CAO: Collection Analytic Services
Gestión analítica y predictiva de procesos de cobranza
Cobrando analíticamente
Integración de información para hacer eficiente el proceso de cobranza, entendiendo agente por agente su desempeño diario y levantando alarmas predictivas sobre el impacto de la persona, el proceso, las tecnologías y la estrategia promoviendo resultados sorprendentes de recaudo a menor esfuerzo
Inspiración
Parte importante del proceso de crédito implica tener la infraestructura para corregir el riesgo de no pago por parte de los clientes.
No solo se trata de cobrar, se trata de permitirle a las personas escribir una mejor historia sobre su vida crediticia. Esto implica integrar fuentes de información desde diferentes ángulos para saber ¿Cuándo es mejor cobrar? ¿Quién es el mejor agente para cobrar a un perfil de cliente determinado? ¿Qué probabilidad hay de recaudar si se generan estrategias de Next Best Offer reduciendo el valor de la deuda a cambio de mejor celeridad en los pagos?
Preguntas clave a resolver
¿Cuál es el impacto de los agentes sobre la cobranza?
¿Cómo diseñar Next Best Offers para asegurar el recaudo?
¿Cuál es el impacto del mix de estrategia sobre el recaudo?
¿Cómo visualizar proactivamente las metas por agente y alarmas para corregir eficientemente la estrategia en caso que sea necesario?
Entregables clave
Reportes y alarmas descriptivas y predictivas del proceso de cobranza
Modelos de datos unificados para agilizar la analítica y reporteo del proceso de cobranza
Estrategias predictivas de Next Best Offer para asegurar el recaudo
Impacto predictivo de las personas y la fuerza comercial sobre la probabilidad de recaudo (People Analytics)
Optimización de los canales, momentos de día, día de semana y mensajes a calibrar en campañas de cobranza
Beneficios CAS
Un ecosistema científico
Teniendo una visión holística de tu proyecto de cobranza y recaudo de cartera
Collection Signal Repository
Modelo entidad relación que integra más de 35 fuentes de información con calidad y mejores prácticas ETL para contar con todos los recursos de data a la mano y comenzar las rutas de análisis. Este modelo ha sido probado y calibrado con más de 9 clientes diferentes.
Next Best Offer
Estimar el punto óptimo de reducción de deuda para mejorar las oportunidades de pago del cliente evitando dejar dinero sobre la mesa reduciendo la deuda más de lo necesario.
Estimación de metas
Algoritmos eficientes para asignar metas de y recaudo a nivel de agente para asegurar las metas de las fábricas de crédito y cobranza. Vinculo con eventos exógenos para entender como las estacionalidades impactan el recaudo
Campañas
Integrar datos de originación y retroalimentación de campañas para distribuir cargas entre canales de comunicación, agentes, contenidos persuasivos y redes sociales.
Conciliación
Modelos de match coding y machine learning para integrar diferentes fuentes de recaudo y hacer eficientes los procesos de conciliación financiera del pago evitando cobrar a clientes que cumplieron ya con sus compromisos y acuerdos de pago
People analytics
Alinear los procesos de contratación, selección, promoción y capacitación de agentes en función del perfil que mejor optimiza las oportunidades de recaudo.
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