Uma startup focada em crédito B2B buscava otimizar a aquisição de clientes ao mesmo tempo que mitigava riscos financeiros. Precisava de um modelo eficiente para priorizar leads com maior potencial de fechamento e menor inadimplência.
Desenvolvemos um modelo preditivo inovador que combinava, em uma única métrica, propensão à conversão e risco financeiro. Com o uso de técnicas avançadas de machine learning, atingimos uma acurácia acima de 85%, permitindo melhor priorização dos leads. Além disso, estruturamos os primeiros funis inbound da startup, com campanhas direcionadas e dashboards detalhados para monitoramento completo dos resultados de vendas e marketing.
Com esse modelo inovador, a startup passou a realizar suas primeiras vendas provenientes diretamente do inbound, ampliando seu mercado com alta previsibilidade e eficiência.
Entenda nossa atuação nos pontos críticos dos funis dos nossos clientes aplicando IA e dados ao crescimento de vendas.
Criamos um modelo de inteligência artificial para prever a margem de contribuição (CM) de cada usuário do RappiCard, com 80% de acurácia e 90% na identificação de clientes com margem negativa.
Unificamos a visão de Produto e Growth implementaando dashboards de product analytics no Reclame Aqui, e treinando o time de produto no Growth Mindset e no arcabouço analítico necessário para a nova fase de crescimento do RA
Reestruturamos o programa de canais indiretos contemplando redesenho da estrutura organizacional comercial, funil de vendas, definição de KPIs operacionais e estratégicos, sistema de remuneração e uma matriz de fidelização.