IBM har konstaterat att vi lever i en "dataekonomi". Innovativa organisationer över hela världen använder data- och AI-baserade verktyg för att driva sin verksamhet och förlitar sig på att de ska avslöja viktiga kundinsikter, peka ut förbättringsområden och tillhandahålla löpande resultatuppdateringar.
Men banker och andra finansinstitut har varit ganska långsamma med att ta till sig detta. Tänk på följande statistik:
- Endast 7% av bankerna har framgångsrikt infört initiativ för digital omvandling;
- Endast 18% av finansinstituten anser att deras organisationer har en stark kapacitet för dataanalys;
- 75% av finanscheferna anser att deras institution är "inte skicklig" på att använda AI för att fastställa nästa bästa erbjudande för en kund.
Detta står i skarp kontrast till dataanalysledare som Amazon, Spotify och Netflix, vars hela affärsmodell kretsar kring att framgångsrikt använda kunddata för att tillhandahålla personliga, eftertraktade kundupplevelser. Så hur kan banker och finansinstitut göra för att frigöra större värde från sina kunddata och därmed öka sina vinster?
I den här bloggen undersöker vi hur data och AI kan hjälpa ett särskilt finansiellt affärsområde: inkasso. Vi kommer att undersöka de verktyg och system som inkassoavdelningarna saknar för närvarande innan vi går in på fem sätt som dataanalys och AI kan öka inkasseringens framgång.
En föråldrad metod för insamling
Dataanalys kan göra din inkassoverksamhet både effektivare och mer ändamålsenlig. Det är dock inte så enkelt som att trycka på en knapp och se resultaten strömma in. Du måste först se till att ditt team är utrustat med rätt verktyg för jobbet.
Tyvärr saknar inkassobyråerna i dagsläget följande verktyg/system som måste finnas.
- En automationsbaserad plattform för digital kommunikation
Digitala kanaler är inte bara mer effektiva än traditionella alternativ (som direktreklam), utan de kräver också mycket mindre tid och resurser för att förbereda. Och det finns en annan stor fördel med att skicka digitala uppsökande meddelanden: de är lätt mätbara. Det finns inget sätt att avgöra om en kund med en förfallen fordran någonsin öppnade din post.
Du kan dock säga exakt när de öppnade ditt senaste e-postmeddelande - och om de klickade sig vidare till landningssidan för återbetalning. Dessa datadrivna insikter kommer sedan att belysa områden där du potentiellt kan förbättra din strategi framöver.
- En centraliserad, allt-i-ett-källa till sanning
Om du vill använda data på ett bra sätt måste du se till att de är korrekta, uppdaterade och lättillgängliga. Med andra ord behöver du ett centraliserat datalager som automatiskt integrerar data från en mängd olika källor.
Att ha tillgång till alla data på ett och samma ställe innebär att de enkelt kan analyseras. Du har hela bilden framför dig - allt från dina kunders föredragna kanaler till de dataindikatorer som visar hur framgångsrika dina olika uppsökande strategier har varit.
- Ett sätt att enkelt rapportera/visualisera dessa data
Det är ingen liten bedrift att försöka dra solida slutsatser från en rå datauppsättning. Det är därför du behöver en instrumentpanel som visuellt kan visa vad dina data säger dig. Den kommer att avslöja kritiska insikter och göra dem tydliga som dagen, vilket innebär att inga viktiga resultat någonsin går obemärkta förbi.
- Ett sätt att effektivt värdera deras fordringar
Många inkassobolag fokuserar fortfarande på värdet av det totala antalet aktiva fordringar. De lägger för stor vikt vid det totala värdet av vad de är skyldiga istället för att fördjupa sig i hur de kan förbättra återbetalningsgraden, vilka kunder som behöver ytterligare hjälp och hur de kan inleda en tvåvägsdialog för att öka sannolikheten för att de kommer att återbetalas till fullo.
5 sätt för dataanalys och AI att öka dina intäkter inom inkasso
Dataanalys och AI hjälper inkassoavdelningarna att ge en bättre och mer skräddarsydd kundupplevelse - vilket i sin tur leder till en proportionerlig ökning av kundlojaliteten, förbättrar återvinningsgraden och ökar vinsten.
