Proposta de Teste: Alavancagem da Conversão via Modelo Preditivo

Author

Eric

O Problema e a Hipótese Nula (H₀)

Atualmente, nossa força de vendas opera com uma taxa de conversão média de 11%, referente ao sistema Melhor Oferta. Existe, assim, uma oportunidade clara para otimização através da personalização em escala.

  • Hipótese Nula (H₀): A introdução de um sistema de recomendação personalizado não produzirá um aumento estatisticamente significativo na taxa de conversão de vendas em comparação com o método atual.

A Proposta e a Hipótese Alternativa (H₁)

Propomos o desenvolvimento de um “Assistente de Oferta Inteligente”, uma ferramenta proativa integrada ao sistema de atendimento nas agências.

  • Visão: No início de cada atendimento, o agente recebe um alerta com a oferta de maior propensão de aceite para aquele cliente específico, junto com os argumentos de venda mais eficazes.
  • Hipótese Alternativa (H₁): Nossa abordagem elevará a taxa de conversão média para um patamar superior a 11%, e essa diferença será estatisticamente significativa (p < 0.05).

O “Assistente Inteligente” em Ação (Exemplo Visual)

Para tangibilizar a ideia, este seria o alerta (pop-up) que o agente comercial veria na sua tela:

Mockup do Assistente de Oferta Inteligente

Metodologia e Plano Experimental

A validação da H₁ será feita através de um Teste A/B (Experimento Controlado), garantindo a medição precisa do impacto da nossa intervenção. O desenho do experimento proposto é o seguinte:

Desenho do Teste A/B

O Motor por Trás dos Insights

A personalização do “Assistente Inteligente” é alimentada por uma combinação de três fontes de dados, o que torna nossa abordagem única:

  1. Dados Comportamentais (O que o cliente FAZ): Cliques no app, simulações realizadas, páginas de produtos visitadas.

  2. Análise da “Linha do Tempo” (O que o cliente DIZ): Utilizamos técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) para extrair eventos de vida e sentimentos das interações textuais no CRM.

  3. Perfil Sócio-Demográfico (Quem o cliente É): Dados de idade, segmento e, futuramente, perfil geracional para adequar o tom da comunicação.

Este segundo exemplo ilustra o poder da análise textual:

Exemplo de Insight via NLP

Próximo Passo Sugerido

Este é um esboço inicial para nossa conversa. Com seu feedback, podemos refinar este plano e, se fizer sentido, estruturar um piloto de 3 meses para validação.