วิธีปรับปรุงกระบวนการรวบรวมแบบนุ่มนวลโดยควบคุมพลังของข้อมูล

การกู้คืนหนี้ และ – ในเวลาเดียวกัน – การรักษา ความสัมพันธ์กับลูกค้า : สรุปคือความหมายและวัตถุประสงค์ของสิ่งที่เรียกว่า “soft collection”

พูดง่ายแต่ทำยากกว่ามาก และผู้ที่มีประสบการณ์จริงและมีประสบการณ์ตรงเกี่ยวกับขั้นตอนเหล่านี้ทราบเป็นอย่างดี แล้วอะไรคือความเร่งด่วน? เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการเหล่านี้ และการทำให้เข้าใจง่าย วันนี้ หมายถึง การแปลง เป็น ดิจิทัล

แต่มาก้าวต่อไปอีกขั้นหนึ่ง: การแปลงเป็นดิจิทัลเริ่มต้นที่ไหน จาก ข้อมูล _ และจุดสิ้นสุดของมันคืออะไร? บุคคล .

นี่คือเส้นทางที่ กระบวนการ soft collection ยังต้องปฏิบัติตามในวัน นี้ นี่คือเส้นทางที่เราจะเน้นในโพสต์นี้ อย่างไรก็ตาม อันดับแรก ให้ภาพรวมของหัวข้อการเก็บหนี้: รูปทรงและขนาดของปรากฏการณ์คืออะไร? และในด้านเสริม: การรักษาความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนและมีผลกับลูกค้ามีความสำคัญเพียงใด?

เริ่มต้นด้วยคำถามสองข้อนี้ ซึ่งเราจะกล่าวถึงในหัวข้อถัดไป

การเก็บหนี้: มิติของปัญหา

ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะนำเสนอภาพรวมที่ครอบคลุมและเป็นปัจจุบันของหัวข้อการเก็บหนี้และหนี้คงค้างที่จะได้รับการแก้ไข โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมุมมองจากจุดเริ่มต้นนั้นกว้างที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจ

แต่มีตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้สำหรับระบบนิเวศของอิตาลีอยู่ที่นั่น สิ่งที่สำคัญที่สุดและสำคัญที่สุดสามารถพบได้ใน รายงานฉบับที่ 12 ของ UNIREC เกี่ยวกับบริการคุ้มครองสินเชื่อที่ เผยแพร่ในเดือนพฤษภาคม 2565 และนำเสนอในระหว่างการประชุมทางดิจิทัลครั้งล่าสุด

ให้เราดึงข้อมูลที่น่าสนใจบางส่วน:

• ในปี 2564 เพียงปีเดียว บริษัทสมาชิก UNIREC ได้จัดการ แนวปฏิบัติของบุคคลที่สามประมาณ 40.1 ล้านครั้ง เมื่อเทียบกับปี 2020 การเพิ่มขึ้นมากกว่า 9%
• ลูกหนี้ที่ได้รับมอบหมาย ให้กู้คืนบริษัทสมาชิก UNIREC ก็ เพิ่มขึ้นเช่นกันในปี 2564 เมื่อเทียบกับปีที่แล้ว (+5.2%) ซึ่งมีขนาดไม่ถึง 106 พันล้านยูโร
• ประสิทธิภาพที่คำนวณโดยเฉลี่ยระหว่างจำนวนเงินที่กู้คืนและมอบหมายในปี 2564 มีเสถียรภาพที่ 11%
• ในปี 2564 ตั๋วเฉลี่ยของลูกหนี้ที่ได้รับมอบหมายให้กู้คืนอยู่ที่ 2,643 ยูโร ซึ่งต่ำกว่าปีที่แล้วเล็กน้อย (-3% เทียบกับ 2,735 ยูโรในปี 2020)

แน่นอนว่าภาพรวมทั่วไปนี้ไม่ได้คำนึงถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างอุตสาหกรรมต่างๆ หรือระหว่างพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน เป็นต้น อย่างไรก็ตามเรื่องนี้ ความประทับใจโดยรวมมีความชัดเจนมาก

เรากำลังพูดถึง เครดิตจำนวนมหาศาลอย่างแท้จริง เครดิต ที่กู้คืนได้ยาก และยิ่งไปกว่านั้น ยังได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและเป็นอันตรายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

มีหลายปัจจัยที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้มนี้: ผลพวงของช่วงเวลาฉุกเฉินที่เกิดจากการ ระบาดใหญ่ของ Covid-19 และ ความไม่แน่นอน ของสถานการณ์ปัจจุบันในตลาด และการเมืองระหว่างประเทศ สิ่งแรกและสำคัญที่สุด นี่ไม่ใช่สถานที่ที่จะวิเคราะห์ปัจจัยเหล่านี้ในเชิงลึกอย่างแน่นอน

แต่เมื่อพูดถึงคอลเลกชั่นแบบซอฟต์ ควรพิจารณาด้านที่ละเอียดอ่อนและเสริมกัน นั่นคือ การรักษา ลูกค้าของคุณ ประเด็นนี้ยิ่งเฉียบคมและมีคารมคมคายยิ่งขึ้นไปอีก

