Idén januárban, a B2B nemfizetés elérte a 7-es rekordot,1 millió olyan vállalat, amelynek lejárt tartozásai vannak, amelyek, összeadva, összesen 154 R$,9 milliárd – 4 R$-os em növekedés,3 milliárd az előző hónaphoz képest. Itt 31-ről beszélünk,a működő vállalatok 4%-a az országban. Ezeket a Serasa Experian gyűjtötte össze, amelyek abban a hónapban a kutatás történeti sorozatának legmagasabb rögzített volumenét érték el, havonta végzik 2016 óta. Hogy képet kapjunk, 2024 januárjában ez a szám 6 volt,7 milliót ért el és megerősítette a növekedési tendenciát az év folyamán.
Ez a forgatókönyv csupán egy példa arra, hogy a vállalatok közötti tartozás hogyan mutat fejlődést, ami figyelmet érdemel és, világos, hatékony intézkedések. Az ipari szektor, bár bár kisebb részesedést képvisel ebben a késedelmes kifizetések valóságában (8% szemben az 52%-kal,4% Szolgáltatások és 35,3% a Kereskedelemből, nagy kihívásokkal néz szembe a hitelvisszafizetés terén.
Tény, hogy, amikor a késések nincsenek megfelelően kezelve, komolyan veszélyeztethetik a készpénzáramlást, csökkenteni a befektetési kapacitást és akár növelni a pénzügyi költségeket, ha szükséges, hogy kedvezőtlen kamatozású hitelhez folyamodjunk.
Ez arra vezet minket, hogy megvizsgáljuk a különböző védelmi vonalakat a nemfizetés ellen, valami, ami a hitel-elemzéstől a alkalmazott behajtási modellig terjed. Végül, egy olyan pillanatban, amikor a 4. ipari forradalom megszilárdulása.0 már egy 5-ös jövőre mutat.0, szükséges ugyanazon nézőpontból megvitatni a hagyományos beszedési modelleket az új technológiai lehetőségekkel összehasonlítva.
Hiányzik az automatizálás a hagyományos modellekből
Természetesen, amikor a hagyományos modellekről beszélünk, nem olyan gyakorlatokról van szó, amelyek szinte teljesen elavultak, hogyan küldjek levelet vagy személyesen egy behajtót. Legalábbis nem, amikor tömeges és nagy teljesítményű behajtási folyamatokról beszélünk, amelyeket közepes és nagyvállalatok használnak. Azt mondhatjuk, hogy a hagyományos modellek azok, amelyek, bár már valamilyen mértékben digitálisak, még mindig nem használják ki hatékonyan az összes lehetőséget, amit a technológiai erőforrások ma lehetővé tesznek.
Egy telefonhívások ütemezése egy öregedési listán alapulva – a késedelem ideje szerint rendezett nemfizető ügyfelek listája – talán ez a legegyszerűbb példa. Ebből kiindulva, tovább léphetünk a digitális csatornákra, e-mail, WhatsApp és SMS. Az történik, hogy anélkül, hogy egy automatizáláson és ezeknek a csatornáknak a teljes integrációján alapuló stratégiát alkalmaznánk, csak egy egyszerű átvitel lesz a telefonmodellről. Biztosan agilisabb és skálázhatóbb, de, mégis, a potenciálja alatt.
El kell indulnunk abból a megértésből, hogy, B2B hitelvisszaszerzésben, a megközelítési dinamikáknak intelligensnek és szakszerűnek kell lenniük. Ez egy kifinomultabb profilú követelésről van szó, jól tájékozott szakembereknek szóló, nagyobb hajlandósággal egy bonyolultabb feltételek és körülmények újratárgyalására. Így, a személyre szabás és az adatok intelligenciája kulcsszavakká válnak a szektor követeléskezelésének eredményeinek javításához. Ez új forrásokat igényel.
Az új díjmodellek által hozott előrelépések
Az új díjmodellek olyan stratégiák és taktikák, amelyek olyan eszközökön alapulnak, amelyek mesterséges intelligenciát használnak, prediktív algoritmusok és automatizálások. Olyan cselekvési formák, amelyek képesek pontosan reagálni a különböző nemfizetési mintákra.
