Desafio
Uma empresa de serviços buscava aumentar sua base de clientes. Para esse fim, todos os anos ela adquiria bases externas com milhares de leads. O problema era que a empresa não tinha tempo e pessoas o suficiente para contatar toda a base. Com o tempo, a empresa também foi percebendo que muitos desses leads eram muito pouco qualificados. No entanto, a empresa não tinha como diferenciar entre os leads de alta e de baixa qualidade.
Solução
A Rexer Analytics analisou 200.103 leads fornecidos pelo cliente e ao cruzá-los com dados do Salesforce da empresa, constatou que 1.579 se tornaram clientes (taxa de conversão de 0,8%). Após o desenvolvimento e avaliação de vários modelos preditivos, um modelo de regressão logística foi eleito para prever quais leads se provariam os mais bem qualificados.
Resultados
Ao atribuir uma pontuação preditiva para cada lead, o modelo foi capaz de identificar aqueles com maiores chances de se tornarem clientes. Desta forma, a empresa passou a fazer duas coisas: i) direcionar seus esforços em um pequeno grupo de leads com alta probabilidade de se tornarem clientes; ii) identificar um grande grupo de leads com poucas chances de realizar negócios, de forma a não contatá-los.
Ao identificar leads 710% mais propensos a comprar, a empresa conseguiu reduzir seus custos de aquisição, ao mesmo tempo em que viu um grande crescimento em seus índices de vendas.
Como funciona
Evolução da solução
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