Die Aufforderung an Kunden, überfällige Rechnungen und Zahlungspläne zu begleichen, ist ein Standardbestandteil der Inkassotätigkeit aller Unternehmen. Es ist jedoch nach wie vor eine große Herausforderung, die Kunden dazu zu bringen, ihre Rechnungen pünktlich zu begleichen. In einem Bericht von Intrum Justitia wird deutlich, dass 57 % der Unternehmen in Europa angeben, aufgrund von Zahlungsverzug Liquiditätsprobleme zu haben, wobei Griechenland mit 96 % an der Spitze der Liste steht.
In den meisten Fällen sind Inkassostrategien nach wie vor komplex, ineffizient und veraltet. In der schnelllebigen, digitalen Welt von heute verlangen die Kunden Flexibilität, Zugänglichkeit und Wahlmöglichkeiten. Die Begleichung einer Schuld muss sich einfach und schmerzlos anfühlen und nicht wie ein Prozess, der aus unangenehmen Briefen und zahlreichen Anrufen zu unpassenden Tageszeiten besteht.
Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. In den letzten Jahren hat die KI das Inkassowesen revolutioniert. KI ermöglicht es Unternehmen, fortschrittliche Analytik, Verhaltenswissenschaft und maschinelles Lernen (ML) zu ihrem Vorteil zu nutzen. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Inkassostrategie nahtlos zu automatisieren und die durchschnittliche Außenstandsdauer der Forderungen (DSO) zu senken.
In diesem Blog gehen wir näher auf diese Vorteile ein und zeigen Ihnen, wie wir erwarten, dass künstliche Intelligenz das Inkasso in den kommenden Jahren weiter beeinflussen wird.
1. Nutzung von Daten zur Verbesserung der Einzugsquoten
Das Verständnis von Daten ist der Schlüssel zum Erkennen von Trends, Anomalien und Marktchancen. Veraltete Inkassostrategien verlassen sich in hohem Maße auf menschlichen Instinkt und Wissen allein, anstatt numerische Logik zur Entwicklung einer unvoreingenommenen Lösung zu nutzen.
Das Sammeln von Daten durch künstliche Intelligenz bedeutet, dass Unternehmen Kanäle, Nachrichten, Timing und Tonfall "minimaxen" können, um Inkassoquoten und Kundenerfahrungen zu verbessern. Die Idee von Minimax besteht darin, KI, Entscheidungstheorie, Spieltheorie (falls zutreffend), Statistik und Psychologie einzusetzen, um den möglichen Verlust in einem Worst-Case-Szenario zu minimieren.
Im Gegensatz zum Erwartungswert oder erwarteten Nutzen werden bei der Minimax-Methode, die manchmal auch als MinMax/MinMaxing bezeichnet wird, keine Annahmen über die Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Ergebnisse der Kunden getroffen. Es wird lediglich eine Szenarioanalyse der möglichen Ergebnisse erstellt. Diese Art von Logik kann Unternehmen einen frühen Einblick in Probleme geben, bevor sie entstehen, und es ihnen ermöglichen, den Erfassungsansatz entsprechend den möglichen Datenergebnissen anzupassen. So können beispielsweise potenzielle säumige Zahler frühzeitig identifiziert werden, indem diejenigen herausgefiltert werden, die lange auf Mitteilungen reagieren, und mithilfe von Vorhersagemodellen können Sie die richtigen Maßnahmen ergreifen.
Ein Paradebeispiel hierfür wäre ein Anreiz, wie z. B. ein Frühzahlerrabatt, um potenzielle zukünftige säumige Zahler zu ermutigen, ihr Konto zu begleichen, bevor es in den Inkassokreislauf gelangt.
2. Personalisierung des Kundenerlebnisses durch Verhaltenswissenschaft
Die künstliche Intelligenz verändert das Inkasso durch die Verhaltenswissenschaft. Jüngere, computeraffine Millennials (1981-1996) und Kunden der Generation Z (1996-2010) suchen nach neuen, bedarfsgerechten Lösungen, wenn es um Zahlungen geht. Sie wollen keine Telefonanrufe während der Arbeitszeit oder anspruchsvolle Briefe mit einer zeitraubenden Aufforderung zum Handeln erhalten.
Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Unternehmen dabei zu helfen, auf der Grundlage ihres Verhaltens intelligentere Entscheidungen darüber zu treffen, wann und wie sie Kunden kontaktieren. Es ist jetzt möglich, Algorithmen mit Vorhersagemodellen zu entwickeln, die die durch Daten und maschinelles Lernen gewonnenen Informationen nutzen.
Auf der Grundlage der Erkenntnisse über demografische, soziale und wirtschaftliche Daten können Inkassostrategien priorisiert und auf der Grundlage der mit den einzelnen Forderungen verbundenen Daten angewandt werden.
Anhand des Alters, des Gehalts, des Berufs und der bisherigen Interaktionen eines Kunden können Sie beispielsweise die Wahrscheinlichkeit ermitteln, dass dieser eine Schuld begleichen wird. Dies wiederum gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihren Ansatz zu optimieren, um sicherzustellen, dass Sie nur den besten Kanal nutzen, bei dem die Wahrscheinlichkeit einer positiven Reaktion gegeben ist. Dies wird auch zur Rationalisierung der Abläufe in Ihrem Unternehmen beitragen.
