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Optimizacion de asignacion de creditos y ocasion de llamada
Modelo de datos que permite aumentar la asignacion de creditos estableciendo horarios de llamadas a cliente con la mayor efectividad.
Optimización de Asignaciones de Crédito con Modelo BTC
Descripción y Propuesta de Valor: Modelo de predicción que optimiza la asignación de crédito basado en el mejor momento para contactar a los clientes. Este modelo BTC (Best Time to Call) considera variables como el día y la hora de las llamadas para identificar los momentos óptimos, maximizando la probabilidad de aceptación del crédito. La solución permite que el equipo de ventas realice llamadas más efectivas, mejorando la tasa de éxito y reduciendo el tiempo invertido en clientes no receptivos. Ejemplo de Impacto en el Negocio:
Aumento del 20% en la tasa de conversión de llamadas.
Reducción del 15% en el tiempo promedio para concretar una asignación de crédito.
Mejora en la eficiencia operativa, permitiendo que los agentes realicen más llamadas efectivas por día. Integración de Servicios Azure:
Azure SQL: Almacena los datos de predicción y monitorea el estado de cada tarea.
Azure Synapse Pipeline: Gestiona el pipeline que consolida y unifica los resultados de predicciones.
Azure Functions: Automatiza el procesamiento de predicciones por lotes, asegurando que todas las tareas se completen y se actualicen en la base de datos.
Azure Container Instances: Permite ejecutar tareas de predicción en paralelo, optimizando la eficiencia del proceso.