¿Cómo evolucionan las métricas de recuperación de cartera en Colombia? Las tasas de morosidad, según indica TransUnión, han aumentado entre el 2023 y el 2024. Las métricas indican que el aumento de la morosidad persiste en los créditos de libre inversión, seguidos de las tarjetas de crédito y los microcréditos. Estas cifras son un riesgo para las finanzas de las empresas acreedoras; por lo que deberían cambiar sus métodos tradicionales por la cobranza moderna.
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Cuando los indicadores de recuperación no evolucionan a pesar de los esfuerzos, suele ser señal de que el enfoque operativo necesita un rediseño.
Las estrategias de cobranza tradicionales, centradas en flujos masivos y protocolos uniformes, han dejado de ser efectivas en un entorno donde el comportamiento del cliente es más volátil, el perfil del deudor más heterogéneo y la presión sobre los márgenes más alta.
La cobranza moderna plantea otro camino: integrar analítica avanzada para anticipar comportamientos, ajustar las estrategias en tiempo real y priorizar los casos con mayor probabilidad de éxito.
Este modelo permite decidir con mayor precisión qué canal usar, en qué momento intervenir y cómo adaptar el mensaje según el perfil del cliente. Esto da como resultado menos fricciones, más acuerdos y una mejora sostenible en los indicadores y en la gestión de deuda.
| Aspecto | Cobranza tradicional | Cobranza moderna |
| Tipo de gestión | Estandarizada, centrada en la insistencia | Segmentada, adaptada al perfil del deudor. |
| Canales utilizados | Llamadas, mensajes, visitas presenciales (gestión outbound). | Omnicanales integrados: WhatsApp, bots, correo, llamadas. |
| Enfoque operativo | Soporte clave para analizar patrones y diseñar acciones específicas. | Estrategias personalizadas basadas en datos y analítica predictiva. |
| Rol de la tecnología | Limitado a registro y control de gestiones. | Soporte clave para analizar patrones y diseñar acciones específicas. |
| Disponibilidad | Acotada al horario del gestor. | Acceso 24/7 mediante plataformas digitales y autogestión. |
| Modelo de contacto | Unidireccional; inicia siempre el cobrador. | Bidireccional; permite que el cliente inicie la gestión cuando lo necesite. |
| Flexibilidad | Baja; protocolos fijos. | Alta; ajustable según comportamiento y contexto del cliente. |
Aunque existen varias estrategias que se pueden desarrollar para la cobranza efectiva; estas son algunas clave que debes tener en cuenta:
La cobranza deja de ser un proceso uniforme cuando se entiende que no todos los deudores tienen la misma capacidad, intención ni comportamiento.
Una estrategia efectiva implica construir perfiles completos a partir de datos financieros, históricos y de comportamiento para luego definir estrategias diferenciadas: desde recordatorios suaves hasta propuestas de reestructuración más complejas.
Caso de uso:
Una entidad financiera detecta que un grupo de clientes con bajo valor en mora y buen historial tiende a regularizarse sin intervención agresiva. Se les ofrece, entonces, una secuencia automatizada de recordatorios personalizados por WhatsApp y una opción de pago rápido en un portal web. Mientras tanto, los clientes con riesgo alto reciben una propuesta personalizada con opciones de refinanciamiento y contacto humano programado.
El modelo actual exige coherencia entre canales. Un mismo cliente puede iniciar contacto por correo, continuar por bot y cerrar su proceso en una app. La omnicanalidad se convierte en una estrategia cuando los canales no compiten entre sí, sino que se complementan de forma integrada y coordinada. Al integrarla con funciones de autoservicio disponibles 24/7, se logra mayor contacto efectivo y se reduce la fricción.
Caso de uso:
Una cooperativa activa un sistema que permite a sus clientes revisar su deuda, elegir una modalidad de pago y cerrar acuerdos directamente desde su móvil. Si el cliente abandona el proceso, el sistema activa una notificación por SMS y, horas después, un recordatorio por correo con un enlace directo para retomar la operación. Todo queda trazado en la misma línea de contacto.
La cobranza moderna no solo se basa en conocer al cliente, sino en actuar con inteligencia operativa. La priorización automática permite definir a quién contactar primero, cómo y cuándo, según el valor potencial de recuperación y la probabilidad de éxito. Ya no se trata de seguir listas fijas o actuar por orden de mora, sino de activar estrategias que respondan en tiempo real a múltiples variables.
Esto es posible gracias a algoritmos que cruzan datos como:
Caso de uso:
Una fintech reorganiza su gestión diaria utilizando un software de cobranza con motor de scoring de cobranza. El sistema cruza datos como historial de pagos, intención de contacto y comportamiento digital reciente. Así, detecta que un grupo de clientes con mora menor a 30 días abrió un correo con link de pago y simuló un acuerdo en la plataforma. Ese grupo se prioriza para ser contactado por el equipo humano con una oferta personalizada. En paralelo, los clientes con baja probabilidad de recuperación se derivan automáticamente a recordatorios digitales de bajo costo. Esta segmentación inteligente permite optimizar recursos y mejorar los resultados de recuperación.
La cobranza moderna no se limita a digitalizar procesos o migrar al autoservicio. Su verdadero diferencial radica en incorporar inteligencia artificial (IA) para ejecutar estrategias personalizadas, eficientes y escalables.
Seguir operando con herramientas no especializadas, como hojas de cálculo, impide alcanzar una gestión de cobranza integral orientada a resultados. Pero ¿Cómo transforma la IA la cobranza actual?
Implementar nuevas tecnologías en cobranza no garantiza resultados por sí solo. De hecho, muchos procesos fracasan al intentar “modernizarse” sin una visión clara ni una ejecución sólida. Estos son algunos errores frecuentes que conviene evitar:
Contar con procesos modernos no basta si no se tiene la herramienta adecuada. Moonflow es una de las herramientas de cobranza digital más completas del mercado, diseñada para integrar automatización, seguimiento inteligente y análisis en tiempo real.
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