IBM heeft verklaard dat we leven in de 'data-economie'. Innovatieve organisaties over de hele wereld maken gebruik van data en op AI gebaseerde tools om hun activiteiten aan te sturen. Ze vertrouwen erop dat deze tools belangrijke inzichten in klanten onthullen, gebieden aangeven die voor verbetering vatbaar zijn en voortdurende prestatie-updates bieden.
Maar banken en andere financiële instellingen zijn vrij traag van begrip. Kijk eens naar de volgende statistieken:
- Slechts 7% van de banken heeft met succes initiatieven voor digitale transformatie genomen;
- Slechts 18% van de financiële instellingen is van mening dat hun organisatie over sterke capaciteiten op het gebied van data-analyse beschikt;
- 75% van de financiële executives is van mening dat hun instelling "niet vaardig" is in het gebruik van AI om het volgende beste aanbod voor een klant te bepalen.
Dit staat in schril contrast met leiders op het gebied van gegevensanalyse zoals Amazon, Spotify en Netflix, wier hele bedrijfsmodel draait om het succesvol gebruiken van klantgegevens om gepersonaliseerde, gewilde klantervaringen te bieden. Dus hoe kunnen banken en financiële instellingen de knop omzetten en meer waarde halen uit hun klantgegevens en daardoor hun winst verhogen?
In deze blog wordt onderzocht hoe data en AI kunnen helpen bij een specifieke financiële business case: incasso. Er wordt gekeken naar de tools/systemen die incasso-afdelingen momenteel missen, voordat de 5 manieren worden onderzocht waarop data analytics en AI het succes van incasso kunnen vergroten.
Een verouderde aanpak voor collecties
Data-analyse kan je incassobeleid efficiënter en effectiever maken. Het is echter niet zo eenvoudig als een schakelaar omzetten en de resultaten zien binnenstromen. Je moet er eerst voor zorgen dat je team is uitgerust met de juiste hulpmiddelen.
Helaas ontbreekt het incassobureaus op dit moment aan de volgende onmisbare tools/systemen.
- Een op automatisering gebaseerd digitaal communicatieplatform
Digitale kanalen zijn niet alleen effectiever dan traditionele alternatieven (zoals direct mail), maar ze vereisen ook veel minder tijd en middelen om voor te bereiden. En er is nog een groot voordeel van het versturen van digitale berichten: ze zijn gemakkelijk meetbaar. Je kunt op geen enkele manier nagaan of een klant met een betalingsachterstand je mail ooit heeft geopend.
Je kunt echter wel precies zien wanneer ze je laatste e-mail hebben geopend en of ze hebben doorgeklikt naar de landingspagina voor terugbetaling. Deze gegevensgedreven inzichten zullen dan duidelijk maken op welke gebieden je je strategie mogelijk kunt verbeteren.
- Een gecentraliseerde, alles-in-één waarheidsbron
Als je gegevens goed wilt gebruiken, moet je ervoor zorgen dat ze nauwkeurig, up-to-date en gemakkelijk toegankelijk zijn. Met andere woorden, je hebt een centrale gegevensopslagplaats nodig die automatisch gegevens uit verschillende bronnen integreert.
Als je toegang hebt tot al je gegevens op één plek, kun je ze gemakkelijk analyseren. Je hebt het volledige plaatje voor je, van de voorkeurskanalen van je klanten tot de gegevensindicatoren die aantonen hoe succesvol je verschillende benaderingsstrategieën zijn geweest.
- Een manier om deze gegevens eenvoudig te rapporteren/visualiseren
Het is geen sinecure om solide conclusies te trekken uit een ruwe dataset. Daarom heb je een dashboard nodig dat visueel laat zien wat je gegevens je vertellen. Het onthult cruciale inzichten en maakt ze glashelder, zodat geen enkele belangrijke bevinding onopgemerkt blijft.
- Een manier om hun claims effectief te waarderen
Veel incassobureaus richten zich nog steeds op de waarde van hun totale aantal actieve vorderingen. Ze leggen te veel nadruk op de totale waarde van wat ze verschuldigd zijn in plaats van zich te verdiepen in hoe ze de terugbetalingspercentages kunnen verbeteren, welke klanten meer hulp nodig hebben en hoe ze een tweerichtingsdialoog kunnen aangaan om de kans te vergroten dat ze volledig worden terugbetaald.
5 manieren waarop data analytics en AI helpen uw inkomsten uit incasso te verhogen
Data-analyse en AI helpen incasso-afdelingen om een betere, meer op maat gemaakte klantervaring te bieden, wat op zijn beurt leidt tot een evenredige toename van de klantloyaliteit, een hoger invorderingspercentage en hogere winsten.
