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La Inteligencia Artificial aplicada al sector cobranzas


Si la tecnología hace que todo se renueve, ¿Podrá la innovación también afectar el sector de las cobranzas? La respuesta es sí.


Definitivamente, la pandemia del COVID-19 hizo que no solo se perdieran vidas sino también puestos de trabajo, empresas, dinero, entre otros, e inevitablemente ocasionó que muchas personas dejaran de pagar sus deudas por falta de liquidez.


Esto, a su vez, generó que uno de los sectores más afectados sea el de las cobranzas. ¿Cómo pagarían sus deudas si ya no tenían trabajo? Entonces, se hizo evidente la necesidad de cambiar de estrategia e innovar. Y es que, estando en medio de una crisis, no podían seguir aplicando los mismos métodos; por más que hubieran funcionado en el pasado, la situación era nueva y era algo que nadie había afrontado antes.


Entonces, ¿Cómo se renovaron? ¿Qué es lo ‘nuevo’ que está aplicando el sector de las cobranzas?


Se trata del uso de inteligencia artificial. Estos algoritmos y programas que analizan datos, “aprenden” y realizan predicciones, todo de una forma que es considerada inteligente, he ahí el nombre de la tecnología.


Pero ¿Cómo esto se puede aplicar a las cobranzas? Definitivamente, la automatización, las predicciones y la personalización son armas poderosas que pueden ayudar a que un cliente pague lo que debe de manera más rápida.

· A través de la automatización, por ejemplo, puedes llegar a tu cliente en el momento exacto, y sin necesidad de realizar tareas manuales. Además, puedes programar los mensajes a través de diferentes plataformas, como SMS, WhatsApp, correos electrónicos e incluso llamadas.


· Otra herramienta son los algoritmos basados en Machine Learning. A través de ellos puedes realizar una segmentación más adecuada de tu cartera de clientes, de manera que puedas predecir su comportamiento o realizar un scoring más acertado y de manera automática.


· Los modelos predictivos ayudan a determinar cuáles son los productos más adecuados para cada cliente. Al analizar el comportamiento y las diferentes variables disponibles para el perfil de tu cliente, podrás determinar cuál es el producto que mejor les conviene, por ejemplo, si ofrecen un refinanciamiento, algún acuerdo de pago específico o un replanteo de las condiciones.


· Además, también se produce un aprendizaje para las siguientes campañas. Al analizar toda la data, los diferentes algoritmos podrán concluir cuáles fueron las estrategias más exitosas, que requirieron menos acciones y que dieron mejores resultados, creando así una combinación ganadora que puede ser aplicada a la próxima campaña.


¿Cuáles son los beneficios de usar la inteligencia artificial en la estrategia de cobranzas?


Personalización:

Pueden ofrecer a los clientes una experiencia personalizada, recurriendo a los canales que más consultan, los horarios que más le convienen, el medio de pago que prefiere, entre otros aspectos. No todos los clientes reaccionan de la misma manera ante un mensaje de texto o no todos están disponibles para hablar durante la mañana, por ejemplo.


Reducir tiempos:

Al automatizar ciertas tareas y tener a tu disposición un análisis más profundo del perfil de los clientes, reduces el tiempo de atención que se dedica a esa cobranza ya que elegiste la estrategia correcta sin haber tenido que intentar varias veces, logrando el objetivo de una manera más rápida.


Reducir costos:

Por otro lado, al elegir los métodos correctos de contacto, también eliminas envíos y ‘touch points’ innecesarios, lo que se traduce en una optimización de los costos. Por ejemplo, en lugar de llamar a tu cliente cinco veces, se optará por un contacto por whatsapp y una llamada final.


En general, el uso de la inteligencia artificial aplicada a las cobranzas permite conseguir mejores resultados, ya que, al conocer a tu cliente, podrás seleccionar la estrategia más eficiente y así, obtendrás una mejor respuesta de su parte.


Definitivamente, se trata de un cambio en el paradigma, pero que ha llegado en el momento adecuado: al enfrentar una crisis que demandaba exactamente eso.


Redacción MidPoint

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