Analytics de Jornada·Saúde Suplementar

IA que identifica clientes insatisfeitos antes que reclamem — e reduziu 12% das multas regulatórias

Um modelo unificado de histórico de contato identifica o padrão de comportamento que precede uma reclamação escalada ao órgão regulador — a tempo de agir antes.

Operadora de Plano de Saúde Suplementar

−12%

em multas regulatórias

O Desafio

O ponto de partida

Identificar o padrão de comportamento que precede uma reclamação escalada diretamente ao órgão regulador era um ponto cego da operação.

A Solução

Como a Arbit resolveu

01Um modelo unificado de histórico de contato identifica os padrões comportamentais que precedem a escalada para reclamação regulatória.
02Isso permite atuação proativa, roteamento especializado e ajuste do atendimento antes que o problema escale.

O Resultado

O que mudou na prática

Resultado Principal

−12% em multas regulatórias

Impacto

Identificação de padrões de escalada antes da reclamação, habilitando atuação proativa da operação.

Tecnologias Utilizadas

Plataformas por trás da solução

Machine Learning Análise de jornada do cliente Modelo unificado de histórico de contato

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