Évolution de votre stratégie de recouvrement au-delà du linéaire vers l'intelligent

Par Tracy Glen : Responsable des clients

Dans ce guide, nous examinerons comment les stratégies de recouvrement sont généralement formées, ce qui est pris en compte lors de leur développement et, surtout, comment elles peuvent être améliorées.

Stratégies champion et challenger, évaluation des risques, segmentation - vous en avez probablement entendu parler. Les agences de recouvrement s’engagent à faire évoluer le développement de leur stratégie pour améliorer les performances de recouvrement et les taux de conversion. Mais là où ces stratégies de recouvrement étaient autrefois innovantes, leur nature linéaire signifie qu’elles ne répondent pas à la manière dont les consommateurs souhaitent réellement interagir avec leur dette. 

Nous examinons de manière critique les pratiques de recouvrement standard utilisées par la plupart des agences aujourd’hui et discutons de la manière dont la personnalisation, les données et les canaux numériques permettent une solution entièrement nouvelle qui peut maximiser les résultats de recouvrement.

Partie un : Comment les agents de recouvrement peuvent-ils s’adapter aux comportements modernes des consommateurs ?

Avant de plonger dans les détails des stratégies de recouvrement, mettons en place le contexte sur la manière dont les consommateurs d’aujourd’hui effectuent des achats, recherchent du soutien et gèrent leurs comptes. 

Poussée vers les canaux numériques 

Il n’est un secret pour personne que le consommateur moderne préfère interagir avec les entreprises par le biais de canaux numériques tels que le chat en ligne ou l’e-mail par rapport aux canaux plus traditionnels de recherche de soutien comme le téléphone. Entre 2019 et 2021, les transactions numériques ont augmenté de 36 % alors que la pandémie a accéléré l’adoption.

Dans une étude McKinsey de 2019 sur la montée des canaux numériques dans le recouvrement de dettes, tous les types de risques et soldes confondus, l’e-mail était le canal d’engagement préféré des clients de cartes de crédit. Les SMS arrivaient en deuxième position, suivis des appels téléphoniques et des lettres. Pendant ce temps, les pratiques des agents de recouvrement traditionnels ne suivent pas le rythme des préférences évolutives des consommateurs.  En 2022, Transunion a constaté que plus de 90 % des agences utilisent encore le numérotage manuel (téléphone) et les lettres comme principaux moyens de communication. 

Commodité avant tout 

Avec l’accessibilité numérique en constante augmentation, les clients de tous les secteurs sont attirés par des services et des transactions qui offrent ce niveau de commodité. Les couches de friction et les retards de résolution sont un désavantage immédiat, 44 % des consommateurs déclarant que la commodité est leur raison de changer de marque. Cependant, dans le recouvrement de dettes, ils n’ont pas le choix de leur fournisseur - leur seule option est de se désengager complètement de leur dette. 

 Soutenir les clients pour qu’ils gèrent eux-mêmes leurs comptes signifie leur donner une autonomie numérique et une expérience pratique.

Il est clair que la grande majorité des clients souhaitent avoir la possibilité de résoudre leurs comptes à leur propre rythme, d’une manière qui reflète l’expérience numérique qu’ils reçoivent dans d’autres transactions quotidiennes.

Offres numériques accrues et changements générationnels 

Des chats virtuels à la banque numérique, tous les secteurs ont utilisé la technologie pour faire évoluer leur expérience client. Dans l’ensemble, les consommateurs s’attendent désormais à :

• Disponibilité immédiate des agents de service client
• Capacité à communiquer par le biais de canaux numériques comme le chat en ligne ou l’e-mail
• Expérience utilisateur fluide et simple (applications, site web)
• Marques avec de fortes valeurs sociales
• Protocoles de sécurité de l’information solides protégeant leurs données sensibles 
• Un engagement à  respecter les lois ou réglementations pertinentes sur la protection des consommateurs 

Dans les services financiers, seulement 31 % des consommateurs dans le monde considèrent que le secteur réussit à utiliser la technologie pour créer de grandes expériences client. Pour aggraver la disparité, l’adoption généralisée de technologies avancées comme l’IA va inévitablement élever encore plus les attentes des consommateurs.

