Uso de dados permite uma nova tendência na cobrança: a preventiva.

Ano após ano, os meios tradicionais de cobrança, como ligações excessivas, ofertas padronizadas a partir do tempo de atraso, ameaças de judicialização do processo e negativação, não foram suficientes para evitar que mais de 71 milhões de pessoas permanecem hoje como inadimplentes, mesmo que o País hoje tenha incentivos federais para a renegociação de dívidas.

Há anos o mercado discute as melhores práticas de recuperação de dívidas, a fim de reinserir o cliente no ciclo de crédito, até porque, esta discussão é essencial enquanto motor da economia pautada pelo consumo.

Mas é o salto tecnológico que permite que os maiores players do mercado consigam tornar obsoletos os modelos tradicionais de cobrança, para que a operação seja cada vez mais assertiva, desenvolvimento que só é possível graças ao uso de dados.

Graças à disponibilidade de informações, empresas de recuperação conseguem avaliar o histórico do consumidor e evitar prováveis endividamentos. “O uso de dados para quem trabalha com recuperação de crédito sabe a diferença que faz, seja na melhor recuperação, seja no uso do dado na hora certa, pois permite que a gente otimize de forma bem impactante o trabalho da recuperação, especificamente na questão de que a cobrança começa na hora em que você está concedendo crédito”, exemplifica Solange Oliveira, diretora de recuperação e prevenção à fraude da Afinz.

Solange Oliveira – Diretora de Recuperação e prevenção à fraude – Afinz.

No dia a dia da recuperação, a executiva aposta na criação de portfólios, em que o uso de dados ‘vulneráveis’ sobre o comportamento do cliente pode ajudar a manter a carteira em dia. Nesta estratégia, a ideia é analisar qual é o melhor método de pagamento para o cliente, quais são os demais produtos relacionados com as demandas do consumidor, qual tipo de crédito ele contratou, entre outras informações com as quais recuperadores e líderes conseguem estipular o behaviour score (ou score de comportamento, em tradução livre) dele.

“Especialmente para dados, monitorando o comportamento de crédito e do endividamento , conseguimos antecipadamente tomar medidas de risco, como oferecer o parcelamento mais cedo para o cliente, se preciso tirar um pouquinho do limite cliente, às vezes quando ele chega logo no início do atraso, ter uma abordagem mais acolhedora, porque você sabe que ele está em uma condição de endividamento diferenciado”, afirma Solange.

A cobrança preventiva descrita pela diretora de recuperação e prevenção à fraude, no entanto, requer atenção. Reduzir o limite de crédito de clientes em fase de pré-endividamento sem comunicação prévia pode render à empresa reparação por danos morais. Por isso, ao decidir pela redução de crédito disponível para o cliente semi-endividado, a instituição financeira deve comunicá-lo com antecedência.

Potencial

Não há como negar que o uso de dados na cobrança pôs fim a uma era. Ainda assim, as empresas estão diante de muitas possibilidades, de acordo com Eric Uemura, head de Recuperação de Crédito no Mercado Pago.

Eric Uemura – Head de Recuperação de Crédito – Mercado Pago

“Já ficou no passado a obrigatoriedade de oferecer três bônus para um cliente aceitar uma oferta de renegociação. Agora precisamos ser mais efetivos no convencimento  e também sobre a inteligência artificial, pois ainda não conhecemos 1% do potencial que a IA pode trazer para o mercado”, defende Uemura.

O uso de dados e IA ajuda a preencher lacunas antigas da cobrança, a exemplo da determinação de segmentações de clientes, a fim de oferecer experiências cada vez mais personalizadas, com diferentes modelos de propensão de pagamento, script para abordagem de acordo com o perfil do cliente e testes de validação de estratégia (A/B) mais rápidos. Desta forma, empresas de recuperação terão maior capacidade de executar projetos.

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