En enero de este año, la morosidad B2B alcanzó el récord de 7,1 millón de empresas con deudas en atraso que, sumadas, totalizaban R$ 154,9 mil millones – un aumento de R$ 4,3 mil millones en relación al mes anterior. Aquí estamos hablando de 31,4% de las empresas en actividad en el país. Son datos recopilados por Serasa Experian, que alcanzaron en ese mes el mayor volumen registrado por la serie histórica de la investigación, realizada mensualmente desde 2016. Para hacerse una idea, en enero de 2024 este número era de 6,7 millones y consolidó una tendencia de crecimiento a lo largo del año.
Este escenario es solo un ejemplo de cómo la morosidad entre empresas en general ha mostrado una evolución que merece atención y, claro, acciones efectivas. El sector de la industria, aunque representa una porción menor en esta realidad de pagos atrasados (8% frente a 52,4% de Servicios y 35,3% del Comercio, también enfrenta grandes desafíos en la recuperación de crédito.
Es un hecho que, cuando los retrasos no se controlan adecuadamente, pueden comprometer seriamente el flujo de caja, reducir la capacidad de inversión e incluso aumentar los costos financieros, en caso de que sea necesario recurrir al crédito en condiciones desfavorables de intereses.
Esto nos lleva a mirar las diferentes líneas de defensa contra la morosidad, algo que va desde el análisis de crédito hasta el modelo de cobranza adoptado. Al fin, en un momento en el cual la consolidación de la Industria 4.0 ya apunta a un futuro 5.0, es necesario debatir desde la misma perspectiva los modelos tradicionales de cobro en comparación con las nuevas posibilidades traídas por la tecnología.
Falta automatización a los modelos tradicionales
Naturalmente, cuando hablamos de modelos tradicionales no se trata de prácticas casi en total desuso, como envío de carta o de un cobrador en persona. Al menos no cuando hablamos de procesos de cobranza masivos y de alto rendimiento utilizados por medianas y grandes empresas. Podemos decir que los modelos tradicionales son aquellos que, aunque ya sean digitales en alguna medida, aún no exploran de manera eficiente todas las capacidades que los recursos tecnológicos permiten hoy en día.
Un cronograma de llamadas telefónicas basado en una lista de antigüedad – una relación de clientes morosos organizada por el tiempo de retraso – quizás sea el ejemplo más básico. A partir de esto, podemos avanzar hacia los canales digitales correo electrónico, WhatsApp y SMS. Sucede que sin una estrategia basada en automatización e integración plena de esos canales, será solamente una transposición simple del modelo telefónico. Más ágil y escalable con certeza, pero, aún así, por debajo de su máximo potencial.
Necesitamos partir de la comprensión de que, en la recuperación de crédito B2B, las dinámicas de abordaje deben ser inteligentes y criteriosas. Se trata de un cobro con un perfil más sofisticado, dirigida a profesionales bien informados, con mayor disposición para una renegociación en términos y condiciones más complejas. Así, la personalización y la inteligencia de datos se convierten en palabras clave para mejorar los resultados en la cobranza de este sector. Y eso requiere nuevos recursos.
Avances traídos por los nuevos modelos de cobro
Los nuevos modelos de cobro son estrategias y tácticas basadas en herramientas que utilizan inteligencia artificial, algoritmos predictivos y automatizaciones. Son formas de actuación capaces de responder con precisión a diferentes patrones de morosidad.
Un ejemplo de esto es el concepto "digital first", un enfoque que prioriza los canales digitales como forma de contacto y atención. Esto no solo aporta más eficiencia y optimización de costos, sino que también responde a una demanda del público, que prefiere cada vez más la comodidad y la flexibilidad de la atención digital. La base de este concepto son canales como el correo electrónico, SMS, WhatsApp y redes sociales, combinados con tecnologías de chatbots y asistentes virtuales.
La estructuración de un enfoque digital primero requiere etapas como el mapeo del viaje del cliente, automatización de procesos, definición de canales y análisis de datos. Esto requiere una infraestructura robusta, con recursos avanzados, especialmente en relación con la capacidad de procesamiento de un gran volumen de información, como lagos de dados y soluciones de aprendizaje automático. En nuestra experiencia en Global, hemos comprobado que este conjunto de recursos va mucho más allá de optimizar los resultados de cobranza, pues también trae capacidad de análisis predictivo, a partir de la cual es posible trazar estrategias y planear acciones anticipadas que mitiguen los riesgos de la morosidad.
La atención debe seguir siendo humanizada
Con un abanico tan amplio de tecnologías y el cruce constante de información, la integración eficiente de todo este repertorio se vuelve esencial para su máximo aprovechamiento y para su objetivo más importante que es la reducción de las tasas de morosidad. Pero también la integración total es la mejor forma de solucionar un paradoja común de los canales digitales de cobro: las personas prefieren este medio automatizado, pero no quieren renunciar a una atención humanizada, próximo y personalizado.
La simple adopción de canales digitales y automatizaciones desconectadas de inteligencia de datos no es suficiente. Mira un ejemplo de lo que puede hacer una estructura bien integrada. Digamos que una solución digital haga un enfoque a través de un mensaje automático. Aquí se inicia una negociación por chatbot que ofrece algunas opciones de condiciones optimizadas para ese cliente. Entonces, ante una contrapropuesta, la herramienta entiende la complejidad de la respuesta y escala este servicio hasta un humano, de manera fluida, quizás imperceptible para la persona del otro lado.
Una operación como la de este ejemplo representa en la práctica una mayor tasa de éxito, porque no pierdas la oportunidad que surgió con la apertura al diálogo, no burocratiza la atención, no hagas esperar al cliente, ni le pidas que acceda a otro canal. Todo se resuelve en el mismo contacto.
Por qué nuevos modelos son mejores para la industria?
Muchas particularidades del sector industrial y del tipo de morosidad que enfrenta justifican la urgencia de modernizar sus modelos de cobranza. Los altos valores negociados en este sector exigen contratos y condiciones de pago más complejas y, por lo tanto, una cobranza que entienda los diferentes acuerdos.
Los largos plazos de pago son otro factor, ya que los retrasos afectan la planificación de la producción, parte esencial de la estrategia de cualquier industria, y mitigar este riesgo requiere agilidad en la recuperación del crédito. La estacionalidad, que afecta fuertemente a muchos segmentos, es otra cuestión muy específica que impacta la planificación financiera y debe ser considerada en las estrategias de cobro y, sobre todo, en los modelos predictivos.
Dar agilidad, precisión, la personalización y resultados consistentes de este conjunto de características dependen de tecnologías como la inteligencia artificial y un análisis de datos bastante refinado. Recursos que solo los nuevos y modernos modelos de cobranza pueden ofrecer.
Por fin, es necesario recordar lo básico, algo que ni los antiguos ni los nuevos modelos pueden dejar de lado en la construcción de una estrategia: la cobranza es relación. Y siempre en la búsqueda de la mejor relación es donde las tecnologías digitales y de automatización deben estar enfocadas. Sin esa dirección y extremo cuidado en cada enfoque, los resultados nunca serán satisfactorios.
