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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