Er zijn 5 manieren waarop data-analyse en AI kunnen helpen om je incasso-inkomsten te verhogen:
1. Segmentatie voor betere doelgerichtheid
Data-analyse werpt licht op elke individuele klant met betalingsachterstanden: hun gedrag, voorkeuren, demografische gegevens en betalingsgeschiedenis. Deze gegevens kunnen vervolgens goed worden gebruikt, waarbij incassoteams gelijkgestemde klanten segmenteren in groepen op basis van hun voorspelling van het gedrag van klanten.
Het ene segment kan bijvoorbeeld beter reageren op onregelmatige berichten via e-mail, terwijl een ander segment de voorkeur geeft aan regelmatige sms-berichten. Door gelijksoortige klanten met betalingsachterstanden te groeperen en hen op maat gemaakte aanmaningservaringen te bieden, zult u uw incassosucces vergroten.
2. Identificatie van klanten met een hoog risico
Als het op incasso aankomt, zijn niet alle klanten gelijk. Sommige klanten zijn je bedrijf misschien maar €100 schuldig en hebben een goede staat van dienst als het gaat om tijdige terugbetalingen. Anderen daarentegen zijn je bedrijf misschien €5.000+ schuldig en zijn al ver voorbij de datum waarop ze je hadden moeten terugbetalen.
Het zal je niet verbazen dat klanten met een hoog risico meer tijd en aandacht van je team vragen. Data analytics en AI stellen je in staat om direct te identificeren welke klanten achterlopen (of lijken te worstelen) met hun terugbetalingen. Belangrijker nog, je kunt zelfs historische gegevens gebruiken om te voorspellen welke nieuwe klanten in een risicogroep zouden kunnen vallen en de klant benaderen om een afbetalingsplan op maat te ontwerpen dat past bij hun specifieke behoeften/context.
Door een dialoog aan te gaan met klanten (en hen niet simpelweg voorwaarden op te leggen), is het veel waarschijnlijker dat ze hun schuld volledig zullen terugbetalen.
3. Vermindert operationeel risico
Data-analyse biedt incasso-afdelingen alles wat ze moeten weten om hun activiteiten te optimaliseren. Het onthult het gedrag en de voorkeuren van klanten, stelt hen in staat om direct de prestaties van hun outreach te beoordelen, identificeert automatisch de beste strategie om te gebruiken, vindt gebieden voor verbetering en toont de impact van eventuele wijzigingen.
Dit betekent dat ze altijd de ideale strategie kunnen ontwikkelen. Je vertrouwt niet langer op inadequate outreach-processen, maar werkt meestal (zo niet altijd) met de meest effectieve strategieën.
4. Verbetert de klantervaring
Gegevens zijn zo krachtig omdat ze individuele klanten beter leren kennen. In plaats van alleen maar hun naam en adres te kennen, kun je nu graven in wat elk individu drijft. Incasso-afdelingen kunnen manieren identificeren waarop klanten graag benader d willen worden (de kanalen, berichtgeving en toon van de stem, bijvoorbeeld) voordat ze deze inzichten gebruiken om hun aanmaningsaanpak te sturen.
Dit betekent een verbeterde klantervaring, wat zich weer vertaalt in een hoger terugvorderingspercentage en hogere inkomsten. Aangezien slechts 27% van de consumenten vindt dat de bank- en financiële sector momenteel klantgericht is, is er duidelijk nog werk aan de winkel.
5. Automatiseert interacties met lage prioriteit
Virtuele agents met AI (zoals chatbots) kunnen interacties met klanten met een lage complexiteit aan, waardoor bedrijven tot 30% kunnen besparen op ondersteuningskosten. Ze zijn gekoppeld aan je centrale databank, wat betekent dat ze over alle belangrijke informatie beschikken en effectief een breed scala aan klantverzoeken kunnen beantwoorden.
Dit betekent dat uw hoogopgeleide agenten hun kostbare tijd kunnen besteden aan klanten met een hoog risico die baat zouden hebben bij intermenselijke interacties. U kunt uw personele middelen beter inzetten waar ze het hardst nodig zijn (d.w.z. interacties met een hoge prioriteit).
Datagestuurd aanmanen heeft de toekomst
Gegevens hebben talloze bedrijfstakken veranderd, en krediet- en incassoafdelingen zijn de volgende in de rij. Dankzij gegevens kunnen incasso-afdelingen hun klanten beter begrijpen en segmenteren, waardoor ze een gastvrijere en persoonlijkere ervaring kunnen bieden. Bereikstrategieën kunnen op de proef worden gesteld, waarbij AI-gebaseerde algoritmen de meest effectieve sjablonen identificeren en automatisch optimaliseren. Het resultaat is dat incasso-afdelingen meer inkomsten genereren en tegelijkertijd efficiënter worden in het proces.
Klaar om datagestuurd aanmanen te omarmen? Boek dan een demo met een van onze experts voor meer informatie over de werking van receeve's AI-aangedreven software voor incassobeheer.
