Tener la capacidad de definir estrategias de cobranza acertadas dependerá mucho de la forma en la que están compuestos los grupos de deudores con quienes se pondrá en práctica la estrategia. Es entonces cuando nos preguntamos sobre si estamos realizando de una forma adecuada la construcción de estos segmentos o microsegmentos.
La segmentación de la cartera ofrece una visión muy amplia de los clientes, la microsegmentación te ayuda a conocerlos mejor.
Gracias a la implementación de algoritmos basados en Machine Learning podemos desarrollar algoritmos que nos permiten descubrir patrones de comportamiento dentro de la cartera.
La microsegmentación provee a las empresas de una verdadera capacidad predictiva.
La segmentación es un proceso fundamental para dar inicio a cualquier gestión de cobranza masiva. Conocer el comportamiento de la cartera será la base que nos dirá cuál estrategia debemos ejecutar. Sin embargo, hasta ahora se ha venido haciendo con procesos lentos, segmentaciones clásicas basadas en modelos estadísticos sencillos que pasan por alto comportamientos claves de los clientes impidiendo definir las acciones de recupero con el nivel de precisión requerido en estos tiempos.
La Inteligencia Artificial (IA) junto al Machine Learning (ML) nos ofrecen la capacidad de desarrollar algoritmos que nos muestran una radiografía sumamente clara y precisa de la cartera, dando paso a la construcción de segmentos más pequeños o microsegmentos, que permiten identificar con mayor precisión la diversidad de nuestra cartera ofreciendo una experiencia de cobro positiva a los deudores.
Al microsegmentar la cartera, las instituciones financieras, bancos, neobancos, fintechs, financieras, entre otras, pueden trazar acciones más específicas que impulsarán el éxito en la cobranza e inclusive permitirán desarrollar nuevos productos financieros que ayuden a la recuperación de la deuda.
Así podemos definir la segmentación y la microsegmentación
Cuando hablamos de segmentación nos referimos a la clasificación de los clientes de acuerdo a variables demográficas, financieras, tamaño de la cuenta, tiempo de mora, edad, ubicación, entre muchas otras que permiten tener un conocimiento de los deudores y su comportamiento.
Para esto las empresas tradicionales usan herramientas antiguas, modelos estadísticos sencillos, que no muestran un escenario claro de la cartera y la definición de las acciones para el recupero no son óptimas.
Es común la contratación de terceros para hacer un scoring de riesgo de la cartera, lo cual no necesariamente trae resultados positivos, y esto se da porque no se usan las herramientas adecuadas.
En cambio, cuando usamos la tecnología disponible en procesos tradicionales el cambio es radical. Al combinar modelos predictivos y segmentación, se puede generar lo que se llama un enfoque de microsegmentación.
La idea principal es la clasificación de clientes en grupos homogéneos considerando variables que van más allá de lo obvio y lo tradicional, dado su perfil y la probabilidad de recuperación. Los enfoques de acción de cobranza pueden ser definidos de acuerdo con el microsegmento del cliente y cualquier proceso de optimización se puede hacer de forma más concreta.
En Colektia contamos con algoritmos propios de Inteligencia Artificial con los que podemos tener una visión clara y bien definida de la cartera que nos capacitan para tomar acciones a tiempo en función de que el deudor se ponga al día, dando paso al aumento de los índices de recupero.
¿Qué diferencia la segmentación de la microsegmentación?
La Inteligencia Artificial es fundamental
La cantidad masiva de información que se genera a diario y el histórico almacenado de forma estructurada será uno de nuestros activos más valiosos. Sin embargo, tener la información no quiere decir que se la está utilizando eficientemente. El reto es relevar los modelos estadísticos lineales de las empresas tradicionales que han demostrado una efectividad limitada.
Con la microsegmentación basada en Inteligencia Artificial se trata de aprovechar las herramientas que nos da la tecnología como el Machine Learning, para a partir de los datos, entrenar algoritmos con los que podamos conocer a fondo el comportamiento de la cartera.
“Un enfoque basado en datos para el diseño de estrategias puede ayudar a acelerar el proceso de conocimiento de los clientes gracias a la combinación de datos y herramientas sofisticadas como la Inteligencia Artificial y sus derivados, pero debemos ser conscientes que no es suficiente tener acceso a los datos. Un elemento clave es la aplicación de técnicas analíticas apropiadas guiadas por la tecnología”. Jonathan Harley, analista y consultor de ventas estratégicas en FICO.
