O grande mercado de cobrança no Brasil está sempre a todo vapor. Dados da Serasa Experian mostram que o número de brasileiros em situação de inadimplência está sempre na casa dos 70 milhões. Assim, as empresas de cobrança usam recursos cada vez mais tecnológicos para maximizar suas operações. Nos últimos anos, passaram a integrar este mercado ao Big Data, CRM e IA. Agora, a mais nova estratégia que gera resultados é a cobrança personalizada.

A personalização na abordagem, negociação e acompanhamento para fechamento de acordos contribui decisivamente para o sucesso nas operações. Afinal, conhecer os pequenos detalhes dos devedores que poderão se tornar clientes permite segmenta-los de forma inteligente. Ou seja, no final das contas, o importante será o quadro mais satisfatório de resultados, que se resume em “mais contratos com menos trabalho”. A tecnologia fará a sua parte.

O Desafio da Cobrança Tradicional

A cobrança tradicional enfrenta diversos desafios. Assim, os gargalos da operação comum costumam ser:

• Dados antigos: Grande parte dos devedores “somem” e mudam seus dados de contato, exigindo dedicação de tempo e trabalho ajustar a situação.
• Dificuldade de organizar as carteiras: As empresas e/ou os setores de cobrança recebem uma listagem de carteiras dos credores. Então, colocam seus operadores para fazer abordagens com as informações que são disponibilizadas. Sem organizar a lista antecipadamente, isso gera grande rotina de trabalho.
• Perda de tempo e dinheiro: Com as carteiras desorganizadas, o processo terá perda de tempo e dinheiro.
• Taxa de sucesso imprevisível: As abordagens genéricas e padronizadas muitas vezes não conseguem conectar com os devedores, resultando em altas taxas de inadimplência.
• Alto custo operacional: A gestão manual de grandes volumes de dados e a necessidade de contato repetitivo aumentam os custos operacionais.
• Dificuldade em personalizar a abordagem: A falta de informações detalhadas sobre os devedores impede a criação de estratégias de cobrança personalizadas.
• Experiência negativa do cliente: A cobrança agressiva e repetitiva pode gerar insatisfação e prejudicar a imagem da empresa.

Rotina de cobrança automática reorganiza custos operacionais

A cobrança automática poderá mudar completamente a estruturação de uma operação de cobrança, principalmente porque consegue trazer toda uma organização de procedimentos, redução de custos operacionais e, principalmente, concentração de energias e prioridades nos setores mais importantes da empresa.

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O Papel Transformador do Big Data no CRM de Cobrança

O Big Data, com sua capacidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados em tempo real, oferece uma solução inovadora para esses desafios. Assim, ao integrar dados de diversas fontes, como históricos de pagamento, informações socioeconômicas, comportamento de consumo e interações com a empresa, é possível criar um perfil rico de cada devedor.

Como o CRM de Cobrança com Big Data Proprietário se Organiza

Um CRM de cobrança com Big Data proprietário funciona com uma estrutura completa e pronta para operar de maneira organizada. Ou seja, todos os elementos de uma operação já estão disponíveis desde o começo, dados e operacional.

Então começa o processo de organização da carteira de cobrança. Normalmente, é possível localizar e separar os devedores falecidos. Também podem ficar em grupo específico outros devedores de maior vulnerabilidade, como os que estão em situação de mais dificuldades, desemprego e/ou dívidas muito altas.

Assim, todo o processo de ordenação poderá ser feito pelo Big Data, seguindo outros critérios de interesse da empresa, como perfil demográfico, condição financeira, collection score e tantos outros que a empresa pode ter como estratégia.

Com a carteira em ordem, as dívidas de maior probabilidade de fechamento de acordo podem ser as primeiras abordadas, de forma a turbinar a fluidez na operação. Afinal, evitar desperdício de tempo e dinheiro faz toda a diferença em uma rotina de cobrança.

Localização Multicanal de Devedores

O Big Data aparece como grande trunfo do CRM de cobrança personalizada. Afinal, por mais refinada que seja a estratégia e a gestão da operação de cobrança, ela sempre terá o primeiro desafio de localizar o cliente.

Em geral, os dados mais comuns de contato são os mais voláteis e sujeitos a desatualização. Ou seja, número do telefone e e-mail estão mais propensos à desatualização. Daí a importância da qualidade do Big Data, no que diz respeito ao grau de atualização. Se os dados forem corretos, naturalmente a empresa ganha em tempo e dinheiro para encontrar os devedores.

Hiperpersonalização de Dados para Contatar o Cliente

Um outro diferencial desta nova estratégia é a disponibilização em tela de dados do cliente. Ou seja, o CRM com personalização da cobrança, capta do Big Data as informações mais importantes para estarem disponíveis para os analistas, inclusive a forma de contato preferida do cliente.