3. Alte Prozesse durch Automatisierung digitalisieren
Eines der größten Hindernisse bei der Verbesserung der Effizienz des Inkassowesens ist die Verwendung veralteter Verfahren. Vielbeschäftigte Kunden aufzufordern, Zahlungen per Telefon zu leisten oder einen Dauerauftrag einzurichten, ist frustrierend und zeitraubend.
Auch wenn E-Mails und SMS bei der Erreichung einer modernen, digital geprägten Gesellschaft besser geeignet sind, ist es dennoch wichtig, den Prozess anzupassen, um ihn für den Kunden zu vereinfachen.
Die Neuerfindung und Anpassung der Art und Weise, wie wir diese Kanäle nutzen, ist ein notwendiger Schritt in Richtung Automatisierung, die durch künstliche Intelligenz unterstützt wird. Wenn sich die Technologie weiterentwickelt, können intelligente SMS die Kunden durch den Prozess führen und Links in die Konversation einbauen, um die Kunden zu einer externen Zahlungsplattform oder Hilfeseite zu schicken.
Die Aufnahme von QR-Codes in E-Mails erleichtert den Kunden den Bezahlvorgang, indem sie ihn einfach unterwegs mit ihrem Smartphone scannen. Es könnte sogar so einfach sein wie das Versenden automatisierter SMS- oder E-Mail-Erinnerungen mit einem Link zu einer Zahlungsseite, auf der die Kunden mit Kreditkarte bezahlen können.
Es geht darum, die besten verfügbaren Kanäle zu nutzen und sie mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und digitaler Technologie zu modernisieren. Diese Beispiele kommen nicht nur den Kunden zugute, sondern verbessern auch die Abläufe in Ihrem Unternehmen drastisch. Unabhängig davon, wie viele Berührungspunkte Sie hinzufügen, geben Sie Ihren Kunden durch das Versenden automatisierter Nachrichten und die Möglichkeit der Selbstbedienung das Gefühl, die Kontrolle zu haben, und beseitigen die Hindernisse für eine effektive Arbeit Ihrer Mitarbeiter. Stattdessen können Sie deren Zeit auf andere Elemente der Customer Journey konzentrieren oder die Menge der Arbeit erhöhen, die sie in der gleichen Zeit erledigen können.
4. Durchführung von erweiterten A/B-Tests
Der letzte Vorteil des Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Inkasso ist die fortgeschrittene Fähigkeit zu A/B-Tests. Dank ihrer Fähigkeit, aus früheren Erfahrungen, Datenmetriken und prädiktiven Algorithmen zu lernen, kann KI die Effektivität einer E-Mail, einer Zahlungslandingpage oder einer SMS analysieren.
Es geht nicht nur darum, zwei E-Mail-Öffnungsraten zu vergleichen und zu sehen, welche Betreffzeile effektiver war. KI gibt Ihnen die Möglichkeit, ihr Verhalten vor, während und nach dem Versand einer E-Mail zu verstehen. Haben sie zum Beispiel frühere Nachrichten oder Interaktionen ignoriert? Wenn sie eine E-Mail geöffnet haben, wie lange haben sie sie gelesen? Hat eine Gruppe von Kunden schneller reagiert, als Sie die Farbe einer Schaltfläche geändert oder einen Stupser eingeführt haben?
Künstliche Intelligenz arbeitet, analysiert und handelt schneller als der Mensch. Und die Feinheiten der multivariaten Tests, bei denen ein Unternehmen mehrere Änderungen in eine Variante einbaut, sind nahtlos.
Es geht nicht um KI gegen A/B-Tests, sondern um eine Verschmelzung der beiden, die die Produktivität der Tests für die Inkassostrategie verbessert. Die Testzyklen werden durch das Wissen und die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz einfach beschleunigt.
Sie müssen nicht mehr überlegen, welche Kanäle für bestimmte Kundengruppen am besten geeignet sind. KI kann schnelle A/B-Tests durchführen, um das Verhalten kontinuierlich zu testen. So erhalten Sie eine klare Vorstellung davon, wie Sie den Ton Ihrer Nachrichten anpassen, die richtige Aufforderung zum Handeln verwenden und zu einer optimalen Tageszeit versenden können. Es gibt keine Wartezeiten, Sie erhalten schnell Daten und können schnell Anpassungen vornehmen.
Abschließende Überlegungen
Künstliche Intelligenz ist bereits jetzt in der Lage, das Inkasso in Unternehmen zu verbessern. Ihre Fähigkeit, Daten, maschinelles Lernen und Verhaltenswissenschaft zu nutzen, ist ein wirksames Mittel, um Kunden auf einer tieferen und persönlicheren Ebene zu verstehen.
KI beseitigt die Notwendigkeit von Vermutungen und menschlichen Voreingenommenheiten, und jeder Schritt kann genutzt werden, um den Prozess logisch zu automatisieren und einen kundenzentrierten Ansatz zu entwickeln. Es sind die Unternehmen, die erkennen, wie wichtig es ist, langfristigen Beziehungen durch eine bessere Erfahrung den Vorrang zu geben, die florieren und wachsen werden. Man muss sich nur entscheiden, ob man es sich mit Hilfe von KI einfach machen oder auf andere Mittel zurückgreifen will.
Wenn Sie mehr über die Nutzung von KI zur Automatisierung von Inkassoprozessen, zur Verbesserung des Cashflows und zur Schaffung einer positiven Customer Journey erfahren möchten, vereinbaren Sie noch heute einen Demo-Termin mit uns.
