In Januarie vanjaar, die B2B wanbetaling het 'n rekord van 7 bereik,1 miljoen maatskappye met agterstallige skuld wat, opgeteld, het totaal was R$ 154,9 miljard – 'n toename van R$ 4,3 miljard in vergelyking met die vorige maand. Hier praat ons van 31,4% van die maatskappye wat aktief in die land is. Dit is data wat deur Serasa Experian verskaf is, wat in daardie maand die grootste volume geregistreer deur die historiese reeks van die navorsing bereik het, maandeliks gedoen sedert 2016. Om 'n idee te kry, in Januarie 2024 was hierdie nommer 6,7 miljoen en het het 'n tendens van groei gedurende die jaar gevestig.
Hierdie scenario is net 'n voorbeeld van hoe wanbetaling tussen maatskappye oor die algemeen 'n ontwikkeling toon wat aandag verdien en, duidelik, doeltreffende aksies. Die nywerheidsektor, al hoewel dit 'n kleiner gedeelte van hierdie werklikheid van agterstallige betalings verteenwoordig (8% teenoor 52,4% van Dienste en 35,3% van die Handel, ook groot uitdagings in die herstel van krediet.
Dit is 'n feit dat, wanneer vertragings nie behoorlik beheer word nie, kan ernstig die kontantvloei benadeel, verlaag die beleggingskapasiteit en selfs die finansiële koste verhoog, indien dit nodig is om op krediet te beroep onder ongunstige rentetoestande.
Dit lei ons om na die verskillende verdedigingslinies teen wanbetaling te kyk, iets wat van kredietanalise tot die toegepaste invorderingsmodel strek. Uiteindelik, in 'n tyd waarin die konsolidasie van Nywerheid 4.0 dui na 'n toekoms 5.0, dit is nodig om onder dieselfde perspektief die tradisionele invorderingsmodelle te bespreek in vergelyking met die nuwe moontlikhede wat deur tegnologie gebring word.
Daar is 'n tekort aan outomatisering in die tradisionele modelle
Natuurlik, wanneer ons praat van tradisionele modelle, is dit nie 'n kwessie van praktyke wat byna heeltemal in onbruik is nie, hoe om 'n brief of 'n persoonlike invorder te stuur. Ten minste nie wanneer ons praat van massiewe en hoë-prestasie invorderingsprosesse wat deur medium en groot maatskappye gebruik word. Ons kan sê dat tradisionele modelle dié is wat, al hoewel hulle reeds in 'n sekere mate digitaal is, hulle verken nog nie op 'n doeltreffende manier al die vermoëns wat tegnologiese hulpbronne vandag toelaat nie.
'n telefoonoproep skedule gebaseer op 'n verouderingslys – 'n lys van wanbetalende kliënte georganiseer volgens die tyd van agterstalligheid – miskien is dit die mees basiese voorbeeld. Vanaf dit, ons kan vorentoe beweeg na die digitale kanale e-pos, WhatsApp en SMS. Dit gebeur dat sonder 'n strategie gebaseer op outomatisering en volle integrasie van hierdie kanale, dit sal net 'n eenvoudige oordrag van die telefoonmodel wees. Meer behendig en skaalbaar met sekerheid, maar, togtans, onder sy maksimum potensiaal.
Ons moet begin met die begrip dat, in die herstel van B2B-krediet, die benaderingsdinamika moet slim en krities wees. Dit is 'n meer gesofistikeerde profiel van 'n invordering, gerig aan goed ingeligte professionele mense, met 'n groter bereidheid vir 'n heronderhandeling oor meer komplekse terme en voorwaardes. So, persoonlikheid en data-intelligensie word sleutelwoorde om die resultate in die invordering van hierdie sektor te verbeter. En dit vereis nuwe hulpbronne.
Vooruitgang gebring deur die nuwe faktureringsmodelle
Die nuwe faktureringsmodelle is strategieë en taktieke gebaseer op gereedskap wat kunsmatige intelligensie gebruik, voorspellende algoritmes en outomatisering. Dit is aksies wat in staat is om akkuraat te reageer op verskillende patrone van wanbetaling.