L’effet millénaire 

En 2019, les milléniaux ont officiellement dépassé les baby-boomers en tant que plus grande génération aux États-Unis. Bien que cela soit une progression sociétale naturelle, ce changement d’équilibre mérite d’être noté. Cette génération a ses propres attentes et comportements, très différents de ceux de leurs prédécesseurs :

• Ils n’ont presque jamais de téléphones fixes
• Les textos sont leur méthode de communication préférée
• Beaucoup ne répondront pas aux appels d’identifiants d’appelants inconnus
• Beaucoup n’ont jamais activé ou vérifié leur messagerie vocale

Les tactiques d’engagement doivent être ciblées en fonction de qui elles essaient d’atteindre. Cela signifie prendre en compte les canaux, les messages et même les moments où les communications sont envoyées. Les milléniaux sont la génération la plus férue de technologie, 66 % optant pour l’auto-service et 65 % préférant l’engagement numérique. Appliquer ces idées à toute stratégie de recouvrement est un must.

Partie deux : Recouvrements linéaires

Le développement de la stratégie de recouvrement a parcouru un long chemin au cours des dernières décennies. La philosophie originale du « sourire et composer » a été remplacée par une analyse approfondie des données, l’évaluation des risques et la segmentation. Tous sont désormais des caractéristiques intégrales pour créer un plan d’action « réussi ». Cependant, comment les agents de recouvrement peuvent-ils faire évoluer les outils et les canaux utilisés pour communiquer avec les clients au-delà de cela ? 

Plongeons dans les détails.

Comment les stratégies linéaires sont développées

Étape 1.  Segmentation : Évaluation des risques

Les recouvrements basés sur le risque sont formés à partir de l’idée que tous les clients ne répondront pas de la même manière à l’effort de recouvrement. Appliquer cela signifie regrouper les comptes en fonction de leur probabilité de tomber en défaut ou d’être en retard. C’est un concept simple qui repose sur une compréhension de base de qui sont vos clients et comment ils se comportent généralement. Mais comment le risque est-il évalué ? Entrez, les tableaux de scores.

Les tableaux de scores sont créés à l’aide de modèles statistiques qui analysent les données des clients pour déterminer la probabilité qu’un compte soit en défaut. Ils utilisent différents facteurs pour évaluer le risque, par exemple :

• Solde du compte : des soldes de compte plus élevés indiquent généralement un risque plus grand.
• Historique de paiement : un historique de paiements constants et à temps est associé à des scores de risque plus faibles.
• Âge de la dette : les dettes plus anciennes sont généralement considérées comme plus risquées, car elles peuvent être plus difficiles à recouvrer.
• Stabilité financière : stabilité financière globale, y compris le revenu, le statut d’emploi et le score de crédit.
• Industrie ou géographie : le type de dette et l’emplacement du client peuvent également être utilisés.

Les modèles attribuent des poids différents aux variables ci-dessus, par exemple, l’emplacement aura moins d’impact sur le score de risque global par rapport à l’historique de paiement. Les données sont saisies dans le tableau de scores, un score de risque individuel est calculé pour chaque compte, puis les comptes sont catégorisés en bandes de risque - généralement faible, moyen ou élevé. Tous les comptes dans la même bande de risque reçoivent le même traitement, qui s’intensifie à mesure que le risque augmente. Essentiellement, plus le score de risque est élevé, plus l’engagement pour ces comptes est intense.

Étape 2. Mise en œuvre : Stratégies de traitement et engagement

L’évaluation des risques est bien et bon, mais elle n’est efficace que si les méthodes d’engagement appliquées à chaque segment le sont également. Nous avons brièvement abordé les canaux les plus utilisés par les agents de recouvrement aujourd’hui dans la première partie, qui sont les lettres (95 %) et le numérotage manuel (91 %). Cela dit, l’utilisation du numérique est en croissance lente avec 62 % utilisant l’e-mail et 37 % les SMS. 

