Análisis de datos en cobranza: Clave para una mejor gestión

Una publicación de eSemanal en 2022 señalaba que al menos el 33% de las empresas mexicanas planeaba invertir en big data, analítica y ciencia de datos. Un año después, en una actualización, el mismo medio indicaba que el porcentaje de empresas que destinaban recursos exclusivamente al análisis de datos había crecido, alcanzando el 21%.

Pero, ¿en qué áreas pueden las empresas aprovechar esta tecnología? Prácticamente en todas. Y una de las más estratégicas es la gestión de cuentas por cobrar. El análisis de datos en cobranza permite optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y reducir la morosidad de manera más eficiente. En esta publicación, te contamos cómo aprovecharlo al máximo.

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• ¿Qué es el análisis de datos en cobranzas?
• ¿Cómo ayuda el análisis de datos en cobranzas?
• ¿Cómo se puede mejorar la estrategia de cobros con análisis de datos?

¿Qué es el análisis de datos en cobranzas?

Este proceso consiste en recopilar, procesar e interpretar información sobre los clientes y sus hábitos de pago para optimizar la gestión de cuentas por cobrar. A través de este enfoque, las empresas pueden identificar patrones de morosidad, predecir riesgos de impago y personalizar estrategias de cobro para mejorar la recuperación de deudas sin afectar la relación con el cliente.

¿Cómo ayuda el análisis de datos en cobranzas?

Estos son algunos de los beneficios que el uso de análisis de datos en la gestión de cobranzas: 

• Facilita la identificación de clientes de alto riesgo. Permite dejar de lado la intuición y basarse en indicadores objetivos, como historiales de pago, patrones de morosidad y variables económicas, para anticipar riesgos y poder tomar decisiones.
• Mejora la eficacia de operaciones y estrategias.  Tener una visión clara de los indicadores y su análisis facilita la asignación de recursos, permitiendo que el equipo de cobranza enfoque sus esfuerzos en las cuentas con mayor probabilidad de recuperación.
• Favorece la reducción de costos. Al utilizar el análisis de datos, es posible identificar de manera temprana las cuentas con bajo potencial de recuperación, evitando destinar recursos y tiempo a gestiones poco efectivas. Esto permite optimizar los esfuerzos del equipo de cobranza y minimizar la necesidad de recurrir a despachos de cobranza o procesos judiciales, los cuales pueden representar costos adicionales para la empresa.
• Optimiza la segmentación. Cuanto mejor se conozca a los clientes, mayores serán las probabilidades de obtener el pago de sus deudas. El análisis de datos, en combinación con la inteligencia artificial, permite identificar patrones de comportamiento y segmentar a los clientes según su historial de pagos, nivel de riesgo y preferencias de contacto. Esto facilita la selección de los mejores canales de comunicación, los momentos más adecuados para realizar un recordatorio de pago y el tono de mensaje más efectivo para cada perfil, aumentando así la tasa de recuperación de cartera vencida.
• Contribuye a la reducción de errores. El uso de análisis de datos en cobranza permite automatizar procesos y minimizar fallas humanas. Contar con información precisa y actualizada ayuda a evitar errores como cálculos incorrectos, duplicidad de pagos o el envío de recordatorios a clientes sin adeudos. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también fortalece la confianza de los clientes en la empresa.

¿Cómo se puede mejorar la estrategia de cobros con análisis de datos?

Implementar análisis de datos en cobranza puede optimizar los procesos y aumentar la recuperación de pagos. Para lograrlo, es recomendable seguir estos pasos clave:

1. Define objetivos claros. Establecer metas específicas permitirá identificar qué indicadores clave de desempeño (KPIs) deben monitorearse, como la tasa de morosidad o el tiempo promedio de pago.
2. Mantén la base de datos limpia y actualizada. La información desactualizada dificulta la gestión de cobranza, puede generar problemas con entidades regulatorias y afectar la relación con los clientes.
3. Analiza patrones y tendencias en la cartera. Identificar el comportamiento de pago de los clientes permite adaptar estrategias. Por ejemplo, es posible descubrir que ciertos segmentos responden mejor a recordatorios enviados por WhatsApp en lugar de correos electrónicos.
4. Implementa mejoras basadas en los datos. Utilizar los hallazgos obtenidos facilita la optimización de la estrategia de cobranza. Esto puede incluir ajustes en los canales de comunicación, la oferta de opciones de pago más accesibles o la personalización de los recordatorios según el perfil del cliente.

El análisis de datos en cobranza mejora la recuperación de pagos, optimiza recursos y reduce costos. Implementar un software especializado como Moonflow permite automatizar procesos, predecir riesgos y personalizar estrategias, logrando una gestión más eficiente y basada en datos. Descubre cómo Moonflow puede optimizar tu estrategia de cobranza.