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Phone Collection e Intelligenza Artificiale: come la prioritizzazione delle liste permette di raggiungere più facilmente gli obiettivi

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Le aziende che si occupano di recupero crediti e soprattutto di Phone Collection, devono riuscire ad impostare strategie in grado di poter far fronte a diversi livelli di difficoltà, alcuni legati alla natura stessa del debito da dover recuperare e altri, invece, connessi alla propensione o meno del debitore a ripagare il proprio debito. 

 

Solitamente, la possibilità di raggiungere gli obiettivi di recuperato si basa esclusivamente sull’abilità dell’operatore di Phone Collection e su variabili estemporanee legate alla situazione del debitore, come ad esempio la sua situazione economica, lavorativa o familiare; in ogni caso, entrambi questi fattori non sono presi minimamente in considerazione da parte dell’impresa che effettivamente si occupa del recupero. 

 

Per fare un esempio, un BPO che si occupa delle campagne di Phone Collection per una Utility contatta in prima battuta circa 10.000 posizioni al mese assegnandole randomicamente ai suoi operatori. Tutto ciò che conosce è il valore del debito e la bravura di ciascuno dei suoi operatori, ma non ha possibilità di agire in questo senso, se non quando ormai la lavorazione è già in corso. 

 

In questo modo l’azienda che si occupa del recupero impiega molto tempo e risorse su posizioni che difficilmente salderanno il proprio debito, ostacolando così il raggiungimento degli obiettivi

 

Analizzando preventivamente le posizioni presenti all’interno della lista di debitori sarebbe possibile prioritizzare fin da subito i segmenti della lista con la più alta probabilità di recupero e il cui valore economico recuperabile sia il più elevato, o almeno il più congruo al raggiungimento degli obiettivi.

 

Riuscire a conoscere in anticipo quali siano le posizioni più propense a ripagare il proprio debito e il valore associato ad ognuna di esse, permette quindi all’azienda che si occupa di Phone Collection di concentrare i primi sforzi sulle posizioni più semplici ed economicamente profittevoli per poi dedicarsi a quelle più complicate, così da ottenere il maggior numero di recuperi dal valore più elevato nel minor tempo possibile.

 

 

Come è possibile effettuare la prioritizzazione prima di procedere alla lavorazione? 

 

Grazie a BigProfiles, la prima Piattaforma di Intelligenza Artificiale per la Credit Collection, è possibile prioritizzare le posizioni in lista prima di iniziare la loro lavorazione. L’azienda che si occupa di Phone Collection avrà così la possibilità di impostare ogni volta, a seconda degli obiettivi in termini di valore, numero di recuperi o tempi di recupero, la strategia migliore per poter raggiungere i propri target.

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