În ianuarie anul acesta, inadimplența B2B a atins un record de 7,1 milion de companii cu datorii restante care, adunate, totalizau R$ 154,9 miliarde – o o creștere de 4 R$,3 miliarde față de luna anterioară. Aici vorbim despre 31,4% dintre companiile active din țară. Sunt date colectate de Serasa Experian, care au atins în acea lună cel mai mare volum înregistrat de seria istorică a cercetării, realizată lunar din 2016. Pentru a avea o idee, în ianuarie 2024 acest număr era de 6,7 milioane și a consolidat o tendință de creștere pe parcursul anului.
Acest scenariu este doar un exemplu de cum neplata între companii, în general, a prezentat o evoluție care merită atenție și, desigur, acțiuni eficiente. Sectorul industriei, deși reprezintă o fâșie mai mică în această realitate a plăților întârziate (8% față de 52,4% din servicii și 35,3% din Comerț, de asemenea, se confruntă cu mari provocări în recuperarea creditului.
Este fapt că, când întârzierile nu sunt controlate corespunzător, pot afecta grav fluxul de numerar, reducerea capacității de investiție și chiar creșterea costurilor financiare, în cazul în care este necesar să recurgi la credit în condiții nefavorabile de dobândă.
Aceasta ne duce să ne uităm la diferitele linii de apărare împotriva neplății, ceva care merge de la analiza creditului până la modelul de încasare adoptat. Până la urmă, într-un moment în care consolidarea Industriei 4.0 deja indică un viitor 5.0, este necesar să dezbatem din aceeași perspectivă modelele tradiționale de colectare în comparație cu noile posibilități aduse de tehnologie.
Lipsă de automatizare în modelele tradiționale
În mod natural, când vorbim despre modele tradiționale nu este vorba despre practici aproape complet în desuetudine, cum ar fi trimiterea unei scrisori sau a unui încasator în persoană. Cel puțin nu atunci când vorbim despre procese de colectare masivă și de înaltă performanță utilizate de companii medii și mari. Putem spune că modelele tradiționale sunt cele care, deși sunt deja digitale într-o oarecare măsură, încă nu explorează în mod eficient toate capacitățile pe care resursele tehnologice le permit astăzi.
Un program de apeluri telefonice bazat pe o listă de vârstă – o relație de clienți neplătitori organizată după timpul de întârziere – poate fi cel mai simplu exemplu. Începând de aici, putem avansa către canalele digitale e-mail, WhatsApp și SMS. Se întâmplă că fără o strategie bazată pe automatizare și integrarea completă a acestor canale, va fi doar o simplu transfer al modelului telefonic. Mai rapid și scalabil cu siguranță, dar, încă astfel, sub nivelul maximului său potențial.
Trebuie să plecăm de la înțelegerea că, în recuperarea creditului B2B, dinamica de abordare trebuie să fie inteligente și criteriale. Trata-se de uma cobrança com perfil mais sofisticado, direcționată către profesioniști bine informați, cu o mai mare disponibilitate pentru o renegociere în termeni și condiții mai complexe. Astfel, personalizarea și inteligența datelor devin cuvinte-cheie pentru îmbunătățirea rezultatelor în colectarea acestui sector. Și asta necesită resurse noi.
Progrese aduse de noile modele de facturare
Noile modele de facturare sunt strategii și tactici bazate pe instrumente care utilizează inteligența artificială, algoritmi predictive și automatizări. Sunt forme de acțiune capabile să răspundă cu precizie la diferite modele de neplată.
Un exemplu în acest sens este conceptul „digital first”, o abordare care prioritizează canalele digitale ca formă de contact și asistență. Aceasta nu doar că aduce mai multă eficiență și optimizare a costurilor, ci răspunde și unei cerințe a publicului, care preferă din ce în ce mai mult confortul și flexibilitatea serviciilor digitale. O bază a acestui concept sunt canale precum e-mailul, SMS, WhatsApp și rețele sociale, combinat cu tehnologii de chatbots și asistenți virtuali.
Structurarea unei abordări digital first necesită etape precum cartografierea călătoriei clientului, automatizarea proceselor, definiția canalelor și analiza datelor. Aceasta necesită o infrastructură robustă, cu resurse avansate, în special în ceea ce privește capacitatea de procesare a unui volum mare de informații, cum lakes de date și soluții de învățare automată. În experiența noastră la Global, am demonstrat că acest set de resurse depășește cu mult optimizarea rezultatelor de încasare, deoarece aduce și capacitate de analiză predictivă, de la care este posibil să se contureze strategii și să se planifice acțiuni anticipate care să atenueze riscurile neplății.
Asistența trebuie să rămână umanizată
Cu un spectru atât de larg de tehnologii și cu o intersecție constantă de informații, integrarea eficientă a întregului acest repertoriu devine esențială pentru maximizarea utilizării sale și pentru cel mai important obiectiv al său, care este reducerea ratelor de neplată. Dar și integrarea totală este cea mai bună modalitate de a rezolva un paradox comun al canalelor digitale de colectare: oamenii preferă acest mijloc automatizat, dar nu vor să renunțe la un serviciu umanizat, aproape și personalizat.
Simpla adoptare a canalelor digitale și a automațiilor deconectate de inteligența datelor nu este suficientă. Iată un exemplu de ceea ce poate face o structură bine integrată. Să spunem că o soluție digitală face o abordare prin intermediul unui mesaj automat. Dar se inițiază o negociere prin chatbot care oferă câteva opțiuni de condiții optimizate pentru acel client. Atunci, în fața unei contraoferte, unealta înțelege complexitatea răspunsului și escaladează acest serviciu până la un om, într-un mod fluid, poate imperceptibil pentru persoana de cealaltă parte.
O operațiune ca aceasta reprezintă în practică o rată de succes mai mare, de ce nu pierzi ocazia care a apărut cu deschiderea pentru dialog, nu birocratizează serviciul, nu face clientul să aștepte, nici nu-i cere să acceseze un alt canal. Totul este rezolvat în același contact.
De ce noile modele sunt mai bune pentru industrie?
Multe particularități ale segmentului industrial și ale tipului de neplată cu care se confruntă justifică urgența de a-și moderniza modelele de colectare. Valorile ridicate negociate în acest sector necesită contracte și condiții de plată mai complexe și, prin urmare, o o cerere care înțelege diferitele acorduri.
Termenii lungi de plată sunt un alt factor, deoarece întârzierile afectează planificarea producției, parte esențială a strategiei oricărei industrii, și a atenua acest risc necesită agilitate în recuperarea creditului. Sezonalitatea, care afectează puternic multe segmente, este o altă problemă foarte specifică care impactează planificarea financiară și trebuie luată în considerare în strategiile de colectare și, în special, în modelele predictive.
A oferi agilitate, precizie, personalizarea și rezultatele consistente ale acestui set de caracteristici depind de tehnologii precum inteligența artificială și analiza foarte rafinată a datelor. Resurse pe care doar noile și modernele modele de facturare le pot oferi.
În cele din urmă, este important să ne amintim de bază, ceva că nici modelele vechi, nici cele noi nu pot ignora în construirea unei strategii: colectarea este relaționare. Și întotdeauna în căutarea celei mai bune relații trebuie să fie concentrate tehnologiile digitale și de automatizare. Fără această direcție și atenție extremă în fiecare abordare, rezultatele nu vor fi niciodată satisfăcătoare.
