seus clientes. A solução permite coletar, limpar, normalizar e integrar dados estruturados ou não estruturados em uma fábrica de Big Data, independentemente de sua diversidade e da quantidade de fontes e assessorias conectadas. Isso feito, ela passa a entregar ao gestor desde a visão global do negócio em tempo real, até o detalhe das interações com os clientes.

 

Com mais de 22 milhões de dados processados diariamente, a Deep Center tem soluções que vão desde a apresentação de monitoria e diagnósticos até o desenvolvimento de modelos analíticos e preditivos."

 

Empresas como os bancos Pan, Votorantim e Omni, a Via Varejo, DXC e a CSU adotaram recentemente a tecnologia. A Deep Center também auxilia empresas como Rodobens, Recovery e diversas assessorias de cobranças, que atendem diversos setores da economia, como finanças, saúde e varejo. Com mais de 22 milhões de dados processados diariamente, a Deep Center tem soluções que vão desde a apresentação de monitoria e diagnósticos até o desenvolvimento de modelos analíticos e preditivos.

 

Sobre a Deep Center:
A Deep Center é uma empresa de gestão da Informação para escritórios de cobrança, gestão de ativos, financiamentos, renegociação de dívidas, seguros, vendas, cobrança, SAC e contact centers. Surgiu em 2015 para romper com a forma tradicional em que todo o ecossistema analisa dados, sendo a primeira empresa no país a unir a alta tecnologia em Big Data com o skill do segmento de contact centers e cobrança para realizar a gestão da informação para a tomada de decisões. Com mais de 6 milhões de dados processados diariamente, a empresa tem soluções que vão desde a apresentação de monitoria e diagnósticos até o desenvolvimento de modelos analíticos e preditivos. Tem entre seus clientes Rodobens, Viavarejo, DXC, Banco Votorantin, Honda, CSU, Recovery, Banco Pan, Yamaha, Omni, Flex, System Interact, CobCred, Grupo Multicobra, Orcozol, TRC-Taborda, Advocacia Antônio Samuel da Silveira.