Maximize Value Across the Entire Customer Lifecycle
CRIANDO SUPERPODERES NAS COBRANÇAS :
USE A ANÁLISE PREDITIVA PARA MAXIMIZAR OS PAGAMENTOS E CONSTRUIR EXPERIÊNCIAS DE MARCA BEM DEFINIDAS
ANÁLISE PREDITIVA NAS COBRANÇAS: maximize os pagamentos e a fidelidade construindo superpoderes A frase “não todos os heróis usam uma capa” foi ouvida pela primeira vez nos departamentos de cobrança em 1982 ... Esse ponto não é exatamente verdade, mas talvez pudesse ser. As equipes por trás de sua estratégia de cobrança (equipe de cobranças, riscos e operações) são os heróis do seu departamento. Eles ajudam os clientes na parte mais estressante do ciclo de vida do cliente: transformar um cliente em risco em um cliente fiel. E é assim que, ao recuperar a dívida desses clientes, o seu negócio seria favorecido para continuar crescendo. Os heróis em seu departamento podem não usar capas, mas os especialistas em cobranças trabalham para criar uma experiência que defina a marca e que tenha o poder de transformar o vilão em herói aos olhos do cliente. Criptonita nas cobranças: os quatro desafios chave que sua equipe de cobranças deve superar 1. Experiência do cliente fragmentada – From reliance on dialers to contact customers to difficulty making sure collections experiences are seamless, challenges caused by disparate systems and legacy technology prevent collections teams from creating experiences that build loyalty. 2. Número crescente de contas em risco – Economic uncertainty increases defaults and lowers payments. Without strategies that can automate the identification of high-risk accounts, segment those most likely to pay, and allocate resources to high value-at-risk accounts, collections teams face consistently higher risk of write-offs. 3. Estratégia de cobrança reativa – Reacting when accounts go into default limits the impact your collections team can have on losses. Without the ability to identify at-risk accounts early, organizations cannot work with customers to proactively prevent default. 4. Reservas crescentes destinadas à perda de crédito – As economic uncertainty drives increasing defaults, financial organizations are forced to increase loan loss reserves to protect against unrecovered funds. Minimizing recidivism rates and improving collections is essential to keeping loan loss reserves under control.
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Análise preditiva – Transformando sua equipe de cobranças em um super-herói A equipe de cobranças de hoje enfrenta um cenário mais complexo e desafiador do que nunca. Para treinar o departamento de cobranças em aumentar o engajamento, gerar fidelidade e maximizar os pagamentos, é necessária uma infraestrutura tecnológica que dê suporte à eficiência por meio da automação, bem como a decisões mais inteligentes por meio de análises preditivas. Para elevar sua equipe de cobrança e transformá-la de herói em super-herói, analisaremos as maneiras pelas quais a análise preditiva, apoiada pela tecnologia, pode ajudar a criar estratégias de cobranças mais eficientes e eficazes, reduzindo tempos de inadimplência e penalidades e minimizando as reservas para perdas de crédito.
1. Preveja inadimplências de forma proativa
Quando as instituições financeiras planejam suas estratégias de cobrança, é comum que as ações de cobranças se concentrem na identificação de contas no início da inadimplência. Eles contam com a equipe de cobranças para ser capaz de reagir rapidamente a contas inadimplentes e ajudar a controlar os cancelamentos. Trabalhar antecipadamente com contas inadimplentes é fundamental para o sucesso em todos os negócios. Porém, ao reagir aos problemas em vez de prever e prevenir problemas de inadimplência, as instituições financeiras estão perdendo a oportunidade de ajudar os clientes que apresentam comportamentos de risco precoces que geralmente levam a atrasos nos pagamentos. A tecnologia em constante evolução abriu a oportunidade para as organizações de serviços financeiros monitorarem ativamente as contas, detectando, assim, certos gatilhos que poderiam indicar problemas financeiros iminentes: uso crescente da linha, comportamento de pagamento flutuante, uma pontuação de menor crédito, menos renda, etc. Modelos preditivos podem ser implementados para determinar qual combinação de fatores mais frequentemente leva os clientes a entrar no processo de cobrança. Usando métodos de processamento em batch, em tempo real ou híbrido, as empresas podem identificar o risco logo no início, usando score de risco preditivo para mostrar quais contas estão em maior risco. Isso permite que a equipe de cobranças trabalhe com os clientes e ofereça recursos, como educação sobre “saúde” financeira ou acesso a ferramentas de inscrição automática, para ajudar os clientes a fazer pagamentos de forma mais confiável.
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Ao trabalhar proativamente para reduzir o número de clientes que entram no processo de cobrança, uma empresa pode alocar menos reservas para perdas de crédito, reduzir a pressão sobre a equipe de cobranças e melhorar a eficiência geral.
2. Melhora a microssegmentação
A segmentação tradicional coloca os devedores em grupos amplos que determinam as estratégias de tratamento. Com processos automatizados e análises preditivas, a equipe de cobranças pode dividir os clientes em microssegmentos que podem ser usados para tratamentos de contas, otimizando assim as próximas etapas. Para conduzir a microssegmentação, a equipe de risco e cobranças deve usar dados internos e externos para fornecer uma imagem completa da condição financeira de um cliente. Uma variedade de modelos preditivos pode ser usada para aprimorar a segmentação, levando em consideração alguns fatores: disposição para pagar, capacidade para pagar, presença em listas de “não ligar” e comprometimento, entre outros.
