Segmentación de cobranza con IA: ¿Por qué las reglas manuales pierden efectividad?

Respuesta rápida:

La segmentación de cobranza con IA permite superar algunas limitaciones de las reglas manuales al analizar datos de la cartera, estimar comportamientos de pago y actualizar la clasificación de las cuentas conforme cambia su comportamiento. Esto facilita asignar tratamientos de cobranza más adecuados y gestionar grandes volúmenes de cuentas de manera más dinámica.

Resumen ejecutivo:

• Las reglas manuales pierden efectividad al crecer la cartera, porque aumentan la dependencia del criterio humano y dificultan la gestión.

• El scoring predictivo permite segmentar con base en estimaciones, como la probabilidad y el momento esperado de pago.

• La segmentación puede combinar múltiples variables, como mora, valor de la cuenta, comportamiento y canal de contacto.

• La IA actualiza la clasificación ante cambios en el comportamiento, permitiendo ajustar el tratamiento de cada cuenta.

• La IA complementa las reglas de cobranza, al aportar análisis predictivo y actualización dinámica de los segmentos.

Aplicar el mismo tratamiento a toda la cartera puede reducir la efectividad de la gestión de cobranza. Los modelos de segmentación basados en reglas estáticas suelen clasificar las cuentas según variables como el monto adeudado, los días de mora o la antigüedad de la deuda.

Sin embargo, algunas pueden dejar de lado variables como el potencial de recuperación. En consecuencia, no solo se pierde foco al tratar todas las cuentas igual, sino que puede producirse una asignación menos eficiente de recursos.

¿En qué se diferencia este enfoque de la segmentación con IA?

Si las empresas con grandes volúmenes de cuentas por cobrar quieren mejorar sus indicadores de recuperación, pueden complementar sus reglas de segmentación con modelos predictivos y mecanismos de clasificación dinámica basados en IA, según sus necesidades. En esta publicación te contamos más sobre esta forma de segmentar.

¿Cuáles son las limitaciones de las reglas de segmentación ejecutadas de forma manual?

La aplicación de reglas de segmentación mediante métodos manuales resulta limitante, especialmente en grandes carteras, porque depende de la capacidad de los equipos y puede dificultar la atención oportuna de todas las cuentas a medida que aumenta el volumen de la cartera.

Las principales limitaciones de aplicar estas reglas manualmente son:

• Dependencia del criterio y tiempo de segmentación del agente. Aunque existan reglas de segmentación en el manual de cobranza, si su aplicación depende de cada gestor de cobranza, existe el riesgo de que se omitan aspectos, se apliquen inadecuadamente o se ignoren algunas cuentas.

• Dificultad para escalar las operaciones si la cartera crece. Con 10000 cuentas, revisar manualmente quién pertenece a cada segmento y qué acción corresponde se vuelve complicado y sobrecargaría a los equipos, por lo que sería necesario ampliar los recursos.

• Falta de visibilidad de los cambios en tiempo real. La dependencia del monitoreo humano dificulta que se observe si el comportamiento del cliente cambió en los lapsos establecidos y que se realice la reasignación del tratamiento dentro del periodo evaluado.

Junto con lo anterior, también se complica la trazabilidad y transparencia de la cobranza.

¿Cómo funciona la segmentación de cobranza con IA?

La segmentación de cobranza con inteligencia artificial puede incorporar al proceso: el scoring de cobranza o scoring predictivo.

Se trata de una funcionalidad que utiliza modelos de IA para analizar el comportamiento de la cartera y estimar variables relevantes para la gestión, como:

1. Las cuentas que tienen mayor probabilidad de pagar.
2. El momento esperado de pago.

Con este primer filtro, la segmentación puede utilizar los resultados del scoring junto con otras variables para agrupar las cuentas y determinar:

• Cómo contactarlas.
• Con qué frecuencia.
• A través de qué canales.

También puede contribuir a definir cuándo una cuenta debe escalarse desde una gestión automatizada hacia intervención humana.

Pero el proceso no queda aquí. Tras la segmentación, las herramientas de cobranza con IA pueden aplicar las reglas preestablecidas y actualizar la clasificación de las cuentas cuando detectan cambios relevantes en su comportamiento, para que reciban el tratamiento que corresponda.

¿Qué tipos de segmentación basada en datos mejoran el rendimiento de la cobranza?

Algunos de los tipos de segmentación que pueden usarse, de forma conjunta, en herramientas con IA, para favorecer el recaudo y reducir la morosidad, son:

• Segmentación basada en etapas. Considera en qué etapa de mora se encuentra cada cuenta y permite definir tratamientos diferenciados según el avance de la deuda.