El desarrollo de una capacidad predictiva real
El centro focal de las gestiones en las empresas tradicionales son los modelos estadísticos, procesos matemáticos simplificados, que les permiten aproximarse a la realidad con la capacidad de hacer predicciones a partir de esas aproximaciones, pero cuando se comparan con los enfoques actuales, vemos que su capacidad predictiva es imprecisa y limitada.
Usando el Machine Learning nuestros modelos predictivos nos permiten definir las estrategias a aplicar incluso con un mes de anticipación, así diseñamos los productos adecuados para ofrecer a cada microsegmento y lograr recuperar la cartera en su totalidad.
De acuerdo al estudio de McKinsey titulado Los Siete Pilares de la Cobranza, este enfoque ayuda a las empresas a identificar el número de clientes que deben ser gestionados a través de los canales automatizados, redirigir a los clientes de alto riesgo a equipos especializados para su trato y a aquellos deudores con cuentas bajas alejarlos de una gestión insistente, entre otros microsegmento de importancia que aumentan la probabilidad de recupero.
Retroalimentación constante
Un elemento fundamental que poseen los modelos basados en Machine Learning que permiten la microsegmentación, es su capacidad de aprender constantemente, y así mes a mes se retroalimentan con el comportamiento de los clientes permitiendo renovar las estrategias de cobranza, una función que es imposible con una segmentación tradicional.
Esta capacidad resulta muy oportuna en escenarios como el actual, donde el comportamiento de los deudores cambia a un ritmo constante. Las empresas deben estar en la capacidad de responder de forma rápida a todas estas variaciones, en función de alcanzar las metas de recupero a pesar de la situación económica mundial.
Un conocimiento mucho más profundo
La visual de una segmentación tradicional es muy básica: Una hoja de excel con datos simples, nivel de riesgo (alto, medio, bajo) estrategia (a partir de qué día comenzar a gestionar) y probabilidad de recupero.
Al observar una cartera microsegmentada, vemos datos significativos que inciden en la recuperación, como es el caso de mejores canales de contacto y el porcentaje de la cartera que responderá por cada vía, las probabilidades de recuperación total de la cartera construidos con niveles de precisión de hasta un 99%.
También podremos ver datos demográficos y financieros del cliente como tipo de cliente, de cartera, cuáles son los días de pago y el producto financiero adecuado, información demográfica como sexo, edad, nacionalidad, estado civil, tipo de empleo, y geográficos como la región y dirección donde vive. Esto nos dará una visualización real de la composición de estos microsegmentos.
Reportería precisa y detallada siempre a tiempo
En las empresas de cobranza tradicionales la mayoría de los procesos son manuales y se llevan en plataformas separadas, lo que retrasa la creación de informes detallados que te permitan tener una visión actualizada de cómo evolucionan los porcentajes de recuperación.
Con la microsegmentación y apoyados de la Inteligencia Artificial estamos en la capacidad de ofrecer informes detallados de forma rápida y anticipada, donde se refleja el comportamiento de cada microsegmento de la cartera, información valiosa para crear estrategias exitosas.
Experiencia con resultados reales
Cuando ponemos a disposición de nuestros clientes las herramienta de análisis inteligente que hemos desarrollado, estamos en la capacidad de entregarles una radiografía de su cartera con microsegmentos acordes al comportamiento de sus usuarios. Esta información les permite establecer acciones orientadas a recuperar la cartera, logrando aumentar la contactabilidad hasta un 75% y como consecuencia también el recupero.
Somos conscientes de que la evaluación inteligente de los datos de una cartera nos permite descubrir patrones de comportamiento que algoritmos antiguos no podrían, por eso desde nuestra llegada a la industria de la cobranza, hemos aplicado modelos de recuperación novedosos basados en Inteligencia Artificial siendo la microsegmentación uno de ellos, a través de este enlace conocerás los beneficios de la microsegmetación de tu cartera.
En Colektia podemos ayudarte a conocer a fondo el comportamiento de tu cartera para que puedas desarrollar estrategias de cobranza acertadas. Contáctanos.