Egy példa erre a "digitális első" koncepció, egy megközelítés, amely a digitális csatornákat helyezi előtérbe a kapcsolattartás és az ügyfélszolgálat formájaként. Ez nemcsak nagyobb hatékonyságot és költségoptimalizálást hoz, hanem a közönség igényeit is kielégíti, aki egyre inkább a digitális szolgáltatások kényelmét és rugalmasságát részesítik előnyben. A koncepció alapja olyan csatornák, mint az e-mail, SMS, WhatsApp és közösségi média, chatbotokkal és virtuális asszisztensekkel kombinálva.
A digitális első megközelítés struktúrája olyan lépéseket igényel, mint az ügyfélút térképezése, folyamatok automatizálása, csatornák meghatározása és adatelemzés. Ez egy robusztus infrastruktúrát igényel, fejlett erőforrásokkal, különösen a nagy mennyiségű információ feldolgozási képességére vonatkozóan, mintavölgyek és gépi tanulási megoldások. A Global tapasztalataink alapján, bizonyítottuk, hogy ez az erőforrások halmaza messze túlmutat a behajtási eredmények optimalizálásán, mert előrejelző elemzési képességet is hoz, amely lehetővé teszi stratégiák kidolgozását és előre tervezett intézkedések megvalósítását, amelyek csökkentik a nemfizetés kockázatait.
A szolgáltatásnak továbbra is emberközpontúnak kell maradnia
Olyan széles technológiai választékkal és az információk folyamatos keresztmetszetével, az egész repertoár hatékony integrációja elengedhetetlenné válik a maximális kihasználásához és legfontosabb céljához, amely a nemfizetési arányok csökkentése. De a teljes integráció a legjobb módja a digitális beszedési csatornák egy gyakori paradoxonjának megoldására: az emberek ezt az automatizált módszert részesítik előnyben, de nem akarják feladni a humánus ellátást, közel és személyre szabott.
A digitális csatornák és az adatintegráció nélküli automatizálások egyszerű alkalmazása nem elegendő. Nézz meg egy példát arra, hogy mit tehet egy jól integrált struktúra. Mondjuk, hogy egy digitális megoldás automatikus üzenetküldésen keresztül közelít. Egy chatboton keresztül kezdődik egy tárgyalás, amely néhány optimalizált feltételt kínál az adott ügyfél számára. Akkor, egy ellenajánlat előtt, az eszköz megérti a válasz bonyolultságát és ezt a szolgáltatást egy emberig skálázza, folyékony módon, talán észrevétlen a másik oldalon lévő személy számára.
Egy ilyen példa szerinti művelet a gyakorlatban nagyobb sikerességi arányt jelent, miért ne veszítenéd el a lehetőséget, ami a párbeszéd megnyitásával adódott, nem bürokratikus a szolgáltatás, ne hagyd, hogy az ügyfél várjon, ne kérd, hogy lépjen be egy másik csatornára. Minden egy kapcsolatban van megoldva.
Miért jobbak az új modellek az ipar számára?
Sok ipari sajátosság és a nemfizetés típusa indokolja a sürgősséget a behajtási modellek modernizálásában. A magas értékek, amelyeket ezen a területen tárgyalnak, bonyolultabb szerződéseket és fizetési feltételeket igényelnek és, ezért, egy számla, amely megérti a különböző megállapodásokat.
A hosszú fizetési határidők egy másik tényező, mivel a késések befolyásolják a termelési tervezést, bármely iparág stratégiai lényeges része, és a hitel visszaszerzésének gyorsaságára van szükség a kockázat mérsékléséhez. A szezonális jelleg, amiatt erősen érinti a sok szegmenst, ez egy nagyon specifikus kérdés, amely hatással van a pénzügyi tervezésre, és figyelembe kell venni a behajtási stratégiákban és, főleg, a prediktív modellekben.
Gyorsaságot adni, pontosság, a testreszhez való testreszabás és a következetes eredmények ezen jellemzők együttesen függnek olyan technológiáktól, mint a mesterséges intelligencia és az adatok alapos elemzése. Olyan erőforrások, amelyeket csak az új és modern számlázási modellek tudnak biztosítani.
Végül, fontos emlékezni az alapokra, valami, amit sem a régiek, sem az új modellek nem hagyhatnak figyelmen kívül egy stratégia kialakításakor: a követelés kapcsolatépítés. Mindig a legjobb kapcsolatok keresésében kell, hogy a digitális és automatizálási technológiákra összpontosítsanak. Ezen irányítás és rendkívüli gondosság nélkül minden egyes megközelítésben, az eredmények soha nem lesznek kielégítőek.
