V januarju tega leta, neplačilnost B2B je dosegla rekordnih 7,1 milijon podjetij z zapadlimi dolgi, ki, seštevanje, skupaj so znašali R$ 154,9 milijard – povišanje za 4 R$,3 milijarde v primerjavi s prejšnjim mesecem. Tukaj govorimo o 31,4% podjetij v dejavnosti v državi. To so podatki, ki jih je zbrala Serasa Experian, ki so tisti mesec dosegli največji zabeleženi obseg v zgodovini raziskave, izvedena mesečno od 2016. Da bi dobili idejo, v januarju 2024 je bila ta številka 6,7 milijonov in utrdila je trend rasti skozi leto.
Ta situacija je le samo primer, kako se neplačevanje med podjetji na splošno razvija in zasluži pozornost in, seveda, učinkovite akcije. Industrijski sektor, čeprav predstavlja manjši delež v tej realnosti zamudnih plačil (8% proti 52,4% storitev in 35,3% trgovine, tudi se sooča z velikimi izzivi pri izterjavi dolgov.
Dejstvo je da, ko so zamude niso ustrezno nadzorovani, lahko resno ogrozijo denarni tok, zmanjšati investicijsko sposobnost in celo povečati finančne stroške, če bo potrebno poseči po kreditu v neugodnih obrestnih pogojih.
To nas vodi k razmišljanju o različnih obrambnih linijah proti neplačilu, nekaj, kar sega od analize kreditov do sprejetega modela zaračunavanja. Nazadnje, v enem trenutku, ko se konsolidira Industrija 4.0 že že označuje prihodnost 5.0, potrebno je razpravljati z iste perspektive o tradicionalnih modelih zaračunavanja v primerjavi z novimi možnostmi, ki jih prinaša tehnologija.
Manjka avtomatizacije tradicionalnim modelom
Naravno, ko govorimo o tradicionalnih modelih, ne gre za prakse, ki so skoraj povsem v izumiranju, kako pošljem pismo ali osebno od dolžnika. Vsaj ne, ko govorimo o masovnih in visokozmogljivih postopkih izterjave, ki jih uporabljajo srednja in velika podjetja. Lahko rečemo, da so tradicionalni modeli tisti, ki, čeprav so že v neki meri digitalni, še vedno ne izkoriščajo učinkovito vseh zmogljivosti, ki jih danes omogočajo tehnološki viri.
Načrt telefonskih klicev, temeljen na seznamu staranja – seznam neplačnikov razvrščen po času zamude – morda bi bil najosniji primjer. Na podlagi tega, lahko preidemo na digitalne kanale e-pošta, WhatsApp in SMS. Zgodi se, da brez strategije, ki temelji na avtomatizaciji in popolni integraciji teh kanalov, será somente uma transposição simples do modelo telefônico. Bolj agilen in skalabilen zagotovo, ampak, kljub temu, pod njenim maksimalnim potencialom.
Moramo začeti z razumevanjem, da, pri vračanju B2B dolgov, dinamike pristopa morajo biti inteligentne in premišljene. Gre za terjatev z bolj sofisticiranim profilom, usmerjena na dobro obveščene strokovnjake, z večjo pripravljenostjo za ponovno pogajanje o bolj zapletenih pogojih in določilih. Tako, personalizacija in inteligenca podatkov postajata ključni besedi za izboljšanje rezultatov pri izterjavi tega sektorja. In to zahteva nove vire.
Napredki, ki jih prinašajo novi modeli zaračunavanja
Novi modeli obračuna so strategije in taktike, ki temeljijo na orodjih, ki uporabljajo umetno inteligenco, prediktivni algoritmi in avtomatizacije. So načini delovanja, ki lahko natančno odgovorijo na različne vzorce neplačevanja.