Le plan de traitement pour toute stratégie de recouvrement basée sur le risque est conçu spécifiquement pour chaque groupe de risque. Par exemple, prenons des comptes qualifiés de haut risque, avec un solde élevé. Ce sont les plus « problématiques » et nécessitent un investissement plus important pour être récupérés, comme :

• Engagement fréquent et précoce
• Voies de recouvrement fiables (et généralement plus coûteuses) y compris lettres, appels sortants et litiges
• Messages forts

Vous pouvez appliquer la pensée inverse aux comptes à faible risque et à faible solde qui ont un contact réduit tout au long du cycle de recouvrement. 

En fonction du nombre de comptes dans chaque catégorie, des centaines de milliers de clients peuvent recevoir un traitement identique. Le graphique ci-dessous donne une idée de la manière dont l’engagement s’intensifie en fonction du risque, en termes de fréquence et de canaux utilisés. 

Le message variera également entre chaque groupe. Les clients à haut risque reçoivent souvent des communications avec un ton sérieux pour encourager la résolution - mais cela peut facilement avoir l’effet inverse. Quelles que soient les bandes dans lesquelles un consommateur est placé, ses préférences de communication et d’engagement individuelles sont entièrement ignorées. 

Étape 3. Suivi et amélioration : Champion et challenger 

Comme pour toute stratégie d’engagement, la mesure est essentielle. Les agents de recouvrement doivent comprendre comment chaque canal fonctionne, ainsi que le succès global d’une stratégie de traitement. Plonger dans des canaux spécifiques peut être délicat, surtout avec des méthodes plus traditionnelles comme les lettres. D’un autre côté, bien que les méthodes numériques soient plus faciles à suivre, beaucoup ont du mal à mesurer la performance au-delà des métriques de base. À intervalles réguliers, les agents de recouvrement évaluent les taux de liquidation et de conversion pour déterminer le succès global de la stratégie, quels groupes de risque atteignent les objectifs et lesquels doivent être améliorés. 

Après avoir mis en évidence les domaines d’opportunité, un modèle champion-challenger peut être introduit. C’est là qu’une stratégie de contact est mise à l’épreuve contre une alternative, ou une stratégie « challenger ». Voici comment elles fonctionnent :

Dans cet exemple, la fréquence et le canal de communication sont tous deux testés. Disons qu’il y a un total de 100 000 comptes dans le groupe à risque moyen. Une partie de ceux-ci (par exemple 20 000) sera placée dans le modèle challenger et le reste restera dans la stratégie champion. La performance des deux groupes est suivie pendant plusieurs mois pour déterminer le succès global du modèle challenger. Essentiellement une forme de test A/B, c’est un moyen sûr d’améliorer et de voir l’impact global de petits ou grands changements dans tout modèle de traitement. 

Les négligences

Maintenant que nous avons vu ce qui entre dans une stratégie de recouvrement typique, considérons ce qui est manqué et, surtout, quel est l’impact de cette négligence. 

La segmentation n’est pas suffisante 

Regrouper les comptes en fonction de critères spécifiques a du sens, et l’utilisation de tableaux de scores introduit un nouveau niveau de sophistication. Ce qui est pris pour acquis, c’est que des centaines de milliers de clients reçoivent exactement le même traitement de recouvrement. Mettons cela en perspective.

Ramenons Storm et Bruce. Comment cette approche déterminera-t-elle leur traitement s’ils ont tous deux le même score de risque ?

À première vue, leurs démographies et types de comptes semblent similaires - tous deux ont le même type de dette et des soldes inférieurs à 5 000 $. Cependant, lorsque nous commençons à creuser un peu plus, il est clair que leurs profils sont entièrement différents. De leur vie professionnelle à leur capacité financière et à leurs préférences d’engagement, donner à ces deux clients exactement le même traitement aurait des résultats remarquablement différents.