3. Maximize a eficiência de recursos
A eficiência da cobrança também é uma consideração importante ao segmentar clientes e otimizar estratégias de tratamento. Modelos preditivos podem ser usados para alocar recursos que podem ser mais eficazes. Para isso, as equipes de cobrança devem implementar modelos que respondam à pergunta: Qual o melhor caminho a seguir com base não só no cliente, mas também na disponibilidade e custo dos recursos? O resultado efetivo dos modelos de análise de cobranças será uma segmentação que permita o uso máximo dos recursos e do dinheiro recuperado ao menor custo possível. Muitos pontos de dados operacionais podem ser usados para ajudar na segmentação: disponibilidade de recursos, eficiência de recursos e os agentes com maior probabilidade de converter contas de “padrão” em contas correntes.
4. Otimize as opções de liquidação/pagamento
Treinar agentes de cobranças para fazer a oferta certa no momento certo é muito importante para sua estratégia de cobrança. Para isso, os agentes devem ser capazes de ver e analisar todos os dados, não apenas de uma conta específica, mas também de todas as contas inadimplentes. Isso ajudará você a entender quando é o momento de fazer um contato e que valor oferecer. Esperar que os agentes possam acessar e analisar os dados para fazer uma oferta é obviamente irreal, a menos que possuam superpoderes analíticos. Isso significa que muitas ofertas fornecidas podem não ser adequadas, reduzindo assim a capacidade de fazer pagamentos.
A solução para esse problema são ferramentas analíticas que podem coletar e analisar rapidamente dados em casos históricos comparáveis para prever a oferta ideal. Este caso de uso de análise preditiva
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pode ajudar os agentes a entender qual porcentagem da dívida é normalmente recuperada em casos semelhantes. Dessa forma, eles podem usar essas informações como referência para determinar o valor mínimo a aceitar e o valor máximo que podem pagar. Por exemplo, ao invés de potencialmente aceitar uma oferta de 60% do saldo com poucos dados, eles teriam as informações necessárias para saber que o benchmark está realmente em torno de 70% e como mínimo deveriam aceitar 65%. Com dados para orientar os agentes, sua equipe de cobranças verá aumentos exponenciais nos valores de liquidação, reduzindo o número de cancelamentos de contas e reservas destinadas à perda de crédito.
5. Otimize estratégias de contato
Para criar uma experiência de cliente que defina a marca, a equipe de cobranças deve ir além do discador automático para direcionar a estratégia de cobranças. Uma abordagem centrada no cliente para cobranças significa interagir com os clientes no momento certo e da maneira certa. A experiência de cobrança deve ser consistente para que as interações com o cliente sejam simplificadas, eficazes e o mais discretas possível. Enquanto muitos discadores se concentram em momentos-chave do dia para entrar em contato com os clientes, a equipe de risco e cobranças pode implementar modelos de análise preditiva que analisam dados como histórico de contato ou atividade da conta, para prever o tempo e o método adequado de contato. Para implementar modelos analíticos para determinar como e quando, a empresa precisa criar um sistema de cobranças consistente que reúna todas as informações relevantes em um só lugar. Ao fornecer uma fonte certa para a equipe de riscos e cobranças, uma empresa pode garantir que as interações com o cliente sejam documentadas e acessíveis e que todas as informações possam ser facilmente usadas para informar os modelos. Quando os clientes escolhem quais dívidas priorizar, é vital criar experiências de marca que gerem engajamento e fidelidade do cliente, tanto para aumentar a disposição de pagar quanto para melhorar a retenção de clientes. Ao otimizar as estratégias de contato de “não ligar”, e-mail e lógica de contato, a equipe de cobranças pode se concentrar nos métodos de contato de alto custo em contas de alto valor que estão em risco. Isso permite que as equipes maximizem os esforços nas áreas que oferecem os maiores retornos. Em contraste, métodos de baixo custo podem ser ativados para contas com maior probabilidade de responder a um push mínimo. Métodos como e-mail, mensagens de texto e correio de voz podem ser usados para estimular a “autocura” com o objetivo final de fazer com que os clientes se inscrevam no pagamento automático, reduzindo assim a porcentagem de reincidência.
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6. Priorizar agências de cobrança
Quando as estratégias de cobrança falham, a análise preditiva de cobranças ainda pode ser usada para maximizar a porcentagem de recuperação. Um caso de uso eficaz para análise preditiva é prever qual agência de cobranças tem maior probabilidade de recuperar uma conta específica. Os modelos podem analisar rapidamente os dados de cobranças históricas para determinar qual agência teve mais sucesso com contas semelhantes no passado. Os modelos também podem levar em consideração a largura de banda de uma agência, o número de casos recentemente enviados a cada agência e a porcentagem provável de dívida que cada agência irá recuperar. Com essas informações, uma equipe de cobranças pode priorizar a atribuição de dívidas a agências específicas com base no valor em risco e outros KPIs principais em um esforço para maximizar o valor a ser recuperado.
