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Inteligencia Artificial y Cobro Telefónico: Asignando los mejores agentes a las prácticas más complejas

Las campañas de cobro de deudas pueden ser muy complicadas de gestionar y las empresas que las gestionan deben tener en cuenta numerosas variables para poder conseguir sus objetivos, como la propensión de un deudor a devolver su deuda y el valor económico recuperable de la misma.

 

Actualmente, el método por el cual  la mayoría de las empresas que se ocupan del Cobro de Créditos consiste en asignar aleatoriamente los contactos presentes en las listas a los operadores de la sala, sin realizar ningún análisis preventivo sobre ellos.

 

Por ejemplo, una empresa que gestiona campañas de Cobro Telefónico para un Cliente del sector Utilities y que inicialmente contacta unos 10.000 puestos al mes, procederá a asignar aleatoriamente cada uno de esos contactos a los operadores. Esto significa que muchas de las posiciones más complejas a recuperar serán manejadas por operadores sin experiencia, con el riesgo de perder varias oportunidades de recuperación. De esta forma, la consecución del objetivo de recuperación queda ligada a factores aleatorios que, si no se identifican, reducen significativamente las posibilidades de la empresa de alcanzar sus objetivos.

 

Para poder definir de antemano una estrategia que sea capaz de asegurar la consecución del objetivo rápidamente, es necesario, por tanto, realizar un estudio en profundidad de las listas de morosos que permita definir de antemano cuáles son, entre las distintas posiciones, las más difíciles y las más fáciles de recuperar.

 

De esta forma, las deudas más difíciles de recuperar se asignarán a los operadores más capacitados y veteranos, maximizando así las posibilidades de recuperación. Las posiciones más sencillas, en cambio, serán encomendadas a operadores menos experimentados, que podrán practicar y así aprender las mejores estrategias para finalizar con éxito una acción de recuperación.

 

 

Pero, ¿cómo es posible analizar los deudores con anticipación para asignarlos estratégicamente a los operadores?

 

Gracias a BigProfiles, la primera Plataforma de Inteligencia Artificial para el Cobro de Créditos, las empresas de cobro de deudas pueden analizar las posiciones de la lista y predecir la propensión a recuperar de cada una de ellas, para poder asignar las más complejas a los operadores más experimentados. De esta forma, se podrá incrementar el total de recuperaciones realizadas en el mismo periodo de tiempo en que se trabajaron las listas mediante asignación aleatoria hasta en un 20%.

 

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