La segmentación tradicional de carteras ya es cosa del pasado, se necesita lograr un mayor nivel de precisión que es solo posible a través de la microsegmentación, una técnica que nos permite tener un conocimiento amplio y detallado de los clientes y así desarrollar estrategias de cobranza más personalizadas.
La microsegmentación ha demostrado excelentes resultados en distintas áreas de la industria financiera.
Estudios realizados por NGDATA demuestran que los clientes quieren una atención personalizada.
En Colektia hemos logrado resultados importantes en la recaudación gracias a la microsegmentación.
En un artículo previo definimos el concepto de segmentación y microsegmentación de las carteras y establecimos las diferencias entre ambas, dejando claro que a través de la microsegmentación, es decir, la clasificación de los clientes en grupos homogéneos, considerando su perfil y capacidad de recuperación, podremos desarrollar una gestión de cobranza eficiente.
La utilización de tecnologías como el Machine Learning desarrollan una capacidad predictiva que permite definir estrategias de cobranza precisas con un mes de anticipación y el diseño de productos adecuados para cada microsegmento. Por ejemplo, cuando las instituciones financieras, bancos, neobancos ofintech, microsegmentan sus carteras, tienen la posibilidad de conocer a fondo el comportamiento de sus clientes.
En esta segunda entrega sobre la microsegmentación abordaremos sus beneficios y cómo la Inteligencia Artificial y sus subáreas ayudan a potenciar esta estrategia.
Al microsegmentar tu cartera podrás:
Identificar las necesidades de los deudores
La microsegmentación nace a partir del análisis de grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa gracias al uso de la Inteligencia Artificial, permitiendo hacer en tiempo récord, perfiles detallados de cada grupo de clientes, identificando sus necesidades y posibles requerimientos no solo en cuanto a cómo prefiere ser contactado durante la gestión de cobranza sino también que productos prefiere recibir.
Con esta estrategia se identifican variables personales, comportamientos que dan una clara señal de lo que necesita el cliente para poder ponerse al día con la deuda.
De acuerdo a una investigación hecha por Bankintech, la mayoría de los bancos han segmentado tradicionalmente a los clientes por ubicación geográfica, factores demográficos y parámetros financieros, pero la misma ha resultado ineficiente para comprender lo que quieren los clientes.
En una encuesta realizada por la empresa NGDATA, menos del 30% de los clientes sienten que las ofertas de servicios de sus bancos están personalizados a sus necesidades individuales.
Los resultados muestran que los clientes quieren atención individual, y esto es algo que los métodos tradicionales de segmentación no pueden resolver.
Focalizar la estrategia de cobranza
El proceso de microsegmentación nos permite identificar patrones de comportamiento comunes en cada microsegmento. Esta información tan detallada es la base para definir estrategias personalizadas para cada grupo, aumentando así las probabilidades de recuperación.
Con nuestra herramienta, una solución basada en el análisis de datos, el uso de la Inteligencia Artificial y algoritmos predictivos, las instituciones financieras han creado campañas y estrategias enfocadas en cada microsegmento teniendo como resultado un incremento significativo en sus índices de recupero.
Aprovechar mejor los recursos
Cuando solo se hacen segmentos de la cartera con modelos estadísticos tradicionales no tenemos oportunidad de definir a través de cuáles canales hay mayor probabilidad de que los clientes respondan, por lo que se tiene que invertir tiempo y personal enviando el mismo mensaje a los clientes a través de distintas vías esperando establecer contacto por alguna.
Aplicando los modelos predictivos durante la microsegmentación, en Colektia logramos predecir cuál canal tendrá mayor receptividad en cada grupo de clientes, ahorrando así tiempo en la gestión.
Optimizar la oferta de productos
El análisis de datos en la microsegmentación nos da la capacidad de diseñar y ofrecer productos financieros que se adapten mejora las necesidades de cada micro segmento aumentando las posibilidades de recuperación de la deuda.
“El poder de analizar la información de cada microsegmento, ayudará a tener una visión más profunda de los patrones existentes y así crear productos personalizados”. Sylvester Kaczmarek, empresario experto en Inteligencia artificial.
Durante años las decisiones sobre qué términos de recuperación o productos financieros ofrecer a un cliente se dejaba al azar, guiado por la experiencia del agente de cobranza o siguiendo pautas lineales que no estaban enfocadas a las necesidades del cliente.
Cuando se usan técnicas avanzadas de Machine Learning dentro de cada microsegmento, somos capaces de identificar las dinámicas de pago del cliente, tanto la disposición como la capacidad de pago en tiempo real, en especial en momentos como el actual cuando la economía mundial está presentando cambios constantes, así podemos recomendarle los términos y productos que mejor se adapten a sus necesidades y posibilidades del momento.
Mejorar la experiencia de usuario
Siempre es importante que pensemos en la experiencia que tiene el usuario con la gestión de cobranza y los productos. La microsegmentación ofrece una experiencia más personalizada y menos invasiva que se adapta a las preferencias y necesidades reales del cliente. Una mejor experiencia aumenta las probabilidades de pago.
De acuerdo a un estudio realizado por Cisco, el 72% de los clientes bancarios que tuvieron una experiencia negativa de servicio al cliente se comprometieron menos y en el peor de los casos terminaron cambiando de institución financiera.
Queda muy claro que la satisfacción del cliente es crucial para toda empresa, pero esto solo puede lograrse teniendo un conocimiento más detallado del usuario y sus necesidades.
Lo estamos logrando
Somos conscientes de que la evaluación inteligente de los datos nos permite descubrir patrones de comportamientos que algoritmos antiguos no podrían y que son relevantes para la creación de estrategias de cobranza efectivas.
Gracias a este enfoque en el abordaje de carteras, logramos reducir la gestión promedio hasta un 50%. Con nuestra herramienta de análisis inteligente de datos nuestros clientes, tienen acceso a una visual detallada de cada microsegmento de su cartera, definidos por el comportamiento de cada cliente y otras variables que los ayudan a establecer acciones directas orientadas a la recuperación de la deuda.
En Colektia podemos ayudarte a conocer a fondo el comportamiento de tus cliente, microsegmentando tu cartera, para que puedas desarrollar estrategias de cobranza acertadas.
Si estás listo para darle un giro a la manera en la que haces tu gestión de cobranza, contáctanos.
