El 56% de las empresas mexicanas tienen cuentas por cobrar pero paradójicamente el 70% de ellas aún no implementan soluciones digitales de cobranza.
Al mismo tiempo, cerca del 10% de personas utilizarán servicios de banca móvil luego del COVID-19, por lo que se impone emplear activos digitales. Éstos no deben limitarse a intervenciones aisladas, como e-mails o mensajes de texto, sino a desarrollar capacidades de cobranza holísticas y centradas en el cliente con la tecnología digital como eje. Es decir, transformarse a “digital-first” en cada punto del recorrido, con soporte de centros de contacto e interacciones personales.
Las soluciones digitales también ofrecen la posibilidad de crear mensajes personalizados y de establecer ciclos de feedback para la mejora continua a nivel de micro-segmento.
Además, con interacciones digitales como primera opción, se realizan pagos 12% superiores a los contactados por los canales tradicionales. Esto genera eficiencias de costos y en los casos donde los clientes no saben manejar las herramientas digitales, conviene educarlos acerca de los beneficios y convencerlos de migrar a estos canales.
Ahora, las instituciones que implementan soluciones digitales logran varios puntos de mejora en tasas de resolución y triplican los pagos de préstamos en toda la cartera.
En sintonía con ello, el costo del sector de cobranzas desciende al menos 15%.
Pero las soluciones “digital-first ” deben ser lideradas por un stack de analítica avanzada, dotado de inteligencia artificial. Esto ayudará al prestamista a administrar estratégicamente los riesgos en todas las etapas de soporte a clientes. También lograrán optimizar los resultados tanto para sus clients como para la compañía.
Ahora, para la analítica avanzada se requieren datos, y por ello los prestamistas deben esforzarse por expandir sus modelos con nuevas fuentes de información e indicadores de riesgo alternativos. Esto implica mejorar las métricas tradicionales y las características de los préstamos con insumos referidos al comportamiento de los clientes, patrones de gasto y posibles reacciones. El objetivo es crear una perspectiva de 360 grados del cliente.
A partir de decisiones basadas en datos, la inteligencia puede ser inyectada a los recorridos de cobranza para crear un servicio más receptivo y personalizado. Los modelos comunes de soporte a intervenciones específicas incluyen pago espontáneo (self-cure), valor en riesgo, emparejamiento de cobradores y deudores, análisis de sentimientos, selección de canales y mejor oferta.
La analítica también juega un papel vital a la hora de comprender las necesidades y los comportamientos de los clientes. Los prestamistas deben intentar contactar inicialmente a los tomadores por sus canales favoritos. Esta acción por sí sola puede generar un aumento del 10% en los pagos.
La segmentación efectiva, en todos los casos, resulta clave. Sin embargo, las metodologías tradicionales, como la segmentación económica por tiempo de mora o valor de las deudas, son insuficientes. En cambio, las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a las entidades a redireccionar a los clientes hacia interacciones más eficaces.
Pero a la par de la ciencia de los datos también se requiere “arte”. Esto significa pensar como un experto en marketing y mostrar que los intereses de los clientes coinciden con los propios.
El uso de lenguaje simple y directo y la empatía, por ejemplo, son palancas poderosas, especialmente si se las vincula a un entendimiento real de la situación y el estado de ánimo del cliente.
Como en todo, la simple digitalización debe empatarse con un diseño integral de gestion que responda a las mejores experiencias de los consumidores y clients internos de las herramientas tecnológicas.
Investigador y experto en innovación
