O ambiente econômico muda constantemente e a sua organização precisa se adaptar para se manter competitiva. Instituições financeiras, empresas de energia, telecomunicações, automóveis, serviços públicos e finanças de varejo reconheceram a necessidade de construir um novo modelo de cobrança que utilize análises e resultados avançados para impulsionar processos, ao invés de simplesmente depender de informações estáticas, como dias de atraso.

Infelizmente, a indústria de cobranças tem sido relativamente lenta na adoção de novas técnicas de análise em comparação com outras áreas das organizações (como por exemplo, originação de crédito), e cerca de 72 milhões de brasileiros enfrentam desafios relacionados a dívidas não pagas e restrições de crédito. O investimento no processo de cobrança é muitas vezes esquecido em favor de projetos que visam aumentar a base de clientes. No entanto, com os altos níveis de endividamento dos consumidores brasileiros (ao todo, são 273 milhões de dívidas, que, somadas, chegam a R$ 397 bilhões), os centros de cobrança estão finalmente recebendo a atenção que merecem. Neste blog, veremos as novas tecnologias disponíveis, como elas impactam o processo e maneiras de utilizar as novas tecnologias para se manter à frente da concorrência.

As preocupações regulamentares, as preferências dos consumidores e os níveis crescentes de endividamento dos consumidores criaram a necessidade de rever e renovar o processo de cobrança. Nos mercados de crédito em expansão, novas tecnologias já foram adotadas para melhorar a experiência do cliente no processo de aquisição de crédito. Mas agora é hora de aplicar a mesma abordagem em outros lugares.

O novo modelo de cobrança precisa se concentrar em análises e novas tecnologias, que não estavam disponíveis durante a última crise. Se você é um gestor de risco, é importante garantir que sua organização esteja preparada para gerenciar a incerteza econômica. Adotar análises avançadas e processos orientados a resultados pode ajudar sua organização a ficar à frente da curva e a manter uma vantagem competitiva. Implemente um novo modelo otimizado para o sucesso – e garanta que sua organização não ficará para trás.

A indústria de cobranças tem sido lenta em adotar métodos analíticos. Mas os avanços nos métodos analíticos e no aprendizado de máquina, juntamente com as tecnologias digitais, criaram novas oportunidades, permitindo processos de cobrança mais eficazes e eficientes e revolucionando a forma como os credores interagem com os clientes. A utilização destas análises avançadas significa que instituições financeiras, empresas de energia, telecomunicações, empresas de serviços públicos e de financiamento de varejo podem construir um modelo mais eficiente, resultando num melhor desempenho a um custo menor.

A segmentação de clientes também pode ser melhorada, capturando uma visão mais holística do cliente inadimplente. Isso inclui sua capacidade e disposição de pagar, intenção de pagar e preferência de canal de contato. Impulsionada pela análise, esta nova abordagem determina a melhor estratégia de tratamento possível, a forma ideal de comunicação e o momento ideal para fazer contato. Ao combinar a estratégia de tolerância mais adequada para cada cliente e comunicar através do seu canal preferido, as instituições financeiras podem otimizar tanto a experiência do cliente como o custo de cobrança.

Nos últimos 30 anos, os processos de cobrança tradicionais dependeram fortemente da pontuação de comportamento, dias de atraso e equilíbrio para priorizar estratégias de chamadas efetuadas. No entanto, esta abordagem já não é suficiente no mercado atual. A análise avançada pode permitir o desenvolvimento de estratégias de cobrança mais eficazes, fornecendo uma segmentação mais precisa e uma maior variedade de possibilidades de contato com o cliente. Isto cria um conjunto mais diversificado de canais para comunicação com o cliente, o que melhora a experiência do cliente e proporciona um maior grau de controle nas interações credor-cliente. Esta mudança marca uma mudança dramática em relação ao processo de cobrança tradicional, que depende de classificações estáticas, como dias de atraso ou pontuações de risco, para orientar a tomada de decisão. Ao adotar uma abordagem mais dinâmica que se concentra nos resultados e na propensão de resposta, os credores podem fornecer tratamentos mais individualizados que refletem melhor as preferências e circunstâncias do cliente.

