No cenário atual da recuperação de crédito, as rotinas de abordagens genéricas e impessoais passaram a ser aperfeiçoadas para um novo patamar. Devedores não são números, e tratá-los da mesma forma resulta em baixa eficácia, atrito e frustração. Assim, foi possível emergir uma nova rotina, aproveitando a fonte de dados de qualidade.

Essa abordagem com personalização vai muito além de chamar o devedor pelo nome, e permite que as empresas de cobrança e credores selecionem carteiras com base em informações profundas vindas do Big Data. Dessa forma, é possível chegar a um conceito de inteligência de prospecção, que aumenta a produtividade.

O Problema da Abordagem Genérica na Recuperação de Crédito

Historicamente, o processo de recuperação de crédito era massificado. Uma mesma régua de cobrança, a mesma mensagem e os mesmos canais eram aplicados a todos os devedores. Então não eram considerados o perfil, o histórico ou capacidade de pagamento. Isso gerava uma série de problemas:

• Baixa Taxa de Sucesso: Mensagens irrelevantes são ignoradas. Portanto, se a proposta de acordo não faz sentido para a realidade do devedor, a chance de conversão é mínima.
• Aumento da Resistência: A abordagem robotizada ou agressiva gera atrito e dificulta o diálogo. Então, a conversa torna o devedor mais refratário à negociação.
• Desperdício de Recursos: Equipes gastam tempo e dinheiro em contatos que têm pouca chance de gerar um acordo.
• Dano à Marca: Uma cobrança impessoal ou inadequada pode prejudicar a reputação da empresa credora e da própria empresa de cobrança.
• Falta de Eficiência: Sem direcionamento, o tempo da equipe é pulverizado, diminuindo a produtividade geral.

Fonte de Dados Completo, Combustível da Personalização

A base para qualquer abordagem personalizada eficaz na recuperação de crédito é uma fonte de dados rica e atualizada, muitas vezes vinda de um Big Data estruturado. Então, essa plataforma de dados não armazena apenas informações básicas como nome e valor da dívida, mas um universo de detalhes que permite traçar um perfil completo do devedor:

• Dados Comportamentais: Histórico de pagamentos (dentro e fora da empresa). Então, ficarão visíveis tentativas anteriores de negociação, canais de contato preferidos, interações com mensagens de cobrança.
• Dados Demográficos e Socioeconômicos: Idade, localização geográfica, renda estimada, formação profissional, status familiar.
• Score de Crédito: Cálculo do índice que indica a propensão ao pagamento. Assim, será possível ordenar e facilitar as carteiras.
• Comportamento Online: Páginas visitadas, interesses, uso de redes sociais, que podem inferir poder de compra e estilo de vida.
• Informações de Contato Verificadas: Diversidade e atualização dos telefones, e-mails e endereços.

Essa riqueza de informações, combinada à inteligência de prospecção, permite que a empresa selecione carteiras de cobrança de acordo com critérios muito mais sofisticados. Em vez de "todos os devedores com dívida acima de X", as seleções podem ser: "devedores com renda presumida Y que já tentaram negociar via WhatsApp e que moram na região Z".

Como Funcionam as Abordagens Personalizadas na Recuperação de Crédito

Com uma fonte de dados completa em mãos, as empresas podem implementar uma série de estratégias para maximizar a personalização das abordagens:

1. Segmentação Inteligente de Carteiras

A inteligência de prospecção permite dividir a carteira de devedores em segmentos muito mais específicos e estratégicos.

• Exemplo: Um devedor com alto score de crédito e boa renda presumida pode receber uma oferta de acordo com desconto progressivo para pagamento à vista. Um devedor com histórico de muitas dívidas e baixa renda pode ser abordado com propostas de parcelamento longo e valores menores.

2. Escolha do Canal de Comunicação Mais Eficaz

Nem todo mundo responde a um telefonema. Alguns preferem mensagens, outros e-mail. Assim, a fonte de dados indica a maior preferência de cada um.

3. Mensagens e Ofertas Customizadas

A linguagem e a proposta de acordo são adaptadas ao perfil do devedor. Portanto, a mensagem deverá estar de acordo com a pessoa abordada para maximizar as chances de sucesso.

4. Timing Perfeito da Abordagem

Os devedores têm suas rotinas e ocupações. Então, é importante saber a hora de contato de maior probabilidade de gerar uma conversa produtiva.

5. Empatia e Tom de Voz Adequado

A personalização também se reflete na forma como a comunicação é conduzida na hora do contato telefônico. Assim, ser gentil, cordial e empático são condições imprescindíveis para aumentar as chances de fechamento de acordo.

Conheça o “Combo” de Big Data + CRM de Cobrança

No Brasil, a PH3A Tecnologia da Informação possui um dos maiores e mais completos Big Datas do Brasil, com milhões de registros estruturados. Assim, a empresa consegue ter uma ótima fonte de dados para diversos tipos de uso. Um deles é integrar soluções em diversas ferramentas de grande utilidade para as empresas.

No campo da cobrança, a PH3A desenvolveu o DataCob. É um CRM completo, que vem com um Big Data proprietário, ou seja, já vem com uma fonte de ados estruturada. Isso permite uma série de avanços e traz muitas vantagens aos processos de cobrança.

Portanto, o DataCob passou a ser a opção melhor e de ótimo custo/benefício para as empresas.

Benefícios da Personalização na Recuperação de Crédito

A adoção de abordagens personalizadas, baseadas em dados, gera resultados tangíveis:

• Aumento das Taxas de Acordo: Propostas relevantes e comunicação eficaz levam a mais negociações bem-sucedidas.
• Redução do Custo Operacional: O foco em devedores com maior potencial e o uso de canais mais eficientes reduzem o custo por acordo fechado.
• Melhora do ROI: Maior eficiência na recuperação de crédito com menor custo se traduz em um Retorno sobre o Investimento mais elevado.
• Fortalecimento do Relacionamento com o Cliente: Uma abordagem humanizada, mesmo na cobrança, pode preservar a relação do cliente com a marca, aumentando as chances de futuras transações.
• Maior Produtividade da Equipe: Agentes de cobrança com informações prévias e direcionamento claro conseguem ser mais eficientes e focados.

Conclusão: O Futuro da Recuperação de Crédito É Personalizado

A recuperação de crédito focada em ciência de dados é muito mais produtiva. Assim, ao investir em uma fonte de dados completa e aplicar uma inteligência de prospecção que permite abordagens personalizadas, as empresas organizam processos e conseguem um aumento na produtividade significativo.

Essa estratégia não só acelera a entrada de capital, como também fortalece a imagem da empresa, provando que é possível ser eficaz e humano ao mesmo tempo.

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Collection Score Dinamiza Prospecção e Reduz Inadimplência

Em cobrança, diante de um imenso volume de informações, é preciso organizá-las para criar uma dinâmica que dá fluxo às rotinas. Assim, surge collection score, um índice útil para guiar rapidamente as empresas em direção aos clientes com maior ou menor potencial de firmar acordos de pagamentos.

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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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