Eden primer tega je koncept "digital first", pristop, ki daje prednost digitalnim kanalom kot načinom stika in storitev. To ne prinaša le večjo učinkovitost in optimizacijo stroškov, temveč tudi zadostuje povpraševanju javnosti, ki vse bolj raje udobje in prilagodljivost digitalnega obravnavanja. Osnova tega koncepta so kanali, kot je e-pošta, SMS, WhatsApp in družbena omrežja, kombinirani s tehnologijami klepetalnih robotov in virtualnih pomočnikov.
Strukturiranje pristopa digital first zahteva korake, kot so kartiranje poti stranke, avtomatizacija procesov, definicija kanalov in analiza podatkov. To zahteva robustno infrastrukturo, s naprednimi viri, še posebej v zvezi s sposobnostjo obdelave velikega obsega informacij, kako podatkovna jezera in rešitve strojnega učenja. V naši izkušnji v Global, dokazali smo, da ta nabor virov presega zgolj optimizacijo rezultatov pobiranja, saj zato prinaša tudi sposobnost napovedne analize, iz katere je mogoče oblikovati strategije in načrtovati predhodne ukrepe, ki zmanjšujejo tveganja neplačevanja.
Obravnava mora ostati humanizirana
S širokim spektrom tehnologij in nenehnim prečkanjem informacij, učinkovita integracija vsega tega repertoarja postane ključnega pomena za njegovo maksimalno izkoriščanje in za njegov najpomembnejši cilj, ki je zmanjšanje stopenj neplačevanja. Ampak je tudi popolna integracija najboljši način za reševanje skupnega paradoksa digitalnih plačilnih kanalov: ljudje raje izberejo to avtomatizirano sredstvo, ampak nočejo opustiti humanizirane oskrbe, natanji in prilagojen.
Preprosta preprosta sprejetja digitalnih kanalov in avtomatizacij, ki niso povezane z inteligenco podatkov, ni dovolj. Poglejte primer, kaj lahko stori dobro integrirana struktura. Recimo, da se digitalna rešitev obrne prek samodejne sporočila. Tukaj se začne pogajanje preko chatbota, ki ponuja nekatere možnosti optimiziranih pogojev za tega stranko. Torej, pred predlogu, orodje razume kompleksnost odgovora in to storitev razširi do človeka, na tekočem jeziku, morda nevidno za osebo na drugi strani.
Operacija, kot je ta primer, v praksi predstavlja višjo stopnjo uspeha, zakaj ne izkoristi priložnosti, ki se je pojavila z odprtjem za dialog, ne birokratizira storitev, ne pusti stranko čakati, ne prosi ga, da dostopa drugemu kanalu. Vse je rešeno v istem stiku.
Zakaj so novi modeli boljši za industrijo?
Mnogo posebnosti industrijskog sektora i vrste neplaćanja s kojima se suočava opravdavaju hitnost modernizacije svojih modela naplate. Visoke vrednosti, ki se trgujejo v tem sektorju, zahtevajo bolj zapletene pogodbe in plačilne pogoje ter, torej, natanje, ki razume različne dogovore.
Dolgi plačilni roki so še en dejavnik, ker so zamude vplivajo na načrtovanje proizvodnje, ključni del strategije vsake industrije, in in mitigirati to tveganje zahteva agilnost pri okrevanju terjatve. Sezonskost, kar močno vpliva na mnoge segmente, je to drugo zelo specifično vprašanje, ki vpliva na finančno načrtovanje in ga je treba upoštevati pri strategijah izterjave in, predvsem, v napovednih modelih.
Dati agilnost, natančnost, prilagoditev in dosledni rezultati tega nabora značilnosti sta odvisna od tehnologij, kot sta umetna inteligenca in zelo izpopolnjena analiza podatkov. Viri, ki jih lahko zagotovijo le novi in sodobni modeli zaračunavanja.
Nazad, treba se spomniti osnov, nekaj, kar niti stari niti novi modeli ne morejo prezreti pri oblikovanju strategije: terjanje je odnos. In vedno v iskanju najboljših odnosov morajo biti digitalne in avtomatizacijske tehnologije osredotočene. Brez te usmerjanja in skrajne previdnosti pri vsakem pristopu, rezultati nikoli ne bodo zadovoljivi.