Acima de tudo, a utilização de análises e tecnologias avançadas, como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, permite que as instituições financeiras migrem para um tratamento mais profundo e informado dos seus clientes em risco. Ao aprender com atividades de cobrança anteriores, a atribuição de tratamentos torna-se mais precisa e eficaz ao longo do tempo, gerando eficiências consideráveis e melhorando ao mesmo tempo a experiência geral do cliente.

No geral, é necessária uma combinação de dados comportamentais on-us e off-us, dados de histórico de contatos anteriores e dados sociodemográficos para construir uma visão abrangente e holística do cliente inadimplente.

Os dados comportamentais on-us se referem à interação dentro de uma mesma instituição e incluem o histórico de pagamentos do cliente, histórico de inadimplência e cheques devolvidos, entre outros atributos.

Já os dados comportamentais off-us se referem à interação entre uma instituição e outras instituições e envolvem fontes de dados de terceiros que fornecem insights sobre as obrigações e compromissos financeiros de um cliente, bem como atualizações sobre seu comportamento com base em atualizações quase em tempo real.

Os dados do histórico de contato são essenciais para aprender com tentativas de contato anteriores e modificar a abordagem de tratamento de acordo.

Os dados sociodemográficos podem ser usados para construir perfis de clientes para auxiliar na seleção do canal de comunicação apropriado.

Aproveitar essas diversas fontes de dados e aplicar análises avançadas permite que você crie uma abordagem individualizada para cobranças, com base nas preferências e circunstâncias do cliente. Esta nova abordagem marca um afastamento significativo do modelo atual, que se baseia em classificações estáticas básicas, como dias de atraso ou pontuações de risco único. Com o modelo de cobrança de última geração, o tratamento do cliente final é muito mais personalizado, focado nos resultados e na propensão de resposta.

Pode parecer desafiador implementar tecnologias mais avançadas na sua estratégia de cobrança, mas o papel de um motor de decisão automatizado é fundamental. O uso de dados em tempo real e a tomada de decisão de risco automatizada é a chave para aprimorar seu processo de cobrança de diversas maneiras:

1. Priorização de Devedores: Use algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o histórico de pagamentos, situação financeira e outros dados para prever imediatamente a probabilidade de inadimplência ou atraso no pagamento e permitir priorizar os esforços de cobrança para melhorar a eficiência e eficácia.
2. Estratégias de Cobranças Personalizadas: Conforme mencionado acima, estratégias de tratamento personalizadas significam resultados mais eficazes e taxas de recuperação mais altas.
3. Tomada de Decisão em Tempo Real: Tomar decisões em tempo real permite que você avance rapidamente e ajuste as estratégias de cobrança à medida que novos dados fiquem disponíveis.
4. Custos Operacionais Reduzidos: Limite a necessidade de trabalho manual e permita operações 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem custos adicionais de pessoal, graças à automação de decisões, integração de dados em tempo real e otimizações de aprendizado de máquina.
5. Melhor Conformidade: Os processos automatizados de decisão de risco, para cobranças ou outros, podem ser programados para seguir regulamentos e políticas relevantes (permitindo também diferenças regionais) e reduzir o risco de não conformidade.
6. Experiência Aprimorada do Cliente: Ninguém gosta do processo de cobrança, mas como discutido anteriormente, quanto mais pessoal, respeitosa e apropriada for a estratégia de tratamento, mais facilmente você poderá preservar o relacionamento com o cliente.

Os processos de cobrança tradicionais dependiam fortemente de medidas simplistas, como pontuação de comportamento, dias de atraso e saldo, para priorizar estratégias de chamadas efetuadas. Mas no mercado dinâmico e em rápida mudança, esta abordagem é insuficiente. À medida que a indústria continua a evoluir, é imperativo que os profissionais de cobrança reconheçam o potencial transformador da análise e aproveitem-na para criar uma vantagem competitiva no cenário de cobrança. Fazer isso pode exigir um novo olhar sobre a plataforma de decis