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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