เพื่อแสดงข้อมูลเหล่านี้ เราเพียงต้องรายงานข้อมูลอื่นนี้ ซึ่งมาจากการวิจัยที่มีชื่อเสียงซึ่งจัดทำโดย Bain & Company (bain.com):

• สำหรับบริษัท การ ได้ลูกค้าใหม่มีค่าใช้จ่ายมากกว่าการรักษาไว้เพียงรายเดียว 6 ถึง 7 เท่า
• การรักษาลูกค้าให้ดีขึ้น 5% สามารถสร้างผลกำไรได้มากขึ้นถึง 25%

สุดท้ายนี้ เราต้องการรายงานตัวเลขอื่น ซึ่งนำมาจากรายงานของ UNIREC อีกครั้ง แต่ขอยืนยันในแง่มุมที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น (ที่เกี่ยวข้องกับภาคการเงิน):

• อัตราการกู้หนี้ที่ค้างชำระน้อยกว่า 1 ปีคือ 53% ในขณะที่เพิ่มขึ้นเป็น 23% สำหรับผู้ที่มีอายุระหว่าง 1 ถึง 3 ปีและสูงถึง 13% สำหรับผู้ที่มีอายุมากกว่า 3 ปี

ตัวเลขสุดท้ายนี้บอกอะไรเราบ้าง? มันบอกเราเกี่ยวกับ ความสำคัญของเวลาจริง ในคอลเลกชันที่อ่อนนุ่ม

• การแปลงเป็น ดิจิทัล ด้วยการปรับปรุงแบบทวีคูณที่สร้างในแง่ของประสิทธิภาพ ทำหน้าที่อย่างแม่นยำกับจังหวะเวลาของการกู้คืน ทำให้สั้นลงอย่างมาก ไม่เพียงเท่านั้น: การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลยังนำไปสู่การคาดการณ์ถึงค่าเริ่มต้นที่เป็นไปได้ในลักษณะที่คาดการณ์ได้ ซึ่งช่วยให้สามารถป้องกันปัญหาได้แทนที่จะรักษาให้หายขาด

เป็นพลังของข้อมูลที่เราจะเน้นในหัวข้อถัดไป

พลังของข้อมูลและบทบาทในการเก็บรวบรวมข้อมูล

ที่นี่เรามาถึงขั้นตอนชี้ขาดในโพสต์นี้ เราได้เห็นแล้วว่าปัญหาการล้มละลายมีความสำคัญมากและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และเราคาดว่าคำตอบที่ดีที่สุดอาจมาจากดิจิทัล ดังนั้นจากการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ในทางใด? และทำไม? เพื่อตอบคำถามชี้ขาดเหล่านี้ เราต้องเข้าใจความหมายของ Big Data และหน้าที่ของมัน

“บิ๊กดาต้าคือ “สินทรัพย์ข้อมูลที่มีปริมาณมาก ความเร็วสูง และ/หรือมีความหลากหลายสูง ซึ่งต้องการรูปแบบการประมวลผลข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมและคุ้มต้นทุน ซึ่งช่วยเพิ่มความเข้าใจ การตัดสินใจ และกระบวนการอัตโนมัติ”

นี่คือคำจำกัดความทางเทคนิคโดย Gartner เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในชีวิตประจำวันมากขึ้น Big Data แสดงถึงร่องรอยทางดิจิทัลที่เราทุกคนกระจายออนไลน์ ร่องรอยซึ่งเป็นไปได้ที่จะสร้าง คุณลักษณะ ของเราขึ้นมาใหม่ นิสัย ของเรา ความชอบ ของเรา ตัวเลือกการท่องเว็บ ของเรา พฤติกรรม ของเรา

มาแปลสิ่งนี้เป็นความสัมพันธ์ทางธุรกิจกัน: ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัทในปัจจุบันสามารถ มีภาพรวมเชิงลึกและละเอียดมากของผู้ชมของพวกเขา

ลองดูข้อมูลบางประเภทที่สามารถรวบรวมได้:

• ข้อมูลประชากร: ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับอายุ เพศ สถานภาพการสมรส การจ้างงาน และสถานะรายได้
• ข้อมูลทางจิตวิทยา: พฤติกรรม ความเชื่อ ค่านิยม ความสนใจ และไลฟ์สไตล์ของผู้คนที่สามารถอนุมานได้จากข้อมูลออนไลน์ของพวกเขา
• ข้อมูลทางภูมิศาสตร์: ข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์
• ข้อมูลพฤติกรรม: ข้อมูลตามพฤติกรรมการท่องเว็บของผู้ใช้ ดึงมาจากคุกกี้
• ข้อมูลบริบท: ฟิลด์กว้างมากที่เกี่ยวข้องกับบริบท สภาพแวดล้อมโดยรอบผู้ใช้หรือลูกค้า จากข่าว ความเชื่อมั่น ความผันผวนของตลาด สภาพอากาศ ภูมิรัฐศาสตร์...เพียงเพื่อระบุตัวชี้วัดที่เป็นไปได้สองสามอย่าง
• ข้อมูลบุคคลที่หนึ่ง: ข้อมูลที่บริษัทรวบรวมโดยตรงจากผู้ใช้และลูกค้า เช่น ผ่านระบบ CRM (Customer Relationship Management) และระบบ CCM