7. Otimize os modelos de cobranzas
Talvez a ferramenta mais valiosa que a análise preditiva pode oferecer à sua equipe seja a capacidade de otimizar modelos de cobranças. De modelos de machine learning até testes de “champion-challenger” a análise pode ajudá-lo a fazer e responder perguntas como “o que aconteceria se” para iterar e melhorar os modelos de cobranças. Você pode analisar o desempenho do modelo em tempo real para receber notificações de aviso antecipado sobre quedas de desempenho do modelo. Você também pode experimentar novas fontes de dados para encontrar maneiras de melhorar a precisão do modelo. E, finalmente, você pode identificar e eliminar as estratégias que levam ao aumento do percentual de reincidência.
A otimização do modelo ajuda a refinar e testar novas estratégias em todo o ecossistema de cobranças, o que, por sua vez, melhora a eficiência, aumenta os pagamentos e reduz o nível de reservas destinadas à perda de crédito, que sua organização precisa.
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Potencializando a análise preditiva - Colabore com os superpoderes em cobranças Enquanto muitos super-heróis obtêm seus poderes por meio de acidentes estranhos ou peculiaridades genéticas, sua equipe de risco e cobranças não precisa procurar “aranhas radioativas” ou ter nascido em um planeta distante para implementar a análise de cobranças. Na verdade, construir o ecossistema para dar suporte à análise preditiva pode ser realizado em apenas alguns meses.
As equipes que apoiam as estratégias de cobranças precisarão se concentrar em três áreas principais:
Integração de dados
Os dados contêm as respostas às suas perguntas sobre cobranças, por exemplo, esta conta é de alto risco? É provável que essa conta se cure automaticamente? Como está funcionando a estratégia? Podemos fazer mudanças para reduzir a reincidência? Qual é a melhor maneira de interagir com um cliente específico? Qual é o melhor recurso para maximizar o pagamento em uma conta específica? Quais estratégias geram maior fidelidade do cliente? Os dados oferecem insights históricos e em tempo real que melhoram a precisão de seus modelos preditivos e, por sua vez, a eficiência de sua equipe de cobranças. Conectar sistemas distintos e integrar dados em ferramentas de análise é uma etapa essencial na implementação da análise de cobranças. Isso representa um desafio para muitas organizações, onde a integração de fontes de dados pode levar semanas ou meses. A escolha de uma ferramenta de análise que simplifica a integração e facilita o acesso aos dados reduz rapidamente o tempo de implementação e permite um retorno mais rápido do investimento.
Automação
Automatizar processos manuais que sobrecarregam a equipe de cobranças, como a abordagem que os agentes fazem aos clientes com “autocorreção”, nos permite focar esses recursos valiosos em tarefas que os computadores não podem resolver, como interagir e dar suporte aos clientes. As ferramentas de análise podem determinar quais contas podem ser gerenciadas por meio de automação e quais requerem intervenção humana. As mesmas ferramentas podem automatizar a tomada de
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decisões, colocando contas em segmentos específicos. Isso permitirá determinar os passos a seguir e iniciar estratégias de contato por meio de marcadores, mensagens de texto e sistemas de e-mail.
Com as ferramentas de automação certas, você pode automatizar todo o processo de cobranças até o ponto em que a experiência da sua marca e a abordagem centrada no cliente determinem que o engajamento humano é a etapa certa.
Ferramentas de análise e decisão
Para conduzir a uma melhor estratégia de cobranças, você deve ser capaz de implementar rapidamente modelos de análise preditiva e processos de tomada de decisão. Implementar, testar e usar ferramentas analíticas, como modelos preditivos e de machine learning, deve ser simples, qualquer que seja a linguagem do modelo ou ferramenta de ciência de dados que você está usando. No entanto, para muitas empresas, implementar o modelo é desafiador e, muitas vezes, cabe a um fornecedor ou equipe de desenvolvimento recodificar o modelo em uma linguagem compatível com seu sistema atual. Ao selecionar ou desenvolver tecnologia para capacitar a análise de cobranças e a tomada de decisão, é fundamental que os gerentes de projeto possam testar e implementar modelos em qualquer idioma para dar suporte à agilidade de cobranças. Análise de cobranças: a capa que sua equipe de cobranças precisa para voar A análise de cobranças é o superpoder que sua equipe precisa para transformar um cliente em risco em um cliente fiel. Com a tecnologia certa e uma equipe de risco talentosa para implementar análises preditivas e estratégias de tomada de decisão, você pode treinar rapidamente seu departamento de cobranças para aumentar os pagamentos e reduzir os cancelamentos de contas. Implementar uma análise de cobranças é uma decisão win-win que transformará seus heróis de cobranças em super-heróis focados para construir uma experiência de marca mais definida. Alguns benefícios incluem: maior eficiência e eficácia, além do maior número de pagamentos efetuados.
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Você gostaria saber como a Provenir pode ajudar sua empresa a implementar análises preditivas no processo de cobranças?
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