'n voorbeeld hiervan is die konsep "digitale eerste", 'n benadering wat digitale kanale prioritiseer as 'n vorm van kontak en diensverlening. Dit bring nie net meer doeltreffendheid en kostebesparing nie, maar dit voldoen ook aan 'n vraag van die publiek, wat elke keer meer die gerief en buigsaamheid van digitale diens verkies. Die basis van hierdie konsep is kanale soos e-pos, SMS, WhatsApp en sosiale netwerke, gecombine met tegnologieë van kletsbots en virtuele assistente.
Die struktuur van 'n digitale eerste benadering vereis stappe soos die kartering van die kliënt se reis, prosesautomatisering, definisie van kanale en data-analise. Dit vereis 'n robuuste infrastruktuur, met gevorderde hulpbronne, veral in verband met die verwerkingskapasiteit van 'n groot volume inligting, hoe data mere en masjienleeroplossings. In ons ervaring by Global, ons het bewys dat hierdie stel hulpbronne baie verder gaan as om die resultate van invordering te optimaliseer, want bring ook voorspellende analise vermoë, waarvan dit moontlik is om strategieë te formuleer en vooraf aksies te beplan wat die risiko's van wanbetaling verminder.
Diens moet menslik bly
Met 'n so uitgebreide verskeidenheid tegnologieë en die konstante kruisiging van inligting, die doeltreffende integrasie van al hierdie repertorium word noodsaaklik vir die maksimum benutting daarvan en vir die belangrikste doel daarvan, wat die vermindering van wanbetalingskoerse is. Maar dit is ook die totale integrasie die beste manier om 'n algemene paradoks van digitale invorderingskanale op te los: mense verkies hierdie geoutomatiseerde metode, maar hulle wil nie afstand doen van 'n menslike diens nie, naby en persoonlik.
Die eenvoudige aanvaarding van digitale kanale en outomatisering wat nie met data-intelligensie verbind is nie, is nie genoeg nie. Kyk 'n voorbeeld van wat 'n goed geïntegreerde struktuur kan doen. Kom ons sê dat 'n digitale oplossing 'n benadering deur middel van outomatiese boodskap maak. Ali begin 'n onderhandeling deur 'n chatbot wat 'n paar opsies van geoptimaliseerde voorwaardes vir daardie kliënt bied. Dan, ten spyker van 'n teenvoorstel, die hulpmiddel verstaan die kompleksiteit van die antwoord en skaal hierdie diens tot 'n mens, op 'n vloeiende manier, miskien onopmerklik vir die persoon aan die ander kant.
'n Operasie soos in hierdie voorbeeld verteenwoordig in die praktyk 'n hoër sukseskoers, hoekom verloor jy nie die geleentheid wat ontstaan het met die opening vir die dialoog nie, maak die diens nie burokraties nie, moet die kliënt nie wag nie, moet hom nie vra om 'n ander kanaal te benader nie. Dit word alles in dieselfde kontak opgelos.
Waarom nuwe modelle beter is vir die bedryf?
Baie spesifieke eienskappe van die industriële segment en die tipe wanbetaling wat dit in die gesig staar, regverdig die dringendheid om sy invorderingsmodelle te moderniseer. Die hoë waardes wat in hierdie sektor verhandel word, vereis kontrakte en meer komplekse betalingsvoorwaardes en, dus, 'n rekening wat die verskillende ooreenkomste verstaan.
Die langtermyn betalingsperiodes is 'n ander faktor, aangesien vertragings die produksiebeplanning beïnvloed, nukleêre deel van die strategie van enige bedryf, en om die risiko te verminder, is vinnige herstel van krediet nodig. Die seisoenaliteit, wat baie sektore sterk beïnvloed, dit is 'n baie spesifieke vraag wat die finansiële beplanning beïnvloed en in ag geneem moet word in die invorderingsstrategieë en, boodskap, in voorspellende modelle.
Gee spoed, presisie, aanpassing en konsekwente resultate van hierdie stel eienskappe hang af van tegnologieë soos kunsmatige intelligensie en baie gesofistikeerde data-analise. Hulpbronne wat slegs die nuwe en moderne modelle van invordering kan bied.
Laastens, dit is nodig om die basiese te onthou, iets wat nie die ouds nie en die nuwes modelle kan ignoreer in die opbou van 'n strategie: invordering is verhoudings. En dit is altyd in die soeke na die beste verhouding wat digitale tegnologieë en outomatisering moet gefokus wees. Sonder hierdie rigting en uiterste sorg in elke benadering, die resultate sal nooit bevredigend wees.
