Conozca cómo la analítica y las nuevas tecnologías optimizan los pagos en el proceso de cobranza

El ciclo de pagos, que inevitablemente acoge el proceso de cobranza, es un proceso delicado para cualquier empresa. Culturalmente, deber dinero es motivo de vergüenza y por eso es tan complicado cobrar o llegar a diferentes acuerdos de pago con los clientes deudores. Sin embargo, actualmente la analítica predictiva junto con las nuevas tecnologías facilitan y vuelven este proceso mucho más simple.
 
La presencia cada vez más activa de los consumidores en internet, facilita la relación con las empresas y vuelve el proceso de cobranza menos desafiante, como si lo era hace algunos años. Optimizar recursos y reducir costos es uno de los principales beneficios que las diferentes herramientas digitales pueden ofrecernos hoy en día.
 
Con la evolución del servicio al cliente, también surgen nuevas maneras de contacto para la recuperación de cartera. Es por eso que las empresas ven la necesidad de invertir más en nuevas tecnologías, dando la posibilidad de que sus clientes deudores puedan ser contactados a través de SMS, e-mail, chat, redes sociales o llamadas.  Además, herramientas como la analítica, Big Data y la inteligencia artificial, se vuelven fundamentales para hacer un análisis más detallado y poder identificar aspectos importantes como los costos innecesarios o los recursos que pueden usarse para maximizar la recuperación de la cartera.
 
En Covirecupera, logramos generar de forma más efectiva acuerdos de pago y recaudo de los deudores, a través de una estrategia enfocada en analítica. Asimismo, unificamos la gestión de cobranza tradicional y digital mediante la aplicación de modelos analíticos, permitiendo la pronta recuperación y obteniendo más probabilidades de cumplimiento en un corto periodo de tiempo.
 
¿Cómo lo hacemos?
- Segmentamos grupos homogéneos dando solución a cada perfil de cliente.
- Creamos modelos estadísticos para predecir asertivamente la probabilidad de pago de los clientes.
- Diseñamos una combinación de scores para clasificar a los clientes dependiendo de su riesgo.
- Brindamos apoyo constante en la toma de decisiones, de acuerdo a la evidencia estadística.

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