Una universidad online que recibe miles de solicitudes de información cada mes sobre sus becas y programas de estudio. Su principal desafío era identificar rápidamente qué contactos mostraban un interés real en participar en el proceso de beca, para que el equipo de admisiones pudiera centrarse en ellos.
El reto
El departamento de información invertía mucho tiempo en llamadas iniciales que no siempre terminaban en candidatos interesados en la beca. Esto provocaba:
Horas perdidas en leads que nunca enviaban el material solicitado para participar en la beca.
Saturación del equipo de admisiones.
Baja eficiencia en la conversión de solicitudes en candidaturas reales.
La universidad necesitaba una forma más ágil de calificar leads interesados en la beca.
La solución
Con Ringr, la universidad implementó un agente de voz outbound, capaz de optimizar el proceso de calificación de leads interesados en la beca:
Realiza llamadas salientes a los contactos registrados en el sistema, asegurando un seguimiento ágil y automatizado.
Cualifica el lead validando si el estudiante está realmente interesado por optar a la beca y dispuesto a enviar el material requerido para participar.
Valida el interés determinado, durante la conversación, si el lead confirma su disposición a participar enviando el video o audio solicitado.
Apoyo al equipo humano entregando únicamente los leads cualificados al equipo de admisiones, evitando que inviertan tiempo en contactos poco relevantes o sin intención de postularse.
De esta manera, el proceso de calificación se volvió más rápido, eficiente y centrado en candidatos con interés real en acceder a la beca.
El impacto
La implementación del agente permitió a la universidad:
Contactar automáticamente con todos los leads sin depender de más personal.
Reducir el tiempo del equipo humano en llamadas iniciales.
Mejorar la tasa de conversión en general, al priorizar estudiantes realmente motivados.
