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OPINIÓN<br />
El análisis predictivo en la gestión de cobranza<br />
El uso de herramientas tecnológicas en la gestión de cobranza se ha vuelto de uso muy constante lo cual ha generado<br />
obtener un gran volumen de datos con el cual buscamos encontrarle un valor agregado a la información.<br />
INFORMACIÓN<br />
CUALITATIVA<br />
DE LOS CLIENTES<br />
G<strong>ENE</strong>RAN<br />
GRANDES<br />
VOLUM<strong>ENE</strong>S<br />
DE<br />
INFORMACION<br />
PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DEL CLIENTE ANTE UNA GESTIÓN DE COBRANZA.<br />
Actualmente herramientas de inteligencia de negocios y de análisis predictivo nos están permitiendo<br />
encontrar patrones más detallados en la gestión de cobranza. Identificando a los clientes los cuales<br />
requieren una propuesta distinta para poder resolver sus deudas.<br />
Por ejemplo en nuestros clientes de 60 a 90 días nos ha permitido encontrar patrones de comportamiento<br />
y predecir la forma de generar un speech diferenciado para tener una gestión más efectiva.<br />
El SMS con chat interactivo incluido al envió de mailing ha permitido también identificar segmentos<br />
de clientes que sabemos que van a generar un mayor eficiencia en la gestión informándolos de<br />
manera online e identificando en que momento del día poder enviarle la información.<br />
El objetivo de poder explotar toda la información es primero obtener patrones de comportamiento<br />
que nos permitan generar modelos predictivos por tipo de cliente en la proyección de la recaudación,<br />
tipo de gestión, speech que debo ejecutar con el cliente e identificar los motivos de no pago<br />
de manera más asertiva para poder brindar mejores soluciones de pago.<br />
Renzo García<br />
Coordinador de Procesamiento y Análisis de Datos - KOBSA
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