A negociação de cobrança é uma atividade essencial para qualquer empresa que busca recuperar créditos e manter a saúde financeira. Então, por todo o Brasil, setores de empresas e escritórios com especialização em recuperação de crédito precisam ter bons negociadores.

No entanto, a abordagem tradicional, padronizada e pouco personalizada, muitas vezes resulta em baixos índices de sucesso. Os modelos padronizados, com discursos prontos ainda resultam em desinteresse dos devedores em prosseguir com a conversa. Assim, os resultados sempre ficam aquém dos possíveis.

Portanto, entender esse processo e desenvolver técnicas de individualização de negociação de cobrança poderá ser determinante para alavancar resultados. Definitivamente, é uma estratégia indispensável, e ela se viabiliza através do Big Data.

O Poder do Big Data na Negociação de Cobrança

O Big Data oferece uma visão holística do devedor, permitindo identificar padrões de comportamento, preferências e condições financeiras que podem influenciar diretamente na negociação. Assim, ao analisar um grande volume de dados, é possível construir perfis detalhados que vão além das informações básicas, como nome, endereço e telefone.

• Perfil socioeconômico: Analisando dados como renda, escolaridade, profissão e localização, é possível identificar o poder aquisitivo do devedor e sua capacidade de pagamento. Assim, já é possível ter uma referência do devedor.
• Comportamento de pagamento: A análise do histórico de pagamentos permite identificar padrões de comportamento, como atrasos frequentes ou pagamentos parciais, auxiliando na avaliação do risco de crédito. Então, já é possível presumir um score ou cálculo de índice de “bom pagador”.
• Interações anteriores: As interações do devedor com a empresa, como ligações, e-mails e mensagens, podem fornecer insights sobre sua disposição para negociar e suas principais objeções. Portanto, é possível presumir os canais de contato com maiores chances de sucesso.
• Dados alternativos: Informações como posse de bens (imóveis, veículos), contas bancárias, histórico de crédito e redes sociais podem complementar o perfil do devedor e oferecer uma visão mais completa de sua situação financeira. Assim, outras fontes de informações serão importantes na análise pré-contato.

Portanto, com o Big Data, as empresas têm à disposição uma quantidade massiva de dados que podem ser utilizados para criar estratégias de cobrança mais eficazes e personalizadas. Assim, além de um nome e informações da dívida, a análise de dados pode auxiliar na construção de perfis detalhados de devedores.

Então, essa estratégia permite a realização de negociações mais assertivas e com maior probabilidade de sucesso.

7 Características Essenciais de um CRM Cobrança Completo

Um bom CRM de cobrança pode fazer toda a diferença. Dentre tantas características, algumas delas são fundamentais para que a empresa acerte na escolha da solução ideal. Desta forma, o CRM de cobrança ajuda a tomar a melhor decisão e alcançar os objetivos de recuperação de crédito.

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Collection Score Permite Abordagem Automática para Melhor Negociação de Cobrança

Além das informações provenientes do Big Data e da empresa credora, é preciso criar uma forma de agilizar a análise. Assim, surge o conceito do Collection Score, um índice que resume a probabilidade de o cliente pagar sua dívida.

Este processo é um grande facilitador para os devedores que se sentem mais confortáveis com a abordagem online, ou que não dispõe de tempo para se deslocar para algum endereço de escritório de cobrança, ou passar um tempo em fila de espera. Então, há toda uma questão de logística e tempo que não poderá ser desprezada para criar e manter contato com os clientes.

A grande vantagem de trabalhar com o collection score é que o setor ou empresa de cobrança poderá determinar que o próprio sistema organize toda a carteira de clientes, segundo critério de probabilidade de pagamentos. Dessa forma, a abordagem poderá ser digital para um determinado grupo e via ligação telefônica para outro grupo.

Uma outra possibilidade é colocar toda a carteira para abordagem digital e separar os casos que não tiveram sucesso para abordagem do operador. Então, de uma forma ou de outra, o collection score auxilia para determinar as dívidas com maior ou menor propensão de serem pagas.

Momento do Contato e Estratégia dos Operadores

Com base no perfil detalhado do devedor, os operadores de cobrança podem desenvolver estratégias de negociação mais assertivas e personalizadas. Algumas das possibilidades incluem:

• Negociação baseada em renda: Para devedores com renda variável ou informal, pode ser mais eficaz propor um plano de pagamento com valores ajustáveis à renda mensal.
• Negociação baseada em bens: Para devedores com bens de valor, como imóveis ou veículos, pode ser interessante propor a utilização desses bens como garantia para a quitação da dívida.
• Negociação emocional: Ao identificar os motivadores do devedor, como a preservação do crédito ou a manutenção de um relacionamento com a empresa, é possível utilizar uma abordagem mais emocional na negociação.
• Negociação personalizada: Ao adaptar a linguagem e a proposta de acordo com o perfil do devedor, é possível aumentar a chance de sucesso da negociação.

Benefícios da Inteligência Artificial na Recuperação de Crédito

A inteligência artificial tem se mostrado uma solução eficaz para otimizar o processo de cobrança e recuperação de crédito. Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real e aprender com padrões, a IA pode oferecer insights valiosos e automatizar várias etapas do processo.

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Rendas Extras Informais e a Negociação de Dívidas

A presença de rendas extras informais, como trabalhos autônomos ou “bicos”, pode influenciar significativamente a capacidade de pagamento do devedor. Dessa forma, ao identificar essas fontes de renda, os operadores podem propor soluções de pagamento mais flexíveis.

Então, as possibilidades na negociação de cobrança passam a ser diversas, ainda mais considerando as rendas informais no cálculo da capacidade de pagamento. No entanto, é importante ressaltar que a comprovação dessas rendas pode ser um desafio, exigindo uma abordagem cuidadosa e transparente.

A Importância da Ética e da Transparência

A utilização do Big Data na negociação de cobrança exige uma abordagem ética e transparente. Portanto, é fundamental garantir a privacidade dos dados dos devedores e utilizar as informações coletadas de forma responsável. Assim, da forma mais inteligente e respeitosa possível, o operador poderá obter informações com o próprio devedor.

Além disso, a comunicação com o cliente deve ser clara e objetiva, evitando práticas abusivas como ameaças e constrangimentos.

CRM Integrado ao Big Data Otimizam Resultados

Pensando nas demandas do setor de recuperação de crédito, a PH3A Tecnologia da Informação desenvolveu o DataCob, uma ferramenta que contempla todas as rotinas de uma operação de cobrança.

O DataCob tem um valioso módulo de negociação online, business intelligence e diversos recursos com o melhor custo/benefício do mercado. Porém, o grande diferencial do DataCob é estar disponível no módulo combinado com o Big Data da PH3A, um dos maiores e mais atualizados do Brasil.

Portanto, o DataCob já vem com um Big Data proprietário, o que significa que ele já tem as ferramentas e informações necessárias para iniciar uma operação de cobrança de forma potencializada. Assim, as informações disponíveis já permitem uma personalização da abordagem para definir ordem e estratégias de contato, maximizando as chances de sucesso nas operações.

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O Big Data oferece um potencial imenso para transformar a negociação de cobrança em uma atividade mais eficiente e humanizada. Assim, ao analisar um grande volume de dados, é possível construir perfis detalhados de devedores, permitindo a realização de negociações mais assertivas e personalizadas.

No entanto, é fundamental que as empresas utilizem essas informações de forma ética e responsável, respeitando a privacidade dos devedores e buscando soluções que sejam benéficas para ambas as partes.

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