Como as ferramentas de analytics podem melhorar os resultados da sua equipe de cobrança

A inadimplência e as fraudes são dois fatores críticos para as áreas de cobrança das empresas. Elas aumentaram significativamente por conta da pandemia do coronavírus. Segundo a Pesquisa de Endividamento e Inadimplência do Consumidor (Peic), realizada mensalmente pela Confederação Nacional do Comércio (CNC), as famílias brasileiras estão devendo mais do que no início da pandemia, em março de 2020. O percentual de endividados no país chegou a 67,3% do total em março deste ano, uma alta de 0,6 ponto porcentual em relação ao mês anterior, em comparação a março de 2020.

Esse cenário atípico impacta diretamente no seu negócio. Mas nem todo cliente é o famoso “mal pagador”. É nessa hora que entra o coeficiente humano da equação que fará a análise de cada caso e determinará a melhor conduta para a recuperação de crédito, procurando sempre manter uma jornada do cliente positiva dentro da sua empresa, por meio de uma cobrança mais assertiva.

Mas como é possível melhorar os resultados da área de cobrança da sua empresa? 

Muitas empresas não dão ouvidos aos canais de atendimento e deixam de analisar o conteúdo das conversas entre os atendentes e os clientes. Acabam deixando passar a oportunidade de extrair e analisar dados valiosos que podem ajudar a conhecer o perfil do seu público. A análise de dados – data analytics – pode ser muito útil para atrair, fidelizar e aumentar as vendas da sua empresa.

Mas o que essa ferramenta faz? Ela transforma dados isolados e desconexos em um volume de informações em ideias relevantes e conhecimentos sobre algo ou alguém. Eles podem ser coletados de forma manual ou automatizada (a mais indicada) e fazem a diferença na hora de tomar decisões ou chegar a alguma conclusão mais próxima da realidade. Com base nessas informações, você conseguirá traçar um perfil do seu cliente e estabelecer a melhor estratégia para a recuperação de crédito na hora da cobrança.

Como funciona o Data Mining?

Uma das principais ferramentas de analytics utilizadas hoje em dia é o Data Mining, traduzindo do inglês: “Mineração de Dados”. Ela combina três disciplinas: estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina para encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados. 

Usando uma ampla variedade de técnicas, é possível usar as informações mineradas do Data Mining para aumentar a receita do seu negócio, reduzir custos e riscos, melhorar o relacionamento com os clientes e muito mais.

Você deve estar se perguntando: “Esse data mining consegue prever o futuro?”. Digamos que chega bem próximo a isso. Eventos futuros não podem ser previstos com exatidão, mas é possível utilizar a tecnologia de data mining para realizar previsões em um nível aceitável de confiabilidade, cenários hipotéticos e avaliar riscos com base nos dados coletados.

Instituições financeiras como bancos, por exemplo, utilizam análise de estatística aplicada para tentar determinar o nível de confiabilidade de um cliente para quitar um empréstimo ou financiamento. O mesmo recurso pode ser utilizado para identificar fraudadores.
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