Cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos. Sin embargo, los datos por sí solos son de poca utilidad: la verdadera magia se produce cuando se convierten en activos tangibles que añaden valor a la empresa. Por ello, el análisis de datos es la base de cualquier organización moderna.
Todos ellos son objetivos válidos. Entonces, ¿cómo puede hacer realidad estos resultados deseados? ¿Cómo puede mejorar sistemáticamente lo que hace basándose en datos fríos, duros y objetivos en lugar de en hipótesis subjetivas?
Pero, ¿cómo afecta esto a los cobros? Mediante el análisis de datos, los prestamistas empezarán a conocer a sus clientes morosos con todo detalle: sus preferencias, sus hábitos, sus disgustos y sus deseos. Con esta información, pueden empezar a elaborar una serie de estrategias de cobro basadas en datos cuantitativos y objetivos, en lugar de en sentimientos cualitativos (y subjetivos). Esto les ayudará a aumentar los ingresos y las tasas de reembolso y, al mismo tiempo, a reducir el tiempo, el esfuerzo y el dinero dedicados a perseguir a los clientes morosos.
A lo largo de esta entrada del blog, vamos a examinar por qué el análisis de datos es un tema tan candente en estos momentos, por qué es tan potente dentro de las cobranzas, cómo convertir sus datos en activos valiosos y el efecto que puede tener en sus resultados.
La Directiva de datos
Las mayores empresas convierten los datos de los clientes en su ventaja competitiva. En los últimos cinco años, las listas de reproducción personalizadas "Discover Weekly" de Spotify han sido escuchadas durante un total de 2.300 millones de horas. De hecho, gran parte del éxito masivo de Netflix y Amazon se debe a su compromiso de ofrecer a cada usuario su propia experiencia personalizada.
Asimismo, los datos también han sido cruciales para facilitar el contacto digital personalizado a escala. El análisis prescriptivo permite a las empresas aprovechar la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y las capacidades humanas para maximizar su estrategia de contacto. Guiadas por sus datos internos, las empresas saben cómo ponerse en contacto con el comprador adecuado, en el momento adecuado, con el contenido adecuado. Hoy en día, incluso pueden ver qué palabras clave tienen más probabilidades de éxito con cada comprador individual.
Las estrategias de comunicación basadas en los datos son una necesidad moderna, no sólo un detalle. Los estudios sugieren que los correos electrónicos con líneas de asunto personalizadas tienen un 50% más de tasas de apertura. En lo que respecta a los servicios financieros, el 80 % de los consumidores ha declarado que prefiere hacer negocios con empresas que ofrecen una comunicación personalizada.
Convertir los datos en información valiosa es la clave para liberar el potencial de su negocio. Comprenderá mejor a sus clientes, lo que a su vez le ayudará a prestarles un mejor servicio, y si lo hace, no puede equivocarse.
Colecciones basadas en datos
Está claro que los datos pueden ayudar a las empresas a vender mejor a los clientes. Saben qué productos recomendar, qué canales de contacto funcionan mejor y qué ofertas pueden despertar el interés de un cliente concreto. Entonces, ¿por qué los prestamistas no utilizan sus datos cuando se trata de garantizar que sus clientes les devuelvan el dinero?
La mayoría de los prestamistas tienen acceso a una gran cantidad de datos al alcance de la mano. Esto puede incluir el historial de saldos de un cliente moroso, los días de retraso, las preferencias de contacto y el comportamiento de compra en el pasado. Pero, ¿qué pasa si está pensando? "Espera, ¿no tenemos ninguno de estos datos?". Pues bien, si usted es un prestamista, probablemente sí los tenga, aunque puede que aún no sea consciente de ello. A menudo, esta falta de conciencia se debe a la naturaleza bruta y no procesada de la información en cuestión. Una vez que esta información se procesa correctamente -segmentada, guardada y digitalizada-, se convierte en valiosos datos empresariales.
Por otra parte, es posible que conozca sus datos pero que no sean fácilmente procesables por el momento. Sin embargo, una vez que haya pasado por este proceso, podrá utilizarlos para segmentar a todos los clientes morosos en grupos afines antes de elaborar estrategias de contacto personalizadas que probablemente funcionen mejor con cada segmento.