• Segmentación basada en valor. En este caso se considera cuánto representa la cuenta para la empresa. Y es un tipo de segmentación importante porque también facilita saber cuándo derivar el caso a agentes humanos.

• Segmentación basada en comportamiento. Clasifica las cuentas a partir de señales como historial de pago, interacciones, respuestas y cumplimiento de compromisos.

• Segmentación basada en canales. Resulta útil porque facilita identificar por qué canales de contacto responde o tiene mayores probabilidades de responder la cuenta.

Nota importante: La segmentación no tiene que basarse en una sola variable. Distintas variables pueden combinarse para formar clústeres de cobranza a los cuales asignar estrategias. Algunas variables adicionales que se pueden considerar son nivel de digitalización del cliente, riesgo de cobranza, tamaño de cuenta y disputas.

Ejemplo del flujo de cobranza con segmentación inteligente

Para comprender mejor cómo funciona la segmentación de cobranza con IA, veamos el siguiente ejemplo.

Nota. Para fines ilustrativos, el ejemplo considera una sola variable.

Escenario

Una empresa con una cartera de 10000 cuentas pendientes implementa un software de cobranza con IA y análisis predictivo.

La integración del software con el ERP facilita que trabaje con data en tiempo real y acceda a datos históricos de las cuentas.

Scoring

A modo de ejemplo, al hacer el análisis el software estima:

• 50% de las cuentas con probabilidad de pagar en los próximos 7 días. (Grupo 1)
• 40% de las cuentas con probabilidad de pagar en 15 días. (Grupo 2)
• 10% de las cuentas con probabilidad de pagar en 45 días o más. (Grupo 3)

Segmentación

Con el scoring establecido, la herramienta puede utilizar estas estimaciones, junto con las reglas y demás variables definidas por la empresa, para segmentar la cartera y asignar el tratamiento correspondiente a cada grupo.

• Grupo 1. Alta probabilidad de pago. Estrategia 1 (previamente definida por el equipo).
• Grupo 2. Probabilidad de pago media – alta. Estrategia 2. (previamente definida por el equipo).
• Grupo 3. Pago esperado a 45 días o más. Estrategia 3. (previamente definida por el equipo).

Automatización

Como ya existe una estrategia definida por cobranza para cada segmento, la herramienta ejecuta las acciones correspondientes y monitorea las cuentas.

Luego de esto, como trabaja de forma dinámica y puede actualizar la información conforme recibe nuevos datos, si nota que una cuenta del Grupo 1 cambia su comportamiento (por ejemplo, sobrepasa los 7 días sin pagar), puede actualizar su clasificación para que pase al Grupo 2 y se ejecuten las acciones planteadas para este segmento.

¿Qué errores pueden afectar una estrategia de segmentación con IA?

Aunque la segmentación con IA favorece la estrategia, es importante considerar que hay errores que se deben evitar para no afectar la estrategia. Entre ellos:

• No contar con reglas de ejecución. El scoring es útil para tener una vista actualizada y dinámica de la cartera, pero es importante incluir reglas para que la herramienta sepa qué hacer con los datos obtenidos.

• Sobresegmentar la cartera. Aunque pueda ser atractivo segmentar al detalle, lo cierto es que esto puede generar inconsistencias en la operación. Es mejor empezar con pocos segmentos, pero con alto impacto y ampliar la segmentación solo si es necesario.

• Ignorar el cumplimiento normativo. Las herramientas deben estar configuradas para responder a la normativa aplicable, por país o sector. Algunas las traen por defecto, otras deben o pueden ser integradas de forma manual para ajustarse a la normativa externa y políticas internas de la empresa.

En conclusión

Aplicar la segmentación de cobranza de forma manual trae limitaciones y desventajas, sobre todo en carteras de gran volumen. Además, puede aumentar el riesgo de errores y demandar más recursos humanos para atender a todos los clientes.

Debido a esto, es pertinente implementar herramientas que no solo segmenten, sino que incluyan tecnologías como la IA para analizar datos, predecir comportamientos, actualizar la segmentación según los cambios en el comportamiento de las cuentas, monitorear su estado y ejecutar estrategias predefinidas.

Moonflow la solución para segmentación inteligente de carteras

Entre las tecnologías que pueden apoyar este proceso se encuentran los software de cobranza y los agentes inteligentes.

Los primeros permiten una gestión integral y mayor visibilidad de la cobranza, con control en tiempo real de indicadores, análisis predictivo y flujos automatizados.

Los segundos facilitan la contactabilidad y el seguimiento de las comunicaciones y las promesas de pago. Todo ello puede integrarse con una estrategia de segmentación que se actualiza según el comportamiento de las cuentas.

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