และในประเด็นสุดท้ายนี้ประเด็นสำคัญก็ปรากฏขึ้น

การแปลงระบบ CRM ของคุณให้เป็นดิจิทัลอย่างเต็มที่ผ่านข้อมูลบุคคลที่หนึ่งเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับ การปรับปรุงการรวบรวมแบบนุ่มนวล

และที่นี่เราพร้อมที่จะตอบคำถามสองข้อที่เราเปิดย่อหน้า อย่างไหนล่ะ, แบบไหนล่ะ? ด้วยเหตุผลอะไร? มันเกี่ยวกับการติดตามข้อมูลลูกค้าของคุณ เพื่อให้คุณทราบนิสัยของพวกเขาได้ดียิ่งขึ้น จากความรู้นี้ คุณสามารถดำเนินการได้สองวิธี:

• ออกแบบการสื่อสารที่ตรงเป้าหมายและเหมาะสม ในกระบวนการบริการลูกค้าทั้งหมด และมากยิ่งขึ้นในกระบวนการรวบรวมแบบนุ่มนวล การสื่อสารที่เย็นชาและห่างไกลอาจไร้ความรู้สึกเห็นอกเห็นใจ โกรธเคืองมากเกินไป และในที่สุดก็เป็นการต่อต้าน
• พยายามคาดการณ์ค่าเริ่มต้น ผ่านระบบวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ตามการรวบรวมข้อมูล และพยายามป้องกันโดยการป้องกันจุดสัมผัสที่ลื่นไหลอย่างใกล้ชิดด้วยการสื่อสารที่ปรับให้เหมาะสม

ทั้งหมดนี้ ยิ่งไปกว่านั้น ในลักษณะอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ . โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนเวลา เงิน และบุคลากรในการปฏิบัติงานด้วยตนเองที่ใช้เวลานานและมักจะน่ารำคาญ ท้ายที่สุด ก็ยังคงชี้ไปที่ขอบเขตสุดท้ายของการปฏิวัติข้อมูล: การ ปรับเปลี่ยน ในแบบของคุณ

Personalization: พันธมิตรหลักในการจัดการเครดิต

เปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นการสื่อสารที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้นกับลูกค้า นี่คือเคล็ดลับในการปรับปรุงคอลเลกชั่นแบบซอฟต์...และที่มากกว่านั้นคือการคาดเดาและป้องกันค่าเริ่มต้น

ในแง่นี้ พรมแดนล่าสุดคือ การปรับเปลี่ยน ในแบบ ของคุณ ในแง่ที่เป็นรูปธรรม: มันเกี่ยวข้องกับการ เริ่มต้นด้วยข้อมูลที่รวบรวมในระบบ CRM ของคุณ ข้อมูลบุคคลที่หนึ่งเกี่ยวกับลูกค้าแต่ละราย (แต่สามารถอ้างอิงโยงกับข้อมูลประเภทอื่นได้)

และจากข้อมูลนี้ ให้ปรับโครงสร้างและอัปเดตสายการสื่อสารทั้งหมด เพื่อย้ายจากมุมมองหนึ่งต่อหนึ่งไปสู่มุมมองหนึ่งต่อหนึ่ง มุมมองหนึ่งต่อหลายคนแน่นอน

อาจดูเหมือนเป็นภูเขาที่สูงมากให้ปีนขึ้นไป แต่ ถ้าคุณพึ่งพาบริษัทเฉพาะทางอย่าง Doxee ด้วยกลยุทธ์ที่ออกแบบตามเป้าหมายและความต้องการของคุณ

นี่คือตัวอย่างสองตัวอย่าง:

Doxee Pvideo : วิดีโอส่วนตัวและโต้ตอบ ที่สร้างขึ้นตามลักษณะของผู้รับแต่ละคน เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการเสริมสร้างการโต้ตอบระหว่างบริษัทและลูกค้า ในกรณีนี้ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะถูกรวมเข้ากับวิดีโอ ซึ่งเป็นสื่อดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพสูงสุด สำคัญมาก: สามารถรวมคำกระตุ้นการตัดสินใจใน วิดีโอ ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการหนี้คงค้าง ซึ่งสามารถแก้ไขได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

Doxee Pweb : ไมโครไซต์ส่วนบุคคล ออกแบบตามลักษณะของผู้ใช้แต่ละคนที่พวกเขากำหนดเป้าหมาย การปฏิวัติที่แท้จริงในการ เดินทางของลูกค้าดิจิทัล โดยมีความเป็นไปได้หลายประการสำหรับการดำเนินการ และรวมถึง การชำระเงินดิจิทัล โดยโอบรับมุมมองนี้ เราวาดวงกลมที่มีคุณธรรม ต้องขอบคุณการปรับปรุงข้อมูล การเก็บหนี้ได้รับการปรับปรุง และในขณะเดียวกัน การสื่อสารและความสัมพันธ์กับลูกค้าของคุณ ก็เช่นกัน