Gasta menos, recupera más: Cómo la Inteligencia Artificial optimiza cada punto de contacto en tu cobranza
Al no personalizar el canal adecuado para cada persona y los convenios que podrían resultar interesantes para ellos, las empresas no logran captar la atención de los clientes ni obtener el recupero esperado.
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 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. Los intentos repetitivos y no personalizados los alejan, disminuyendo las posibilidades de recuperar la deuda.
La solución: Aplicar Inteligencia Artificial en las estrategias de cobranza
Para resolver estos problemas, la solución está en la Inteligencia Artificial (IA). Las empresas pueden transformar cada punto de contacto con los clientes en una oportunidad estratégica para optimizar el recupero, reducir costos y mejorar la experiencia del cliente.
Una solución que destaca en este ámbito es RecuperaMAS, una herramienta de cobranza con Inteligencia Artificial certificada por AWS. El modelo 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 crucial de esta solución es la segmentación basada en datos reales y comportamientos históricos, lo que permite diseñar estrategias más ajustadas a las necesidades de cada persona. Esto aumenta la probabilidad de respuesta y mejora la relación a largo plazo, lo que no solo incrementa el recupero de deudas, sino que también reduce 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.
Al optimizar los puntos de contacto y personalizar la comunicación, las empresas no solo aumentan el recupero de las deudas, sino que también reducen los costos operativos.
¿Qué se requiere para operar este modelo de cobranza con IA?
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 implementar eficazmente la solución, recomendamos iniciar con un grupo de control. Esto permite comparar el rendimiento de la IA de RecuperaMAS frente a las estrategias actuales y evaluar su impacto directo en la recuperación de deudas, asegurando resultados basados en evidencia y un retorno de inversión claro para la empresa.
Innovación y precisión: el futuro de la cobranza
El futuro de la cobranza pasa por la integración de tecnologías avanzadas. RecuperaMAS no solo optimiza el proceso de contacto, sino que transforma la forma en que las compañías gestionan sus estrategias de recupero. Gracias a los modelos de aprendizaje por refuerzo, el sistema mejora continuamente, anticipándose al comportamiento del cliente y adaptando las acciones de cobranza en tiempo real. Esto ayuda a las empresas incrementar el porcentaje de recupero y reducir el tiempo en los procesos, todo mientras gestionan grandes volúmenes de clientes sin perder precisión ni efectividad.
A medida que el sistema recopila más datos, las recomendaciones se vuelven más precisas, proporcionando una ventaja competitiva en la gestión de cobranzas.
En resumen, la Inteligencia Artificial no solo optimiza los puntos de contacto, sino que también redefine el futuro de la cobranza. Con RecuperaMAS, las empresas pueden crear estrategias inteligentes y personalizadas, aprovechando todo el poder de la IA.