TIM adota ferramenta para prever demanda de atendimento e garantir experiência do cliente

 A TIM Brasil reforça seu compromisso com a qualidade e eficiência do atendimento ao cliente e passa a adotar a solução SAS Forecast Server, uma ferramenta automatizada focada na previsão da demanda dos consumidores em seus canais de suporte. A plataforma permite que a companhia, que conta com, aproximadamente, 68 milhões de clientes, tenha maior precisão e eficiência na gestão do atendimento, gerando previsões de alta qualidade de forma rápida e automática.

A ferramenta calcula, de forma automatizada, a expectativa de atendimentos para cada mês levando em conta variáveis como sazonalidades, vencimentos de contas, suspensões de serviço, entre outras. A partir destas informações é possível prever, por exemplo, os dias e os horários em que se espera pico de atendimento e preparar as equipes para oferecer a melhor experiência.

“Com o processo automatizado e dados mais precisos, conseguimos ter previsibilidade de volumes e custos. Quanto mais precisas são nossas projeções, melhor o desempenho de custo e operacional. No projeto piloto do Pré-Pago já notamos benefícios como a redução do desvio no volume em 20% e a ampliação do tempo dos consultores dedicados à análise de 60% para 80%”, comenta Angela Montet, Diretora de Customer Relations Monitoring da TIM Brasil.

Para dar início ao projeto, a TIM e a SAS realizaram, ao longo de um ano, um projeto piloto na base dos clientes Pré-Pagos e desenvolveram diferentes modelos até chegar ao formato final. Com acompanhamento dos times estratégicos, foi possível definir as principais variáveis e chegar a versão que já está sendo utilizada. Atualmente, o projeto está em funcionamento nos segmentos Pré-Pago e Controle, com previsão de expansão para Pós-Pago e Voz Corporativo em 2023.

Próximos passos

Com a adoção da ferramenta, os próximos passos contemplam a evolução na modelagem estatística, incluindo o uso de elementos de Inteligência Artificial por meio do SAS Visual Forecasting, que cria previsões de forma rápida e automática utilizando técnicas de machine learning. Além disso, a ideia é expandir a metodologia para todos os canais de atendimento.

“Seguimos evoluindo para oferecer, cada vez mais, a melhor experiência para os nossos clientes e tornar o atendimento um diferencial. A implementação da ferramenta vem ao encontro deste objetivo, permitindo um salto na capacidade do time em identificar correlações entre eventos e o comportamento de contato do cliente de forma rápida e mais assertiva”, ressalta Angela.

FORUM DE RELACIONAMENTO

A TI INSIDE promove no dia 7 de março uma painel sobre a regulamentaçao do setor de atendimento, com a particpçao da Anatel e IDEC. Veja a grade e faça sua inscrição no site.

Tags

Compartilhe

Setor de TI habilitado a ter parte dos R$ 6 bilhões adicionais do BNDES ao plano Brasil Soberano
Governança de IA desafia operadoras de telecom nos próximos anos
Governança de IA desafia operadoras de telecom nos próximos anos
Alia mira formação em IA e prevê R$ 45 milhões em projetos até o fim do ano
Alia mira formação em IA e prevê R$ 45 milhões em projetos até o fim do ano
MCTI destaca Alia como apoio ao Plano Brasileiro de IA
MCTI destaca Alia como apoio ao Plano Brasileiro de IA
Redução de capital: Telefônica pagará R$ 4 bilhões a acionistas
Instituto Atlântico inaugura hub de IA em Fortaleza; investimento foi de R$ 15 milhões
Instituto Atlântico inaugura hub de IA em Fortaleza; investimento foi de R$ 15 milhões
Regulamentação para acolher nova interpretação do Artigo 19 do MCI fortalecerá ANPD
Regulamentação para acolher nova interpretação do Artigo 19 do MCI fortalecerá ANPD
MCTI prepara programa nacional de bolsas em IA inspirado em laboratório do Instituto Atlântico
MCTI prepara programa nacional de bolsas em IA inspirado em laboratório do Instituto Atlântico
Ligga tem prejuízo de R$ 142,5 milhões em 2025
Ligga tem prejuízo de R$ 142,5 milhões em 2025
Alares investe em modernização de rede para suportar cargas de IA
Alares investe em modernização de rede para suportar cargas de IA