Les campagnes de recouvrement de créances peuvent être très compliquées à gérer et les entreprises qui s’en occupent doivent prendre en considération de nombreuses variables pour réussir à atteindre leurs propres objectifs. Parmi ces variables, on retrouve la propension d’un débiteur à repayer sa dette et la valeur économique recouvrable.
Actuellement, la méthode de traitement utilisée par la plus grande partie des entreprises qui s’occupent de recouvrement de créances consiste dans l’affectation aléatoire aux agents de plateau des contacts présents dans les listes, sans effectuer aucune analyse préventive sur ces dits contacts.
Par exemple, une entreprise qui gère les campagnes de Phone Collection pour un donneur d’ordre du secteur de la fourniture d’énergie et qui contacte en premier lieu environ 10.000 dossiers par mois, procèdera à l’affectation de manière aléatoire de chacun de ces contacts aux agents. Cela implique que beaucoup de dossiers qui sont plus difficiles à recouvrer seront gérés par des agents inexpérimentés, risquant de perdre différentes opportunités de recouvrement. De cette façon, atteindre l’objectif de recouvrement reste lié à des facteurs aléatoires qui, s’ils ne sont pas réunis, réduisent nettement les possibilités de l’entreprise d’atteindre ses propres objectifs.
Pour réussir à définir à l’avance une stratégie capable d’atteindre de façon sure l’objectif en moins de temps possible, il est ainsi nécessaire d’effectuer une étude en profondeur des listes des débiteurs qui permettrait de définir à l’avance quels sont, parmi les différents dossiers, ceux les plus difficiles et les plus faciles à recouvrer.
De cette façon, les dettes les plus difficiles à recouvrer seront confiées aux agents les plus habiles et avec une longue expérience, en maximisant ainsi les probabilités de recouvrement. Les positions plus simples, en revanche, seront confiées aux agents moins expérimentés, lesquels pourront pratiquer et apprendre, ainsi, les meilleures stratégies pour finaliser positivement une action de recouvrement.
Mais comment est-il possible d’analyser à l’avance les débiteurs pour les confier stratégiquement aux agents ?
Grace à BigProfiles, la première plateforme d’Intelligence Artificielle pour le recouvrement de créances, les entreprises peuvent analyser les dossiers présents dans la liste et prédire la propension au recouvrement de chacun d’eux. Faisant ainsi, il sera possible de confier les dossiers les plus difficiles aux agents les plus expérimentés. De cette façon, il sera possible d’augmenter jusqu’à 20% le total des recouvrements effectués dans le même lapse de temps où les listes étaient travaillées par le biais d’une affectation aléatoire.
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