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Cobranzas Consideracion |

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Herramientas que pueden mejorar la tasa de recuperación de deuda en tu empresa

Herramientas que pueden mejorar la tasa de recuperación de deuda en tu empresa

ESCRITO POR Juan Pablo Santelices
Product Owner, Stack de Relacionamiento de Digevo Corp
Herramientas que pueden mejorar la tasa de recuperación de deuda en tu empresa
   
Publicado el 22 de mayo 2019

Hoy en día, la mayoría de las empresas ocupan algo de inteligencia en sus procesos. En el caso de las empresas y áreas de cobranza en una compañía, se utilizan ciertas tecnologías para aplicar políticas de canal y acción de cobro y recuperar una deuda.

Ahora, si bien estas políticas suelen tener buenos resultados, suelen ser estáticas, lo que, a largo plazo, podría dañar o ralentizar el proceso de recupero.

Las plataformas de cobranza, por ejemplo, estandarizan y, en algunos casos, automatizan los procesos en el área, lo que resulta en un tremendo beneficio para la empresa. Son capaces de administrar flujos de cobranza, interfaces de usuarios, los históricos, las últimas acciones con un cliente y los reclamos; incluso son capaces de aplicar acciones a determinados grupos de clientes según sus vectores y datos.

Pero esto es, precisamente, lo que puede perjudicar una tasa de recuperación efectiva: aplicar una misma política para todos los clientes. Llamarlos a todos, por ejemplo, o bien,  a algunos primero enviar un SMS de recordatorio y aplicar una llamada después de ciertos días sin resultados. Este tipo de políticas trata a los clientes como un grupo o generación que se comporta de determinada manera. Hoy en día, con el empoderamiento de las personas y el libre acceso a la información, los clientes anhelan ser tratados como lo que son: individuos.

Por consiguiente, las mejores herramientas para optimizar el proceso de cobranza y mejorar la recuperación de deuda en tu empresa son aquellas que apuntan a políticas dinámicas que se construyan en base a lo que está ocurriendo hoy en día.

Políticas dinámicas: los beneficios de llegar al individuo

La ganancia en adquirir herramientas inteligentes que dinamicen los procesos y personalicen los servicios según cada cliente es que entienden mejor y son capaces de proceder a una segunda mejor acción.

Una de las herramientas más eficaces en aplicar políticas dinámicas es la Inteligencia Artificial, la cual puede ser perfectamente aplicada en el área de cobranzas.

La IA puede percibir sutilezas en la comunicación con el cliente que otras herramientas tecnológicas no. Por ejemplo, si un deudor es contactado vía telefónica y le dice al agente humano o a un bot que no tiene dinero aún para saldar su deuda, ¿para qué insistir al día siguiente?

En políticas estáticas, es más difícil percibir estas particularidades dentro de una cartera de clientes y personalizar la acción a tomar a posteriori. Suele caer en la reiteración de llamadas pese a las declaraciones del cliente, consecuencia de tener campañas y estrategias preconcebidas que no se adaptan al contexto.

Esto, a la larga, perjudica la experiencia, el servicio y la relación de la persona con la empresa.

La rigidez de los sistemas estáticos es corrompido por las tecnologías con IA, las que flexibilizan y toman decisiones a partir de determinados contextos. Conocen mejor al cliente y, por tanto, son capaces de percibir a qué canales y acciones responden mejor.

El Sistema de Recomendaciones de Digevo Corp se creó a partir de la necesidad de tomar decisiones que dejaran de ser genéricas, para segmentaciones gruesas. Es una herramienta que aplica Inteligencia Artificial y toma decisiones de canal y cobro efectivas según las características particulares de cada deudor.

A diferencia de las plataformas de cobranza estáticas, recomendará qué acciones tomar y en qué canal a partir de redes neuronales que piensan y aprenden con la experiencia. Así, la mejor decisión para el cliente no será tomada a partir de un modelo árbol, que es rígido y estático, sino una red de neuronas en constante proceso de aprendizaje y evolución, que está pensada especialmente para optar por lo mejor para ese caso específico, dentro de ese contexto y situación.