Det finns 5 sätt på vilka dataanalys och AI kan bidra till att öka dina inkassointäkter:
1. Segmentering för bättre målgruppsanpassning
Dataanalys belyser varje enskild förfallen kund: deras beteende, preferenser, demografi och betalningshistorik. Dessa data kan sedan användas på ett bra sätt, där inkassoteamen kan dela in likasinnade kunder i grupper utifrån sina förutsägelser om kundernas beteende.
Till exempel kan ett segment svara bättre på sällan förekommande meddelanden som skickas via e-post - medan ett annat segment föredrar frekventa SMS-meddelanden. Genom att gruppera liknande förfallna kunder tillsammans och ge dem skräddarsydda inkassoupplevelser kommer du att öka din inkasseringsframgång.
2. Identifiering av högriskkunder
När det gäller inkasso är inte alla kunder lika. Vissa kanske bara är skyldiga ditt företag 100 euro och har en bra historik med återbetalningar i tid. Andra kan däremot vara skyldiga ditt företag mer än 5 000 euro och redan ha passerat det datum då de skulle betala tillbaka till dig.
Det är inte förvånande att högriskkunder kräver mer tid och uppmärksamhet från ditt team. Med hjälp av dataanalys och AI kan du direkt identifiera vilka kunder som ligger efter med (eller verkar ha problem med) sina återbetalningar. Ännu viktigare är att du till och med kan använda historiska data för att förutsäga vilka nya kunder som kan hamna i en högriskgrupp och kontakta kunden för att utforma en skräddarsydd avbetalningsplan som passar deras specifika behov/kontext.
Genom att föra en dialog med kunderna (och inte bara påtvinga dem villkor) är det mycket mer sannolikt att de betalar tillbaka hela skulden.
3. Minskar den operativa risken
Dataanalys ger inkassoavdelningarna allt de behöver veta för att optimera sin verksamhet. Den avslöjar kundernas beteende och preferenser, gör det möjligt för dem att omedelbart bedöma hur de når ut, identifierar automatiskt den bästa strategin, hittar områden som kan förbättras och visar effekterna av eventuella förändringar.
Det innebär att de kan skapa den perfekta strategin hela tiden. Du kommer inte längre att förlita dig på otillräckliga uppsökande processer - du kommer istället att arbeta med de mest effektiva strategierna, för det mesta (om inte hela tiden).
4. Förbättrar kundupplevelsen
Data är så kraftfullt eftersom det lyfter på locket till enskilda kunder. Istället för att bara känna till namn och adress kan du nu gräva i vad som får varje enskild individ att ticka. Inkassoavdelningar kan identifiera hur kunderna vill bli kommunicerade med (till exempel kanaler, meddelanden och tonfall) och sedan använda dessa insikter för att styra sin strategi för inkassering.
Detta innebär en förbättrad kundupplevelse - vilket i sin tur leder till en ökad återvinningsgrad och intäkter. Eftersom endast 27% av konsumenterna anser att bank- och finansbranschen är kundcentrerad i dagsläget finns det helt klart en del arbete kvar att göra.
5. Automatiserar lågprioriterade interaktioner
AI-drivna virtuella agenter (t.ex. chatbots) kan hantera kundinteraktioner med ganska låg komplexitet, vilket sparar företag upp till 30% i kundsupportrelaterade kostnader. De är kopplade till din centraliserade datalagring - vilket innebär att de har all nödvändig information och effektivt kan hantera ett brett spektrum av kundförfrågningar.
Det innebär att dina skickliga handläggare kan ägna sin värdefulla tid åt att hantera högriskkunder som skulle ha nytta av interaktioner mellan människor. Du får bättre förutsättningar att fokusera dina personalresurser där de behövs som mest (dvs. högprioriterade interaktioner).
Framtiden är datadriven bedövning
Data har förändrat otaliga branscher, och kredit- och inkassobranschen står näst på tur. Data gör det möjligt för inkassoavdelningar att bättre förstå och segmentera sina kunder - vilket i sin tur hjälper dem att ge mer välkomnande och personliga upplevelser. Strategier för uppsökande verksamhet kan sättas på prov, med AI-baserade algoritmer som identifierar de mest effektiva mallarna och automatiskt optimerar dem. Resultatet blir att inkassoavdelningarna får ökade intäkter samtidigt som de blir mer effektiva i processen.
Är du redo att börja använda datadriven inkassohantering? Om så är fallet, boka en demo med en av våra experter för att lära dig mer om hur receeve:s AI-drivna programvara för samlingshantering fungerar.
