Mejorando la estrategia de cobranza en un 30% con aprendizaje automático

Contactar a los clientes digitalmente para recuperar cuentas vencidas es una forma de mejorar su experiencia.

Pero predecir cómo cada cliente prefiere interactuar y adaptar cada paso de su viaje en consecuencia lleva tus cobranzas a niveles completamente nuevos de personalización.

Desglosaremos cómo nuestro aprendizaje automático propietario hace exactamente eso, para impulsar la estrategia de Collect y lograr un aumento del 30% en el rendimiento de cobranzas.

¿Qué son los modelos de aprendizaje automático?

Aprendizaje automático (ML) son una forma de inteligencia artificial. Utilizan grandes cantidades de datos para generar información y predecir resultados específicos. Pero la verdadera belleza de esta tecnología es que los modelos mejoran automáticamente en tiempo real, a medida que reciben más datos.

Entonces, ¿cómo se utiliza en la cobranza de deudas? Bueno, nuestros modelos de ML eliminan la conjetura.

Usando aprendizaje automático, Collect puede:

1. Predecir cómo es más probable que un cliente interactúe con su deuda
2. Personalizar cada viaje de cobranza de acuerdo con preferencias y comportamientos únicos
3. Adaptar las comunicaciones intuitivamente en tiempo real: cómo un cliente interactúa con una comunicación informa lo que recibirá a continuación
4. Proteger a los clientes con nuestro firewall de cumplimiento codificado, asegurando que toda la actividad de cobranza se mantenga dentro de las regulaciones locales
5. Escalar recuperaciones sin límite y con un esfuerzo de trabajo igual en todas las cuentas de clientes

A diferencia de los métodos tradicionales que dependen de la intuición humana o métricas selectivas, el ML aplica información en tiempo real a nivel de cada cliente para crear la estrategia de cobranza definitiva.

¿Cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático de Collect?

Cada vez que un cliente interactúa con nosotros, se registra como un evento único en nuestro almacén de datos, contribuyendo a nuestros 850 millones de eventos (y contando).

Piensa en los eventos como interacciones: como un cliente abriendo un correo electrónico, el momento en que lo abrió, cuánto tiempo pasó leyéndolo, si hizo clic en el enlace de pago o contactó a nuestro equipo de Experiencia del Cliente.

Estos eventos son luego analizados por modelos de aprendizaje automático para determinar qué comunicación debe enviarse a continuación, impulsando la estrategia en cada punto de contacto individual.

A un alto nivel, nuestros modelos se dividen en tres áreas: cuándo contactar, qué enviar y cómo contactar.

Veamos cómo funcionan estos modelos en la práctica. En estos ejemplos, seguiremos a David, quien tiene una deuda pendiente con MyBank.

Qué enviar

Análisis
Para asegurar que su viaje sea el correcto desde el principio, Collect analiza el perfil de David en comparación con nuestro almacén de datos, para entender sus comportamientos y preferencias. Esto incluye factores como la cantidad de deuda que tiene y el origen de esa deuda.

Este análisis alimenta nuestros modelos de ML, para determinar qué mensaje debe recibir David.

Mensajes
Usando una combinación de redactores humanos y nuestro redactor de IA personalizado, nuestros modelos tienen miles de comunicaciones de las que elegir.

Cada mensaje pasa por una exhaustiva revisión de Cumplimiento y pruebas de rendimiento, antes de ser desplegado. Esto asegura que cada comunicación que envía Collect sea de alto rendimiento y cumpla con las normativas. Toma como ejemplo nuestros mensajes escritos por el redactor de IA, que han aumentado las tasas de conversión en un 32%.

Selección
Cuando se trata de selección, nuestros modelos de ML eligen meticulosamente el mensaje que es más probable que motive a David a actuar sobre su cuenta. Toman en cuenta cada detalle, como la línea de asunto, el tono, la llamada a la acción y más en su toma de decisiones, maximizando la conversión en cada oportunidad.

Y no se detiene ahí. Con nuestro modelo de Viaje del Cliente, la interacción de David con un mensaje informa lo que se le envía a continuación. ¿El resultado? Una experiencia del cliente personalizada y receptiva, a lo largo de todo el viaje de cobranza.

Cuándo contactar

El mensaje correcto en el momento equivocado es algo muy típico en las cobranzas tradicionales.

Para contactar a David en el momento perfecto, cada mensaje se envía en el momento en que es más probable que interactúe, hasta el día y la hora específicos. Este cambio por sí solo aumenta las conversiones de pagos por correo electrónico en hasta un 20%.

La frecuencia también es importante aquí, para evitar la sobrecomunicación o que los clientes se sientan acosados. Nuestros modelos de ML logran el equilibrio perfecto entre proteger tanto la entregabilidad como el espacio de respiro, lo que resulta en que InDebted mantenga algunas de las tasas de informes de spam más bajas en la industria.

Cómo enviar

La experiencia de cobranza fluida de David es impulsada por el compromiso omnicanal de Collect.

Al reconocer qué canales son los más receptivos para David, nuestros modelos de ML pueden adaptar su experiencia para ajustarse a su estilo de interacción. Simplemente estar disponibles en los canales que nuestros clientes prefieren elimina los obstáculos y mejora aún más el rendimiento, logrando hasta 7 veces más interacción del cliente que los métodos tradicionales.

La próxima fase: Introduciendo al AI Collector

La dependencia de agentes humanos fue uno de los mayores obstáculos que impedían a los cobradores de deudas crecer, hasta ahora.

Lanzado en 2024, nuestro AI Collector utiliza tecnología de IA conversacional personalizada para manejar consultas de clientes entrantes.

Usando nuestro almacén de datos y un firewall de cumplimiento codificado, el AI Collector opera con una eficiencia inigualable. Gracias a dos modelos de aprendizaje automático: uno para clasificar el propósito de la consulta y otro para determinar qué acción tomar, el 80% de todas las consultas por correo electrónico entrantes son resueltas por el AI Collector.

Por ejemplo, puede proporcionar a los clientes información sobre su cuenta, actualizar detalles existentes o enviar un enlace de pago único en segundos. Esto significa que las consultas simples se abordan de inmediato y con precisión, brindando a nuestros clientes la autonomía que necesitan para volver a encarrilarse más rápido.

El efecto colateral es significativo, ya que libera a nuestro equipo de Experiencia del Cliente para enfocarse en casos más complejos. Actualmente en Beta con uno de nuestros clientes más grandes en Australia, el AI Collector ya está mejorando la eficiencia y la experiencia del cliente.

Collect: La nueva solución de cobranzas de generación

Los modelos de aprendizaje automático de Collect están cambiando cómo los clientes gestionan su deuda y cómo las empresas mantienen un estándar de oro en la experiencia del cliente.

Esta tecnología ya está impulsando un rendimiento un 30% más alto, y seguimos rompiendo ese techo de cristal. Con una inversión continua en el desarrollo de modelos, seguridad de datos y cumplimiento, nuestros clientes pueden recuperar deudas más rápido, de manera más segura y mejor que nunca.

Adéntrate en la nueva generación de cobranzas, no mirarás atrás.

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