- La cobranza con Inteligencia Artificial transforma las gestiones: Con RecuperaMAS optimiza procesos, mejora la experiencia del cliente y aumenta la recaudación.
En la cobranza tradicional, las empresas suelen intentar contactar a sus clientes a través de múltiples canales, enviando ofertas de regularización desde el primer día de mora. Sin embargo, esta estrategia puede resultar en un agotamiento del cliente. ¿El motivo? El uso excesivo de canales de comunicación genera una sensación de molestia o incluso estrés, haciendo que dejen de responder. A esto se suman los costos adicionales: gestionar varios canales implica mayores costos operativos y de tecnología, sin garantizar que todos los contactos sean efectivos.
El desafío es claro. A medida que los clientes avanzan en tramos de mora, la contactabilidad se reduce drásticamente. En el caso de quienes tienen más de 30 días de deuda, más del 50% deja de abrir correos o contestar llamadas. Esto no siempre es por falta de interés en pagar, sino por una desconexión provocada por ofertas mal segmentadas y poco atractivas que saturan los canales de contacto.
Al no personalizar el canal adecuado y los convenios interesantes para cada persona, las empresas no logran captar la atención de los clientes ni obtener el recupero esperado.
La solución: Cobranza con Inteligencia Artificial en las estrategias
La Inteligencia Artificial ofrece una respuesta eficiente a estos desafíos, permitiendo transformar cada punto de contacto en una oportunidad estratégica para optimizar el recupero, reducir costos y mejorar la experiencia del cliente.
RecuperaMAS, una solución de cobranza con Inteligencia Artificial respaldada por AWS, personaliza los puntos de contacto, sugiriendo el mejor canal, hora y día para cada interacción. Además, recomienda estrategias como descuentos, campañas, el uso de Sentiment Analysis, y agentes virtuales en canales como WhatsApp o llamadas; logrando que cada contacto sea mucho más efectivo.
Un aspecto diferenciador de esta solución es su capacidad para segmentar a los clientes en base a datos reales y comportamientos históricos. Esto permite diseñar estrategias ajustadas a las necesidades individuales, aumentando la probabilidad de respuesta y fomentando una relación positiva a largo plazo. Este enfoque no solo incrementa el recupero de deudas, sino que también optimiza los costos operativos.
Cabe destacar que, a diferencia de los modelos tradicionales, que aplican un enfoque estático basado en scoring de riesgo, RecuperaMAS utiliza el Reinforcement Learning o aprendizaje por refuerzo para aprender de cada interacción de cobro, ajustando las estrategias a diario y mejorando los resultados con cada cliente.
Artículo relacionado: Cobranza con Inteligencia Artificial: Cómo optimizar tus estrategias
¿Qué se requiere para operar este modelo de cobranza con Inteligencia Artificial?
Para maximizar el éxito de un modelo de cobranza basado en Inteligencia Artificial, es ideal disponer de entre tres y seis meses de datos históricos. Esto permite que RecuperaMAS aprenda de patrones previos y optimice sus estrategias en función de comportamientos reales.
Sin embargo, nuestro sistema es flexible y puede comenzar a generar resultados con menor cantidad de datos, adaptándose y aprendiendo conforme se enriquece la información. Por ejemplo, al añadir un nuevo canal de contacto en el que aún no existe data histórica, la IA ajusta sus estrategias a medida que va acumulando interacciones, incrementando su efectividad con cada nuevo dato.
Para garantizar resultados óptimos, se recomienda iniciar con un grupo de control, lo que permite comparar el rendimiento de RecuperaMAS frente a las estrategias tradicionales y medir el impacto directo en la recuperación de deudas.
Con una implementación basada en evidencia y un retorno claro de inversión, RecuperaMAS se posiciona como una solución clave para transformar la cobranza en las empresas, combinando tecnología avanzada y estrategias personalizadas para maximizar los resultados.
