At a Glance

Los resultados de utilizar Inteligencia Artificial en la gestión de Recobro

+30%

Aumento del 30% de la Tasa de Recuperación de deudas

+50%

Aumento de un 50% del importe medio recuperado por registro 

-11%

Descenso de los costes de operación del centro de telegestión

Empresa

  • Empresa de recobro y recuperación de deuda

Sector

  • Recobro

La Compañía

Empresa de recobro y recuperación de deuda (full servicing y compra de carteras). Gestión integral de deuda amistosa y judicial. 

La Necesidad

La empresa de recobro tenía la necesidad de ordenar los registros morosos en función de las probabilidades de recuperación de la deuda. Además, priorizar sobre aquellos registros con mayor importe de deuda recuperable.

El Objetivo

Desde Lead Ratings nos planteamos 4 objetivos que debía cumplir nuestro algoritmo para resolver la necesidad de la compañía:

  • Segmentar los usuarios
    (personas y empresas) en
    función de las posibilidades de
    recuperación
  • Ordenar las llamadas del Call
    Center en base a la
    segmentación del algoritmo
  • Optimizar el centro de
    telegestión para reducir el
    número de litigios por
    morosidad
  • Aumentar la tasa de
    recuperación y maximizar los
    ingresos por importes de deuda
    recuperada

Análisis de las Variables

El algoritmo se desarrolló a partir del histórico de las campañas anteriores. Para el estudio se analizaron las variables de perfil de usuario, de empresa y de deudas gestionadas por la compañía.

Rendimiento del Algoritmo

El algoritmo determinó 5 Ratings o segmentos en función de las probabilidades de recuperación. El análisis detectó grupos con una propensión a la recuperación hasta 5 veces superior a la media.

Resultados del Proyecto

La segmentación del algoritmo permitió aumentar la tasa de recuperación un 39% y el importe medio recuperado un 50%. Además los costes del centro de telegestión disminuyeron un 10%.

 

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