Por ejemplo, sus segmentos podrían tener el siguiente aspecto:
Segmento A:
- Edad media de 25 años
- Ya les he comprado antes
- Alrededor de una semana de retraso: la mayoría de sus reembolsos anteriores se han retrasado dos semanas
- Prefieren que se les contacte por medio de mensajes de texto (y generalmente navegan, compran y pagan en sus teléfonos inteligentes)
- Responden bien a los constantes empujones amistosos, ya que tienden a olvidar rápidamente los recordatorios
Segmento B:
- Edad media de 50 años
- Ya les he comprado antes
- Unos días de retraso
- La mayoría de sus reembolsos anteriores han llegado una semana después de la fecha de vencimiento
- Prefieren que se les contacte por correo electrónico o con cartas a través de la puerta (y generalmente navegan, compran y pagan en sus ordenadores portátiles)
- Responden bien a los mensajes de estilo de aversión a las pérdidas
Es obvio que no debe emplear las mismas estrategias para el segmento A que para el segmento B. El segmento A necesitará mensajes de texto, correos electrónicos y notificaciones push frecuentes que sean útiles y amables, y que les guíen en el proceso de reembolso. El segmento B, sin embargo, no necesitará tantos recordatorios.
Cuando envíe uno, probablemente debería ser a través de un correo electrónico y con un mensaje sustancialmente diferente a los recordatorios que recibe el segmento A. Si hay algunas personas del segmento B que no abren ninguno de sus correos electrónicos, podría considerar el envío de una carta (con el correspondiente código QR adjunto) como último recurso.
Convertir los datos de las colecciones en activos
Si desea maximizar el valor de sus datos de recogida y convertirlos en información útil para el futuro, tendrá que adoptar un enfoque mixto: combinar de forma experta tanto a las personas como a las máquinas/automatización.
Los grandes conjuntos de datos pueden ser procesados y analizados instantáneamente por algoritmos de IA/aprendizaje automático. Una vez que estos datos se han procesado y empiezan a surgir patrones, en última instancia son los humanos (en forma de analistas de datos) los que deciden cómo afectan estos conocimientos a su estrategia de cobro.
Los analistas de datos valen su peso en oro. Los mejores tendrán dos cualidades principales:
- Capacidad para detectar patrones críticos que surgen de una gran cantidad de datos de los consumidores
- Un don para comunicar lo que hay que hacer con el resto de la empresa
Como dice HBR "Los analistas son narradores de datos. Su misión es resumir hechos interesantes y utilizar los datos para inspirarse. En algunas organizaciones, esos hechos y esa inspiración se convierten en información para los responsables humanos de la toma de decisiones."
En lo que respecta a los cobros, la información obtenida a partir de los datos de los consumidores le ayudará a decidir con quién ponerse en contacto, en qué canales, cuándo y con qué mensajes. Convertirá su enfoque de reclamación único en estrategias múltiples y muy específicas, ajustadas a cada segmento de consumidores en particular.
Si lo hace con éxito, aumentará las tasas de reembolso, reducirá el tiempo que se tarda en pagar y eliminará significativamente la mayor parte del tiempo, el dinero y el esfuerzo que se invierte en perseguir a los clientes morosos. Sólo tiene que diseñar una estrategia de acercamiento para cada segmento, realizar pruebas A/B continuas para seguir desarrollando su estrategia y automatizar el resto en adelante.
Es hora de cosechar los beneficios
Los datos de los consumidores no tienen ningún valor si no los utiliza para mejorar lo que hace. Si consigues convertir los datos en bruto en información valiosa, serás capaz de:
- Segmentar con precisión su base de consumidores/clientes
- Elaborar enfoques digitales ampliados y adaptados a cada segmento
- Realice pruebas A/B
- Medir y analizar los resultados de forma continua
- Crear las estrategias más precisas y exitosas para cada segmento
Los beneficios potenciales son enormes. Aumentará las tasas de reembolso y eliminará el tiempo y el esfuerzo innecesarios dedicados a perseguir a los clientes morosos. Hablará con los clientes morosos adecuados, en el momento adecuado, en los canales adecuados y de la manera adecuada. Sus días de ventas pendientes (DSO) caerán en picado y sus ingresos se dispararán.
¿Quiere convertir los datos de los clientes en su ventaja competitiva? Si es así, esté atento a nuestros próximos seminarios web sobre las mejores prácticas en el cobro moderno de deudas. No dudes en suscribirte a las publicaciones de nuestro blog para recibir las últimas actualizaciones.
¿A qué esperas?
Crédito de la foto: Stand With Main street