Bien que l’évaluation des risques permette aux agents de recouvrement de commencer à construire une image d’un compte, cela ne raconte tout simplement pas toute l’histoire. Cela impose une approche standardisée, qui suppose que parce que les clients peuvent avoir des comptes similaires, ils souhaitent interagir avec leur dette de la même manière. Il est clair que considérer les recouvrements uniquement d’un point de vue de risque laisse de côté ces détails cruciaux :

• Comment ce client particulier souhaite-t-il être engagé ? 
• Quels canaux utilise-t-il régulièrement ?
• À quel moment les messages doivent-ils être envoyés ?
• Quel message résonne le mieux avec lui ?
• Comment souhaite-t-il gérer sa dette ? 

Lorsque nous appliquons une lentille centrée sur le client, nous pouvons immédiatement voir où l’évaluation des risques échoue et ce qu’elle prend pour acquis. 

Moins de canaux, moins d’opportunités 

Le succès de toute stratégie repose fortement sur les canaux utilisés. Le manque d’investissement dans le numérique entraîne moins d’opportunités pour que les communications aboutissent à une conversion (sans parler de la liquidation). Les centres d’appels présentent spécifiquement un plus grand risque quant à la manière dont les conversations en direct peuvent évoluer, mais les agents peuvent être plus réfléchis et planifiés lorsqu’ils répondent numériquement. Ce qui est également moins pris en compte, c’est l’investissement gaspillé dans l’utilisation excessive de méthodes aussi coûteuses. Le coût combiné du courrier direct, de l’impression, du port et des coûts opérationnels d’un centre d’appels est énorme par rapport au retour sur investissement. Cependant, les piles technologiques nécessaires pour des communications numériques efficaces sont beaucoup plus abordables et évolutives. 

Des options limitées pour résoudre les comptes empêchent des taux de recouvrement et de liquidation maximaux. Pour permettre à toute stratégie d’avoir un impact maximal, nous devons faciliter la gestion de la dette pour les clients, en utilisant les canaux avec lesquels ils interagissent déjà. En pratique, cela signifie omnicanal - une approche de communication qui garantit que toutes les préférences peuvent être satisfaites, quel que soit l’âge, le type de dette ou le score de risque. Comment couvrir tous les aspects ? Inclure à la fois des plateformes numériques et vocales.

Taux de changement lent 

Bien que les stratégies champion et challenger introduisent un taux de changement plus rapide par rapport à il y a 20 ans, cela ne suffit pas dans une ère où les préférences d’engagement changent rapidement. Le problème clé est que tout ajustement à la stratégie de traitement nécessite un temps considérable - temps pour mettre en place, temps pour mettre en œuvre et enfin temps pour mesurer. Pour couronner le tout, d’énormes investissements sont réalisés pour effectuer ces petites itérations et il n’y a pas de possibilité d’ajuster en temps réel.

La racine du problème ? Mesure et suivi. La mesure de performance de base, telle que les taux de liquidation, ne peut être déterminée qu’une fois qu’un client a décidé d’agir, mais ne révèle pas ce qui a conduit à cette action, comme :

• L’e-mail / SMS a-t-il été ouvert ? 
• Les liens ont-ils été cliqués ?
• À quel moment ont-ils choisi d’interagir ? 
• Ont-ils consulté le site web ? Quelles pages ont-ils consultées ? Combien de temps ont-ils passé sur ces pages ? 
• Ont-ils contacté l’équipe de service client ? Quelle était leur demande ? Quel était leur sentiment ? 

