Casos de sucesso

TIM adota analytics para prever demanda de atendimento e melhorar experiência do cliente

Por meio do SAS Forecast Server, operadora conta com previsibilidade de alta precisão, oferecendo maior desempenho e menos custos 

A TIM Brasil passou 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 tenha maior precisão e eficiência na gestão do atendimento de parte de seus 68 milhões de clientes, gerando previsões de alta qualidade de forma rápida e automática.

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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. 

No projeto piloto do Pré-Pago, a operadora já notou benefícios como a redução do desvio no volume em 20% e a ampliação do tempo dos consultores dedicados à análise de 60% para 80%. “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”, 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. 

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. 

 

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