Tammikuussa tänä vuonna, B2B-maksamattomuus saavutti ennätyksen 7,1 miljoona yritystä, joilla on erääntyneitä velkoja jotka, yhteensä, yhteensä R$ 154,9 miljardia – 4 realin nousu,3 miljardia edelliseen kuukauteen verrattuna. Tässä puhumme 31:stä,4% aktiivisista yrityksistä maassa. Serasa Experianin keräämät tiedot, jotka saavuttivat kyseisenä kuukautena tutkimuksen aikaisemman historian suurimman rekisteröidyn määrän, suorittanut kuukausittain vuodesta 2016. Saadakseen käsitys, tammikuussa 2024 tämä luku oli 6,7 miljoonaa ja vahvisti kasvutrendi vuoden aikana.
Tämä skenaario on vain esimerkki siitä, kuinka maksuhäiriöt yritysten keskuudessa ovat yleisesti kehittyneet ja ansaitsevat huomiota ja, selvä, tehokkaita toimia. Teollisuusala, vaikka se edustaa pienempää osuutta tässä myöhässä olevien maksujen todellisuudessa (8 % verrattuna 52,4% palveluista ja 35,3% kaupasta, myös kohtaa suuria haasteita luoton palauttamisessa.
On totta, että, kun viivästykset eivät ole asianmukaisesti hallittuja, voivat vakavasti vaarantaa kassavirran, vähentää investointikykyä ja jopa nostaa rahoituskustannuksia, jos tapauksessa on tarpeen turvautua luottoon epäsuotuisissa korko-olosuhteissa.
Tämä johtaa meidät tarkastelemaan erilaisia puolustuslinjoja maksuhäiriöitä vastaan, jotakin, joka ulottuu luottotarkastuksesta käytettyyn perintämalliin. Lopulta, hetkellä, jolloin Teollisuus 4.0:n vakiinnuttaminen.0 osoittaa jo tulevaisuutta 5.0, on tarpeen keskustella samasta näkökulmasta perinteisistä maksumalleista verrattuna teknologian tuomiin uusiin mahdollisuuksiin.
Perinteisiin malleihin kaivataan automaatiota
Luonnollisesti, kun puhumme perinteisistä malleista, emme puhu käytännöistä, jotka ovat lähes täysin käytöstä poistuneet, kuin kirjeen lähettäminen tai henkilökohtaisen perijän lähettäminen. Ainakaan ei silloin, kun puhumme suurista ja tehokkaista perintäprosesseista, joita keskikokoiset ja suuret yritykset käyttävät. Voimme sanoa, että perinteiset mallit ovat niitä, jotka, vaikka ne ovat jo jossain määrin digitaalisia, eivät vielä hyödynnä tehokkaasti kaikkia teknologisten resurssien nykyään tarjoamia mahdollisuuksia.
Puhelinsoittojen aikataulu ikääntymislistan perusteella – asiakkaita, joilla on maksuhäiriöitä, järjestetty viivästysajan mukaan – ehkä se on perus esimerkki. Tästä lähtien, voimme siirtyä digitaalisiin kanaviin sähköposti, WhatsApp ja SMS. Tapahtuu, että ilman automaatioon ja näiden kanavien täydelliseen integrointiin perustuvaa strategiaa, se on vain yksinkertainen siirto puhelinmallista. Varmasti ketterämpi ja skaalautuvampi, mutta, silti kuitenkin, alleen sen maksimaalisen potentiaalinsa alapuolella.
Meidän on lähdettävä siitä ymmärryksestä, että, B2B-luoton perinnässä, lähestymistapojen dynamiikan on oltava älykästä ja harkittua. Kyseessä on monimutkaisempaan profiiliin perustuva perintä, suunnattu hyvin informoiduille ammattilaisille, suuremmalla halukkuudella neuvotella monimutkaisemmista ehdoista ja olosuhteista. Näin, personalisointi ja datan älykkyys muuttuvat avainsanoiksi parantaa tuloksia tämän alan perinnöissä. Ja se vaatii uusia resursseja.
Uudet maksamismallit tuovat edistystä
Uudet maksumallit ovat strategioita ja taktiikoita, jotka perustuvat tekoälyä hyödyntäviin työkaluihin, ennakohtaiset algoritmit ja automaatiot. Ne ovat toimintamuotoja, jotka pystyvät tarkasti vastaamaan erilaisiin maksuhäiriöihin liittyviin malleihin.