Répondre à ces questions permet aux agents de recouvrement de combler les lacunes dans le parcours client, ce qui est essentiel pour apprécier les facteurs de motivation et de désengagement liés à la résolution des comptes. Ce faisant, les points de douleur peuvent être facilement identifiés, guidant où les ressources devraient être investies (plutôt que de faire constamment des tests A/B). Considérer le cycle de recouvrement sous cet angle peut attirer l’attention sur des domaines d’opportunité qui ne sont tout simplement pas exposés par le modèle champion-challenger. Par exemple, les clients contactent-ils l’équipe de service client après avoir reçu un e-mail parce qu’ils ont besoin de plus d’informations sur la façon de mettre en place un plan de paiement ? L’action ici serait d’ajouter plus d’informations au modèle d’e-mail initial pour réduire les appels entrants et raccourcir le temps de résolution. 

Les consommateurs d’aujourd’hui s’attendent à des services réactifs qui itèrent en continu, en s’adaptant au rythme des secteurs environnants. Malheureusement, lorsque nous alignons ce taux de changement sur le comportement moderne des clients décrit dans la première partie, vous pouvez rapidement voir la disparité.

Pensée linéaire

Les parcours clients ne sont plus linéaires. Les jours d’engagement simple A, B, C sont révolus, et les consommateurs passent par les étapes comme ils le souhaitent. Il y a des recherches, de l’engagement, encore des recherches, éventuellement un appel téléphonique, une conversation avec un membre de la famille, et ainsi de suite. La stratégie de recouvrement typique d’aujourd’hui peut utiliser des modélisations avancées et une compréhension améliorée, mais elle est appliquée à une pensée vieille de plusieurs décennies. Pour vraiment comprendre comment les recouvrements peuvent réussir dans le contexte du consommateur d’aujourd’hui, nous devons faire plus que changer la pensée dans le développement de la stratégie. Nous devons la recréer entièrement.

Partie trois : La prochaine génération de recouvrements

Repensant la stratégie de recouvrement dans son ensemble, cela signifie créer une solution entièrement nouvelle. Une solution qui est pertinente pour le consommateur d’aujourd’hui et la manière dont il s’engage. Ce principe en soi est nouveau pour l’industrie, plaçant les besoins et les attentes des clients au centre des recouvrements. Ce faisant, vous ouvrez automatiquement la voie à de meilleurs taux de liquidation et de conversion, car un effort conscient est placé sur la maximisation des résultats à chaque point de contact. Alors, quelle est la solution ? Les recouvrements intelligents.

Comment les recouvrements intelligents redéfinissent la stratégie

Qu’est-ce que le recouvrement de dettes intelligent ?

Le recouvrement de dettes intelligent représente une avancée dans la manière dont le recouvrement de dettes devrait être pratiqué, et la technologie sophistiquée qui le propulse. Le terme est synonyme de notre produit, Collect. 

En tant qu’approche axée sur le produit et le client, l’accent est mis sur l’utilisation de la science des données pour créer un parcours sur mesure pour chaque client. En mariant cela avec des communications omnicanales, une expérience client perturbatrice pour l’industrie est conçue - simplement inatteignable par les recouvrements traditionnels ou numériques. 

Pour comprendre la stratégie dans les recouvrements intelligents, commençons par les bases.

Science des données : La pratique d’utiliser des données pour créer des informations exploitables et mettre en œuvre des processus intelligents.

Apprentissage machine : Une forme de science des données, où des algorithmes sont déployés pour apprendre des dérivations de données, et les apprentissages sont utilisés pour générer des inférences pour une utilisation future.

Données comportementales : Chaque interaction que nous avons avec nos clients est enregistrée dans notre entrepôt de données. Cela peut inclure des points de données dont nous pouvons tirer des enseignements, par exemple, quand un e-mail est ouvert par un client suite à un message particulier.

Dérivations de données : Dans le contexte d’InDebted, cela fait référence à la relation entre les données comportementales et d’autres données de compte, par exemple, la propension d’un client à s’engager étant donné ce qui suit : message engagé + jour/heure engagé + type de dette + démographie du client.

