Revolucionando el concepto de recobros

Implicaciones: Data, Machine Learning, IA, Banca, Advanced Analytics

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Entendiendo "el impago" como un momento importante en la relación con clientes

El contexto

El área de recobros es una de las principales palancas de negocio de una entidad financiera, pero la realidad de sus procesos es que están pautados por un enfoque estandarizado y con tecnologías mejorables. El reto era enorme: su capacidad de recobros estaba cayendo un 1,5% al mes y desconocían las causas.

Nuestro enfoque

Replantear los automatismos del modelo de recobros de la entidad con la mente muy abierta: de manera ágil, adoptando el punto de vista de cliente, co-creando soluciones con el equipo, y aplicando tecnologías exponenciales para generar eficiencias con impacto directo en EBITDA.

call center recobros The Cocktail

El proyecto

Levantamos los motivos reales que estaban produciendo la desviación en el recobro, identificando aquellas que resultaban claves, y actuamos sobre ellas ideando más de 100 iniciativas de cambios.

Priorizamos las 15 pruebas de concepto de mayor impacto y las lanzamos a grupos de control de clientes reales.

Aceleramos la implementación de las pruebas, montando sistemas paralelos a los oficiales, que nos permitieran tener resultados en 6 semanas: pusimos en producción webs fake, sistemas de contactabilidad propios, nuevos scripts con el callcenter, y creamos un modelo predictivo alternativo al de la entidad utilizando tecnología machine learning.

Resultados

Pasamos de un sistema estandarizado de recobros, a un nuevo modelo de relación con cliente, asegurando la personalización del journey de la deuda.

Un nuevo modelo predictivo en base a machine learning capaz de mejorar la categorización de los clientes y demostrar que:

  • Más del  93% de clientes Low Risk pagan sin gestión.
  • Determinadas comunicaciones en el momento de contratación reducen la probabilidad de entrar en impago en más del 62%.
  • Pequeñas acciones de alerta reducen la entrada en impago en cerca del 20%.

En definitiva, hemos logrado un modelo de relación mucho más eficiente en costes, y con un impacto positivo en cliente: más EBITDA y mejor NPS.

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