Tratar distinto al que va a pagar y al que no
Cortarle el servicio al cliente que iba a pagar igual cuesta caro en plata y en relación. Y dejar correr al que nunca va a pagar cuesta más todavía.
Cobranza pareja para clientes muy distintos
En una distribuidora con 3 millones de clientes, el proceso de cobranza es masivo y parejo, todos pasan por los mismos pasos sin discriminar perfil.
El cliente que iba a pagar igual recibe el corte cuando se atrasa unos días, lo que daña la relación y suma costo de corte y reconexión.
El cliente que nunca va a pagar consume meses de gestión cara antes de llegar al canal correcto.
Score de pago explicable que rutea al tratamiento correcto
Score por factura vencida
Cada factura recibe una probabilidad de pago en los próximos días, con drivers que el equipo de cobranza puede leer.
Cruce con eventos del cliente
Historia de pago, magnitud frente al promedio, mudanza, cambio de titular, reclamo de facturación e interacciones recientes entran al modelo.
Ruteo al tratamiento adecuado
Mensaje suave para el que va a pagar solo, llamada para el que necesita un empujón, plan de pagos para el que necesita ayuda, gestión judicial para el resto.
Plan de pagos antes del corte
La oferta de plan llega cuando puede evitar el corte físico, no después de generarlo.
Antes y después de Data Cloud
Tratamiento por perfil
Todos los clientes pasan por la misma secuencia masiva.
Cada cliente entra al tratamiento que su score sugiere.
Cortes innecesarios
Se ejecutan cortes a clientes que iban a pagar en pocos días.
El corte queda para los casos donde el score no deja margen.
Plan de pagos
Llega cuando el cliente ya está enojado y el corte ya pasó.
Se ofrece antes del corte, donde puede evitarlo.
Gestión judicial
Se aplica a todos al final, después de mucho gasto.
Se inicia rápido en los casos sin señales de pago.
Dos clientas, dos historias, dos tratamientos
Clienta puntual con factura alta
Pagó siempre puntual durante años. Esta vez se atrasó pocos días con una factura más alta de lo habitual por una ola de calor.
Recordatorio amable, no proceso pesado
El score la ubica en zona alta. El sistema le manda un mensaje por la app. Paga al día siguiente, no se gatilla nada más.
Clienta con tres facturas y reclamo abierto
Acumula tres facturas vencidas, dejó un reclamo sobre el valor y nunca contestó las llamadas. El score la ubica en zona baja.
Visita comercial con plan, antes del corte
El sistema dispara visita comercial con propuesta de plan de pagos antes del corte físico. La clienta acepta, refinancia y vuelve a estar al día.
Lo que cambia para el negocio
Sube el recupero de cartera vencida porque cada perfil entra al canal donde efectivamente paga.
Bajan los cortes físicos innecesarios y, con ellos, el costo operativo de corte y reconexión.
Mejora la satisfacción del cliente que iba a pagar igual y no tendría que haber sido cortado.
Caen las quejas regulatorias por corte indebido porque la decisión queda trazable.
Preguntas frecuentes
Cada score viene con sus drivers principales. Si una clienta tiene score bajo es porque acumuló tres facturas, dejó un reclamo sin atender y no contestó dos llamadas. El equipo de cobranza ve eso y entiende qué tratamiento aplicar, no recibe una caja negra.
El consumo y la mora son datos personales sensibles en varios países. El modelo se entrena y opera con consentimiento documentado, los datos se mantienen en territorio nacional cuando la regulación lo exige, y el cliente puede pedir revisión humana de cualquier decisión que lo afecte.
Sí, con drivers distintos. En residencial pesan la historia de pago, la magnitud de la factura y la interacción reciente. En industrial pesan más el ciclo de pago corporativo, los reclamos de facturación abiertos y eventos del propio negocio del cliente.
¿Querés implementar este caso?
Hablemos del estado de tus datos y diseñamos juntos el roadmap.