Disons que le client suivant a été référé à Collect :

• David* (* nom de client fictif)
• Solde du compte : 5 000 $
• Type de dette : Prêt personnel

Dans les recouvrements standard, les informations du compte seraient saisies dans le tableau de scores, produisant un score de risque qui déterminerait la stratégie de traitement de 30 jours pour David.

Dans les recouvrements intelligents, son parcours est très différent :

1. Immédiatement après que Collect reçoit le compte de David, ses données de compte sont associées à nos données comportementales et d’engagement propriétaires. En utilisant la science des données, nous savons comment les personnes ayant les mêmes attributs que David préfèrent résoudre leur dette, et la meilleure façon de l’atteindre pour faire de même.
2. La science des données nous indique le meilleur moment, le meilleur canal et le meilleur message pour engager David avec sa dette. Cela façonne la manière dont nos modèles d’apprentissage machine personnalisent chaque communication pour lui, en utilisant des messages pré-testés et performants rédigés par des rédacteurs experts. Collect sélectionne un e-mail unique basé entièrement sur le profil de David - avec un ton adapté à son engagement, optimisé pour son âge et sa localisation, avec des informations sur la façon de créer un plan de paiement.
3. Quant au meilleur moment pour atteindre David - un autre modèle d’apprentissage machine a suivi les moments et les jours où les clients sont les plus réactifs à travers différents canaux, emplacements et points de données. Il sait comment appliquer tout cela à la convenance de David, maximisant l’opportunité pour David de s’engager avec sa dette. Cette étape intègre également notre conformité sécurisée par code, garantissant que les communications respectent toutes les réglementations juridiques.
4. Comment David interagit avec chaque communication informe ce qu’il recevra ensuite, ainsi que son expérience avec notre application client en libre-service. Ouvertures, clics, connexions à l’application, vues de pages, vues d’offres et tout contact avec notre équipe de service client alimentent tous des modèles d’apprentissage machine conçus pour être réactifs à chaque besoin de David, à chaque étape du processus.

Étape 1. Exploiter les données : Entrepôt de données

Dans les recouvrements linéaires, les tableaux de scores agissent comme la source centrale des données de compte pour guider la stratégie. Ce sont des bases de données fixes qui ne contiennent que des informations spécifiques au compte pertinentes pour le calcul d’un score de risque. 

Avec les recouvrements intelligents, cependant, les données sont infinies. L’entrepôt de données interne d’InDebted contient plus de 300 millions d’événements qui informent nos modèles d’apprentissage machine. Cette banque en croissance garantit que tous les modèles développés par InDebted sont informés par les comportements réels de ceux qui sont endettés.

Étape 2. Parcours client personnalisé : Modèles d’apprentissage machine et engagement omnicanal

La principale différence entre la stratégie de recouvrement linéaire et les recouvrements intelligents est la nécessité d’imposer un traitement spécifique à un groupe ciblé. Avec Collect, la stratégie, le traitement et la mesure existent de manière synonyme dans notre produit, éliminant le besoin de tableaux de scores, d’évaluation des risques ou de segmentation. 

Le parcours de recouvrement personnalisé que David reçoit est créé par des modèles d’apprentissage machine. Collect utilise plusieurs modèles pour personnaliser des éléments ciblés du parcours d’un client, depuis le moment où il reçoit un e-mail jusqu’au message qui lui est envoyé. Ces modèles sont générés à partir de données brutes des clients telles que :

• Compte : Solde impayé, jours de retard, type de dette
• Comportementales : Engagements précédents des clients tels que ouvertures d’e-mails, clics sur SMS, défilements sur des pages clés

Une fois que le modèle a reçu les données brutes, il détermine les relations entre les différents types de données et produit des dérivations de données. Ce sont des informations exploitables qui sont directement alimentées dans Collect. Toutes les dérivations de données produites sont uniques et appartiennent à InDebted, car elles intègrent des données historiques de plus de 2,5 millions de clients dans le monde.