Se a conclusão for de que o contato telefônico é a melhor opção, todas as informações devem estar na tela na hora da conversa. Assim, o operador poderá visualizá-las para aprimorar seu poder de convencimento.

Este recurso só está disponível para os setores ou empresas de cobrança que optarem pela estratégia de cobrança personalizada.

Abordagens ineficazes comuns para recuperar crédito no país

A modernização das estratégias de cobrança não é um processo fácil. Erros comuns, como falta de personalização, comunicação ineficiente, acompanhamento inadequado, falta de opções de pagamento e segurança insuficiente dos dados, podem ser evitados por meio de soluções tecnológicas inteligentes.

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Outras Grandes Vantagens de um CRM com Big Data Proprietário

O CRM de cobrança que possui um Big Data proprietário traz outras características que geram aumento de produtividade. Então, as empresas que adotarem essa estrutura poderão:

• Analisar dados de maneira permanente: O sistema monitora continuamente os dados dos devedores, identificando mudanças em seu perfil financeiro e comportamental.
• Segmentar a carteira: Os devedores são agrupados em segmentos com características semelhantes, permitindo a criação de estratégias de cobrança personalizadas para cada grupo.
• Prever o comportamento: Utilizando algoritmos de machine learning, o sistema pode prever a probabilidade de pagamento de cada devedor e identificar os melhores momentos para entrar em contato.
• Otimizar a comunicação: A comunicação com os devedores é personalizada, considerando suas preferências de contato, histórico de interações e perfil psicológico.
• Automatizar tarefas: Tarefas repetitivas, como a geração de relatórios e a programação de contatos, são automatizadas, liberando os agentes de cobrança para focar em atividades mais estratégicas.
• Obter aumento da taxa de sucesso: A abordagem personalizada aumenta a chance de conexão com o devedor e de negociação de um acordo.
• Reduzir de custos: A otimização dos processos e a automatização de tarefas reduzem significativamente os custos operacionais.
• Melhorar a experiência do cliente: A abordagem empática e personalizada evita a geração de conflitos e preserva a relação com o cliente.
• Obter Maior eficiência: A análise preditiva permite identificar os devedores com maior potencial de pagamento e direcionar os esforços para eles.
• Ter Tomada de decisão mais assertiva: Os gestores têm acesso a informações precisas e em tempo real, o que permite tomar decisões mais estratégicas.

PH3A desenvolve o DataCob, o único CRM de Cobrança com Big Data Proprietário

A PH3A Tecnologia de Dados dispõe de um dos maiores e mais atualizados Big Datas do Brasil. São milhões de registros atualizados de maneira permanente. E para o segmento de cobrança, a empresa desenvolveu o DataCob, um CRM completo que já dispõe dos dados do Big Data.

O DataCob possui características de otimização de fluxo de cobrança, como:

• Ambiente online de cobrança: destinado a devedores que preferem negociar em ambiente online, sem o operador humano.
• Collection Score: que se resume a um índice de três dígitos que representa a probabilidade de pagamento das dívidas.
• Identificação de Oportunidades: o Big Data poderá identificar oportunidades de remuneração adequada para o pagamento de dívidas, ou negociação com eventuais bens do devedor.
• Processos e comunicação automáticos: O trabalho tradicional com operador humano diminui devido a grande variedade de processos automáticos. A comunicação com o devedor também fica ampliada com diversos canais de contato.

Desafios e Considerações

Apesar dos benefícios, a implementação de um CRM de cobrança com Big Data proprietário apresenta alguns desafios, como:

• Qualidade dos dados: A qualidade dos dados é fundamental para a eficácia do sistema. É necessário garantir que os dados sejam precisos, completos e atualizados.
• Respeito ao Devedor: Os dados pessoais dos devedores são resguardados nos termos da Lei, e a empresa e/ou operador deverá mencionar no contato somente os dados pertinentes à dívida e sua respectiva negociação.
• Resistência à mudança: A implementação de novas tecnologias pode encontrar certa dificuldade temporária por parte dos colaboradores. Mas o benefício será imenso e permanente.

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O Big Data está revolucionando a forma como as empresas lidam com a cobrança. Então, ao personalizar a abordagem e utilizar dados para prever comportamentos, as empresas podem aumentar significativamente suas taxas de sucesso.

Essa estrutura que engloba CRM e Big Data será a nova tendência para reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ou seja, essas soluções estruturadas, prontas para garantir o sucesso da implementação e das operações de recuperação de crédito, são o segmento de cobrança do futuro.

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