Beneficios clave del machine learning en las cobranzas

El machine learning en la gestión de cobranzas está revolucionando la forma cómo cobramos deudas. Una reducción en la tasa de morosidad es uno de los principales motivos por los que conviene implementar software de cobranzas con esta tecnología, pero no es el único. Aquí te enumeramos 7 beneficios de usar machine learning en la gestión de cobranzas. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• 1. Anticipa el riesgo de morosidad con modelos predictivos
• 2. Segmenta a los clientes según su comportamiento real
• 3. Prioriza gestiones de cobranza según probabilidad de pago
• 4. Automatiza decisiones repetitivas sin perder precisión
  
• 5. Reduce costos operativos y mejora la eficiencia del equipo
• 6. Personaliza las estrategias de cobranza en tiempo real
• 7. Aporta métricas accionables para la toma de decisiones
• ¡Decídete por implementar Machine Learning!

1. Anticipa el riesgo de morosidad con modelos predictivo

Los modelos predictivos son algoritmos de machine learning entrenados para detectar patrones y prever comportamientos futuros. Esto resulta especialmente útil en la gestión de cobranzas, ya que permite anticipar qué clientes tienen mayor probabilidad de caer en morosidad, analizando variables como su historial de pagos, comportamiento reciente y hasta cambios en su nivel de consumo.

Por ejemplo, si en tu cartera hay un cliente que en las últimas tres facturaciones ha ido retrasando sus pagos de forma progresiva (de 5 a 10 y luego a 15 días), el modelo puede identificar esa tendencia como una señal de riesgo. Con esa alerta temprana, es posible aplicar acciones específicas antes de que la deuda se vuelva incobrable, como ajustar el tono del mensaje, ofrecer un plan de pagos o reestructura de deuda. 

2. Segmenta a los clientes según su comportamiento real

El enfoque tradicional de segmentación se basa en criterios estáticos como edad, zona geográfica o tipo de producto contratado. En cambio, el machine learning permite una segmentación mucho más precisa al analizar el comportamiento real y dinámico de cada cliente.

Por ejemplo, puede considerar variables como la frecuencia y puntualidad de los pagos, el historial de contacto, la respuesta a gestiones anteriores, el medio de contacto preferido de cliente o incluso la sensibilidad al tipo de mensaje enviado. De este modo, los clientes se agrupan en segmentos que reflejan mejor su probabilidad de pago, su nivel de riesgo o su disposición a negociar.

3. Prioriza gestiones de cobranza según probabilidad de pago

El machine learning permite calcular, con base en datos históricos y en tiempo real, la probabilidad de que cada cliente realice un pago. Esta información permite a los equipos de cobranza priorizar su gestión de forma más inteligente: por ejemplo, enfocándose primero en quienes tienen alta probabilidad de pagar con un pequeño recordatorio, o anticipando acciones de recuperación en los casos con alto riesgo de impago. Así se evita perder tiempo y recursos en gestiones poco efectivas, y se optimiza el uso del tiempo y habilidades del equipo humano.

4. Automatiza decisiones repetitivas sin perder precisión

Muchos procesos en cobranzas, como elegir el mejor canal para contactar a un cliente o definir el momento ideal para enviar un recordatorio, son tareas repetitivas que antes requerían intervención humana. Con machine learning, estas decisiones pueden automatizarse sin sacrificar precisión, ya que el sistema aprende de los datos y ajusta sus recomendaciones de forma continua.

5. Reduce costos operativos y mejora la eficiencia del equipo

Al automatizar tareas rutinarias, asignar mejor los recursos y mejorar la precisión de las gestiones, el machine learning ayuda a reducir significativamente los costos operativos de cobranza. Por ejemplo, plataformas como Moonflow han demostrado que es posible disminuir hasta en 90%los costos relacionados con la cobranza gracias al uso de modelos inteligentes.

6. Personaliza las estrategias de cobranza en tiempo real

Gracias a la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y actualizar sus modelos continuamente, el machine learning permite adaptar la estrategia de cobranza para cada cliente en tiempo real.

Veamos un ejemplo práctico: una empresa detecta que un cliente habitual, que normalmente paga puntualmente, ha empezado a retrasar sus pagos este mes. El sistema identifica que este cliente prefiere ser contactado por mensajes de texto y que responde mejor a recordatorios con un tono amigable y una opción de pago flexible. De inmediato, se ajusta la estrategia para enviarle un SMS personalizado ofreciendo un plan de pagos gradual, en lugar de la llamada telefónica estándar que se usa para otros clientes. Esto no solo incrementa la probabilidad de recuperación, sino que también mejora la experiencia del cliente al sentirse atendido de forma específica según sus necesidades.

7. Aporta métricas accionables para la toma de decisiones

El machine learning no sólo automatiza, sino que también genera reportes y métricas con alto valor estratégico. Por ejemplo, puede identificar qué acciones tienen mayor impacto en la recuperación de cartera, qué segmentos representan mayor riesgo a futuro o cuáles son los puntos débiles del proceso actual. Estas métricas permiten a gerentes y directivos tomar decisiones basadas en evidencia, no en suposiciones, y ajustar su estrategia de forma ágil.

¡Decídete por implementar Machine Learning!

Adoptar el machine learning en cobranzas no es solo incorporar una tecnología innovadora; es transformar profundamente la forma en que entendemos y abordamos el cobro de deudas. Más allá de reducir la morosidad, esta innovación abre la puerta a un modelo más inteligente, humano y eficiente, que aprende y se adapta constantemente para ofrecer soluciones personalizadas y efectivas.

¿Ya estás listo para dar el paso hacia una cobranza más eficiente y efectiva? Descubre cómo Moonflow puede acompañarte en esta transformación.