Modèle d’apprentissage machine en pratique : Planificateur de messages

Ce modèle d’apprentissage machine particulier utilise des dérivations de données qui prédisent le moment optimal d’envoi d’e-mail en fonction des caractéristiques et comportements spécifiques d’un client individuel.

Une fois que le modèle a évalué le profil et le comportement d’un client individuel et produit un moment d’envoi optimal, il alimente simplement cette information directement dans Collect. Le produit contactera alors automatiquement le client à ses moments d’envoi d’e-mail personnalisés, optimisant la probabilité de conversion pour chaque message envoyé. Cette intégration transparente entre nos modèles d’apprentissage machine et Collect signifie que l’utilisation des informations de données est sans effort ; établissant une intelligence automatisée.

Engagement omnicanal

Comme avec les stratégies basées sur le risque, le succès dépend des canaux de communication utilisés. Pour être véritablement réactif aux canaux que les gens préfèrent à un niveau individuel, Collect utilise une approche omnicanale. C’est numérique en premier, reconnaissant la préférence généralisée pour l’engagement numérique. Cependant, sa nature intuitive signifie que les canaux vocaux sont toujours ouverts aux clients. Il s’agit de fournir un choix pour qu’ils s’engagent avec leur dette de la manière qui leur convient le mieux, à travers une communication bidirectionnelle sur :

Étape 3. Améliorations en temps réel

Les stratégies linéaires nécessitent un minimum de 30 jours pour identifier les domaines d’amélioration, en utilisant le modèle champion et challenger. Dans les recouvrements intelligents, l’amélioration est continue. 

En raison même de la nature de la science des données, à mesure que de plus en plus de clients sont référés à Collect, les modèles d’apprentissage machine sont continuellement façonnés par de nouvelles données et apprennent à produire des recommandations encore plus précises. Cela signifie qu’à mesure que l’entrepôt d’InDebted se développe, l’intelligence de nos modèles et, par conséquent, le succès de leur engagement augmentent également.

Lorsqu’il s’agit de mesurer la performance, les recouvrements intelligents permettent aux entreprises de comprendre les clients à un niveau beaucoup plus profond, en plus des indicateurs de recouvrement de base. Les entreprises peuvent voir comment les comptes évoluent en temps réel et obtenir des informations riches sur qui sont leurs clients et comment ils interagissent avec la dette. Cela donne un avantage, plaçant les équipes dans une position plus forte pour être réactives aux besoins changeants des clients - une position qui ne peut être sous-estimée dans un paysage où le comportement des clients évolue constamment.

Une stratégie à l’épreuve du futur

Une performance de recouvrement optimale ne peut plus être atteinte par des modèles de traitement qui opèrent dans les limites de l’évaluation des risques ou des méthodes de communication traditionnelles. Pour créer une stratégie adaptée à 2024 et au-delà, nous devons changer notre état d’esprit.

Les recouvrements intelligents changent le récit sur la dette, pour permettre aux individus de la rembourser plus rapidement, de manière proactive et plus durable. Cela permet aux données de dicter la stratégie, garantissant que l’activité de recouvrement est constamment alignée sur la manière dont les clients souhaitent interagir avec leur dette - quel que soit leur compte ou leurs comportements. Rejetant l’approche standardisée, cela reconnaît la nécessité d’adapter les parcours clients à chaque individu pour débloquer le potentiel de recouvrement. 

Crucialement, cela élimine le travail lourd. L’intégration des données directement dans Collect crée une relation symbiotique entre les deux. Avec un engagement testé et analysé en temps réel, cela permet au produit d’apprendre à mesure que de nouvelles informations sont alimentées, donnant naissance à une intelligence automatisée. En même temps, cela garantit que les équipes peuvent se concentrer sur des initiatives qui nécessitent vraiment une touche humaine. 

Le résultat ? Une stratégie de recouvrement à l’épreuve du futur qui peut répondre aux besoins de vos clients aujourd’hui et demain.