Le campagne di recupero crediti possono essere molto complicate da gestire e le aziende che se ne occupano devono tenere in considerazione numerose variabili per riuscire a raggiungere i propri obiettivi, come ad esempio la propensione di un debitore a ripagare il proprio debito e il valore economico da esso recuperabile.
Attualmente, il metodo di lavorazione utilizzato dalla maggior parte delle aziende che si occupano di Credit Collection consiste nell’assegnare randomicamente agli operatori in sala i contatti presenti nelle liste , senza effettuare alcuna analisi preventiva su di essi.
Ad esempio, un’azienda che gestisce le campagne di Phone Collection per un Committente del settore Utility e che contatta in prima battuta circa 10.000 posizioni al mese, procederà ad assegnare in maniera randomica ciascuno di quei contatti agli operatori. Questo implica che molte delle posizioni più complesse da recuperare verranno gestite da operatori inesperti, rischiando di perdere diverse opportunità di recupero. In questo modo, il raggiungimento del target di recuperato rimane legato a fattori aleatori che, se non riscontrati, riducono notevolmente le possibilità dell’impresa di raggiungere i propri obiettivi.
Per riuscire a definire in anticipo una strategia che sia in grado di assicurare il raggiungimento del target in tempi rapidi è perciò necessario effettuare uno studio in profondità delle liste di debitori che permetta di definire in anticipo quali siano, tra le varie posizioni, le più difficili e le più facili da recuperare.
In questo modo i debiti più difficili da recuperare verranno assegnati agli operatori più abili e di lungo corso, massimizzando così le probabilità di recupero. Le posizioni più semplici, invece, saranno affidate agli operatori meno esperti, i quali potranno fare pratica e imparare in questo modo le migliori strategie per finalizzare positivamente un’azione di recupero.
Ma come è possibile analizzare in anticipo i debitori per assegnarli strategicamente agli operatori?
Grazie a BigProfiles, la prima Piattaforma di Intelligenza Artificiale per la Credit Collection, le aziende che si occupano di recupero crediti possono analizzare le posizioni presenti nella lista e predire la propensione al recupero di ognuna di esse, in modo da poter assegnare le più complesse agli operatori più esperti. In questo modo, sarà possibile aumentare fino al 20% il totale dei recuperi effettuati nello stesso lasso di tempo in cui le liste venivano lavorate tramite assegnazione casuale.
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