Esimerkki tästä on käsite "digitaalinen ensisijaisesti", lähestymistapa, joka priorisoi digitaaliset kanavat yhteydenottoon ja asiakaspalveluun. Tämä ei ainoastaan tuo lisää tehokkuutta ja kustannustehokkuutta, vaan myös vastaa yleisön kysyntään, joka yhä enemmän suosii digitaalisen palvelun mukavuutta ja joustavuutta. Tämän käsitteen perusta ovat kanavat kuten sähköposti, SMS, WhatsApp ja sosiaaliset mediat, yhdistettynä chatbot-teknologioihin ja virtuaaliavustajiin.
Digitaalisen ensisijaisen lähestymistavan rakentaminen vaatii vaiheita, kuten asiakasmatkan kartoittamista, prosessien automatisointi, kanavien määrittely ja tietojen analysointi. Tämä vaatii vahvan infrastruktuurin, kehittyneillä resursseilla, erityisesti suuren tietomäärän käsittelykyvyn suhteen, kuin datalakeja ja koneoppimisratkaisuja. Kokemuksemme Globalissa, olemme todistaneet, että tämä resurssikokonaisuus menee paljon pidemmälle kuin vain perintätulosten optimointi, sillä se tuo myös ennakoivan analyysin kyvyn, josta on mahdollista laatia strategioita ja suunnitella ennakoivia toimia, jotka vähentävät maksuhäiriöriskejä.
Asiakaspalvelun on jatkuttava inhimillisenä
Laajalla teknologian valikoimalla ja jatkuvalla tiedon risteytyksellä, kaikkien näiden resurssien tehokas integrointi on olennaista niiden maksimaalisen hyödyntämisen ja tärkeimmän tavoitteen, eli maksuhäiriöiden vähentämisen, saavuttamiseksi. Mutta se on myös täydellinen integraatio paras tapa ratkaista yleinen paradoksi digitaalisten maksukanavien osalta: ihmiset suosivat tätä automatisoitua tapaa, mutta eivät halua luopua inhimillisestä palvelusta, seuraava ja räätälöity.
Pelkkä digitaalisten kanavien ja datan älykkyydestä irrotettujen automaatioiden käyttöönotto ei riitä. Katso esimerkki siitä, mitä hyvin integroitu rakenne voi tehdä. Sanotaan, että digitaalinen ratkaisu lähestyy automaattisen viestin kautta. Neuvottelu alkaa chatbotin kautta, joka tarjoaa asiakkaalle joitakin optimoituja ehtoja. Joten, vastaan vastatarjoukselle, työkalu ymmärtää vastauksen monimutkaisuuden ja skaalaa tämän palvelun ihmiseen asti, sujuvasti, ehkä huomaamaton henkilölle toisella puolella.
Tällainen operaatio esimerkissä edustaa käytännössä suurempaa onnistumisprosenttia, älä menetä tilaisuutta, joka avautui keskustelulle, ei ole byrokraattista asiakaspalvelua, älä saa asiakasta odottamaan, älä pyydä häntä pääsemään toiseen kanavaan. Kaikki ratkaistaan samalla kontaktilla.
Miksi uudet mallit ovat parempia teollisuudelle?
Monetaarisen sektorin erityispiirteet ja kohtaamansa maksuhäiriötyypit oikeuttavat kiireen päivittää perintämallejaan. Korkeat arvot, joita tällä alalla neuvotellaan, vaativat monimutkaisempia sopimuksia ja maksuehtoja ja, siksi, maksu, joka ymmärtää erilaiset sopimukset.
Pitkät maksuaikataulut ovat toinen tekijä, koska viivästykset vaikuttavat tuotannon suunnitteluun, teollisuuden strategian olennainen osa, ja riskin vähentäminen vaatii nopeutta luoton palauttamisessa. Kauden vaihtelu, joka vaikuttaa voimakkaasti moniin segmentteihin, on toinen hyvin erityinen kysymys, joka vaikuttaa taloussuunnitteluun ja joka on otettava huomioon perintästrategioissa ja, yläosa, ennustemalleissa.
Antaa nopeutta, tarkkuus, räätälöinti ja johdonmukaiset tulokset tähän ominaisuusjoukkoon riippuvat teknologioista, kuten tekoälystä ja erittäin hienostuneesta datan analysoinnista. Resurssit, joita vain uudet ja modernit laskutusmallit voivat tarjota.
Lopuksi, on tärkeää muistaa perusasiat, jokin, jota vanha eikä uudet mallit voi jättää huomiotta strategian rakentamisessa: perintä on suhde. Ja aina parhaiden suhteiden etsimisessä digitaalisten ja automaatio teknologioiden tulisi olla keskittyneitä. Ilman tätä suuntausta ja äärimmäistä huolellisuutta jokaisessa lähestymistavassa, tulokset eivät koskaan ole tyydyttäviä.
