Los departamentos de cobranza juegan un papel crucial en el panorama financiero, asegurando la recuperación de las deudas de los clientes y usuarios. Sin embargo, los métodos de cobro tradicionales a menudo no logran abordar las necesidades cambiantes de los deudores y consumidores.
En el mundo digital acelerado de hoy, donde las preferencias de comunicación y las expectativas de los clientes han cambiado, es imperativo que los departamentos de cobranza en México adopten tecnologías avanzadas como inteligencia artificial (IA) y automatización. Esto con el fin de mejorar la experiencia y aumentar los niveles de satisfacción o de cobranza a un menor costo.
Este blog explora: los desafíos que enfrentan los departamentos de cobranza, por qué los métodos antiguos ya no son efectivos y cómo adoptar la IA para revolucionar los procesos de recuperación de deudas en México.
El panorama cambiante de la cobranza en México
Históricamente, los departamentos de cobranza en México se han basado en procesos manuales y obsoletos para recuperar deudas. Los métodos tradicionales, como hacer llamadas telefónicas, enviar cartas e iniciar procedimientos legales, se han vuelto cada vez más ineficaces. Estas técnicas a menudo dan como resultado malas experiencias de los clientes, tasas de éxito limitadas y un uso ineficiente de los recursos.
Una de las principales razones de la ineficacia de los métodos tradicionales de cobro es el comportamiento cambiante de los deudores y consumidores. Los clientes de hoy tienen conocimientos digitales y prefieren interacciones convenientes y personalizadas. Esperan canales de comunicación personalizados y experiencias fluidas en sus puntos de contacto. En este contexto, los enfoques anticuados empleados por los departamentos de cobranza no cumplen con estas demandas en evolución.
La ineficacia de los antiguos métodos de recopilación y sus soluciones
Falta de personalización
Los métodos de cobro tradicionales a menudo tratan a todos los deudores por igual, utilizando guiones genéricos y plantillas de comunicación. Este enfoque único para todos no resuena con los deudores, lo que lleva a la desvinculación y la resistencia.
Solución: Implementar sistemas impulsados por IA, para aprovechar los datos y los algoritmos de aprendizaje automático para personalizar las interacciones, entendiendo las circunstancias únicas de cada deudor para:
- Predecir cuál es el mejor momento para llamarles y aumentar la probabilidad de obtener una respuesta.
- Definir cuál es la mejor estrategia y combinación de canales + mensajes para mejorar las posibilidades de éxito de cobro.
- Identificar el mensaje más efectivo para enviar a tu audiencia.
- Identificar cuál es el cliente que tiene mayor probabilidad de pago, para así enfocar los esfuerzos en recuperación con éxito.
Resultado esperado: Esta personalización mejora el compromiso, aumenta la probabilidad de una recuperación exitosa de la deuda y fortalece las relaciones con los clientes.
Asignación ineficiente de recursos
Los procesos de recolección manual de los pagos requieren mucho tiempo y mano de obra, lo que genera ineficiencias y mayores costos. Los departamentos de cobranza tienen recursos limitados y sus esfuerzos deben enfocarse en tareas de alto valor que requieren intervención humana.
Solución: Al automatizar con Inteligencia Artificial las actividades repetitivas y que consumen mucho tiempo, los departamentos de cobranza pueden optimizar la asignación de recursos.
Resultado esperado: Los empleados pueden concentrarse en tareas críticas, como las negociaciones y la gestión de las relaciones con los clientes.
Canales de comunicación limitados
Las llamadas telefónicas y las cartas físicas alguna vez fueron los principales medios de comunicación para los departamentos de cobranza. La incapacidad de involucrar a los deudores a través de sus canales preferidos dificulta la comunicación efectiva y reduce las posibilidades de recuperación de la deuda.
Solución: Los sistemas impulsados por IA permiten que los departamentos de cobro lleguen a los deudores a través de una variedad de canales digitales como Whatsapp, redes sociales, correo electrónico y SMS. Además con soluciones de pantalla única que recogen las interacciones del usuario y las disponen en un solo sitio para el agente, para tener el historial y trazabilidad de comunicaciones y tener el contexto antes de iniciar la cobranza.
Resultado esperado: Ofrecer una experiencia directa, rápida, cómoda, digital y sin inconvenientes para ambas partes, ya que con información a la mano los clientes no deberán contar una y otra vez su historia.
Análisis predictivos inexactos
Los métodos de cobro tradicionales a menudo carecen de análisis predictivos precisos, lo que dificulta identificar el momento y el método adecuados para contactar a los deudores.
Solución: Los sistemas impulsados por IA aprovechan algoritmos avanzados para analizar grandes cantidades de datos, incluidos perfiles de deudores, historial de pagos y factores externos, para determinar el momento y el enfoque óptimo para la recuperación de la deuda.
Resultado esperado: Este enfoque basado en datos mejora la efectividad de los esfuerzos de cobranza, permite atender de manera más personalizada y maximiza las posibilidades de una resolución exitosa de la deuda.
Conclusión
Los departamentos de cobranza en México deben adaptarse al panorama cambiante de la recuperación de deudas. Los métodos de cobro tradicionales ya no son efectivos para satisfacer las necesidades cambiantes de los deudores y consumidores. Al adoptar la inteligencia artificial y la automatización, los departamentos de cobro pueden revolucionar sus operaciones, mejorar la participación de los deudores y aumentar los resultados de la recuperación de deudas. El aprovechamiento de tecnologías avanzadas permite experiencias personalizadas, estrategias de comunicación específicas, asignación eficiente de recursos y análisis predictivos precisos. La integración de la IA y la automatización en los procesos de cobranza es un paso transformador para lograr mejores resultados y maximizar la recuperación de la deuda en México.
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