El creciente uso de los planes de pago BNPL y el aumento del costo de vida han llevado a unos índices de morosidad sin precedentes. Tanto que Bloomberg ha informado que la deuda de tarjetas de crédito de los estadounidenses asciende a casi un billón de dólares, lo cual incluye un aumento de 61 000 millones entre 2021 y 2022. Por eso, más personas que nunca están entrando en el proceso de cobranza, lo que requiere que los emisores de crédito sean más eficientes y capaces de procesar mayores volúmenes, sin afectar negativamente la experiencia del cliente.
La tecnología y la segmentación tienen un papel crucial en el éxito de la solución, ya que ofrecen a los equipos de cobranza la capacidad de acelerar, enriquecer y mejorar las estrategias de tratamiento y contacto mediante el uso del ML y la IA. McKinsey afirma que el uso de grandes conjuntos de datos de los clientes y el ML pueden reducir las pérdidas en hasta un 5 % en 3 meses. Además, brinda una visibilidad clara de las situaciones financieras a las que se enfrentan los clientes, lo cual facilita ofrecer soluciones personalizadas a escala, lo que a su vez mejora en gran medida el performance de la cobranza.
La segmentación de clientes impulsa el performance de la cobranza al usar datos integrados y herramientas basadas en la IA, lo que permite separar las cuentas en grupos específicos y automatizar los protocolos de tratamiento según las características de cada cuenta. Para esto, se necesitará una plataforma de cobranza configurable que ofrezca una visión integral de los datos y las características de los clientes que pueden incluir, entre otras cosas, información demográfica, actividad de cobranza/cuentas, frecuencia de pago y más. Las herramientas de ML luego interpretan estos datos para segmentar las cuentas en grupos según el riesgo.
Los grupos segmentados se asignan de forma automática a planes de tratamiento configurados por tu equipo mediante flujos de trabajo predeterminados. Mejor aún, las plataformas realmente eficientes pueden analizar datos sobre la eficacia de los miembros del equipo de cobranza y asignarlos a grupos específicos que necesitan asesoramiento y apoyo. Por ejemplo, un grupo de alto riesgo puede necesitar que alguien del equipo de cobranza se ponga en contacto directamente para resolver situaciones complejas, mientras que los grupos de bajo riesgo probablemente respondan de manera positiva a un simple mensaje de texto SMS. La segmentación no solo te proporciona visibilidad de tus clientes y su situación financiera, sino también soluciones automatizadas que mejoran la eficiencia y el performance de la cobranza.
Si tus procesos, plataformas y estrategias de cobro están obsoletos, te resultará complicado detectar ineficiencias en las distintas fases, sobre todo si gestionas un gran número de cuentas morosas con diversos factores que los han llevado a esta situación de morosidad. No comprender el contexto de la morosidad y no tenerlo en cuenta a lo largo del proceso hará que la respuesta rara vez sea la adecuada.
La segmentación de clientes te permitirá mejorar la eficacia en cada fase del proceso de cobranza. Si lo abordas en las primeras fases, podrás identificar casos potenciales de autorrecuperación, y los agentes podrán centrarse en las cuentas de alto riesgo y reducir las tasas de compound roll. Los flujos de trabajo de cobranza en las fases finales se centran en maximizar la recuperación mediante la automatización y la IA. Puedes decidir el mejor enfoque para optimizar y mejorar tu proceso de cobranza y la experiencia de tus clientes.
Un aspecto clave del proceso de cobranza moderno es el enfoque en el cliente. Debes ser capaz de identificar a los clientes que se sienten aislados y que tienen dificultades en las diferentes fases del plan de tratamiento. De lo contrario, es posible que vivan una experiencia estresante que reduzca las posibilidades de pago y dañe la reputación de la marca. Esto puede ser un obstáculo difícil para los sistemas convencionales sin capacidad de segmentación.
El análisis y el ML integrados en la segmentación de clientes impulsan un flujo de trabajo adaptado a cada grupo de cuentas. Usar datos históricos y un análisis combinado con la tecnología omnicanal te permitirá saber qué clientes están pasando por una situación difícil, además de desarrollar rápidamente un plan de tratamiento que simplifique el proceso y facilite el pago. El resultado es un procedimiento que no solo guiará al cliente en el proceso de cobranza, sino que te permitirá alcanzar los KPI importantes con eficacia.
Para gestionar el creciente número de cuentas que entran en el proceso de cobranza, la segmentación te permite aumentar la eficacia y mejorar la experiencia del cliente. Pero antes necesitas una plataforma configurable que te de visibilidad de tus clientes y las herramientas necesarias para implementar soluciones individuales para las distintas cuentas.
Debt Manager es una plataforma de cobranza configurable que te brinda visibilidad de tus clientes y herramientas para presentar flujos de trabajo automatizados y lanzar campañas hiperpersonalizadas. Puedes aprovechar la IA y el ML para presentar perspectivas, análisis e informes que mejoren los resultados del plan de tratamiento y mejoren el performance de la cobranza. Si quieres saber cómo Debt Manager puede mejorar tu proceso, ponte en contacto con un miembro de nuestro equipo hoy mismo.