As campanhas de cobrança de dívidas podem ser muito complicadas de gerenciar e as empresas que as gerem devem levar em conta inúmeras variáveis para atingirem os seus objetivos, como a propensão de um devedor a pagar a sua dívida e o valor econômico que pode ser recuperado.
Atualmente, o método de processamento utilizado pela maioria das empresas que lidam com Cobrança de Crédito consiste em atribuir aleatoriamente os contatos presentes nas listas aos operadores de sala, sem efetuar nenhuma análise preventiva sobre os mesmos.
Por exemplo, uma empresa que gerencia campanhas de Cobrança Telefónica para um Cliente do setor das Utilities e que contata aproximadamente 10.000 posições por mês, procederá à atribuição aleatória de cada um desses contatos aos operadores. Isso significa que muitas das posições mais complexas a serem recuperadas serão tratadas por operadores inexperientes, arriscando a perda de várias oportunidades de recuperação. Dessa forma, o alcance do objetivo de recuperação está atrelado a fatores aleatórios que, se não identificados, reduzem significativamente as chances da empresa atingir seus objetivos.
Para poder definir antecipadamente uma estratégia capaz de assegurar a concretização do objetivo com celeridade, torna-se assim necessário proceder a um estudo aprofundado das listas de devedores de forma a definir previamente quais são, entre as diferentes posições, as mais difíceis e as mais fáceis de recuperar.
Dessa forma, as dívidas mais difíceis de recuperar serão atribuídas aos operadores mais experientes, maximizando assim a probabilidade de recuperação. As posições mais simples, por outro lado, serão atribuídas aos operadores menos experientes, que poderão praticar e assim aprender as melhores estratégias para concluir com sucesso uma ação de recuperação.
Mas como analisar antecipadamente os devedores para atribuí-los estrategicamente aos operadoras?
Graças a BigProfiles, a primeira Plataforma de Inteligência Artificial para Cobrança de Crédito, as empresas de cobrança podem analisar as posições da lista e prever a propensão de recuperação de cada uma delas, de forma a atribuir as mais complexas aos operadores mais experientes. Dessa forma, será possível aumentar em até 20% o número total de recuperações realizadas no mesmo período de tempo em que as listas foram trabalhadas por atribuição aleatória.
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