Por qué segmentar la cobranza preventiva en préstamos
Qué es la cobranza preventiva
La cobranza preventiva consiste en gestionar de forma proactiva las deudas pendientes antes de que una cuenta caiga en mora. El objetivo es evitar que pase al proceso de cobranza, recordándole el pago al cliente o acordando un plan de pago u otra alternativa antes de que empiece la mora.
Contactar a los clientes antes de que caigan en mora puede mejorar el flujo de caja de la entidad prestamista y reducir los costos asociados a la cobranza.
Por qué importa segmentar la cobranza preventiva
Segmentar la cobranza preventiva permite organizar las cuentas en grupos manejables y dirigir las gestiones de cobro con mayor precisión.
La entidad prestamista puede priorizar las cuentas con mayor probabilidad de caer en mora. Así concentra sus recursos en las que presentan más riesgo de impago y puede mejorar las tasas de recuperación.
La segmentación también permite adaptar las gestiones de cobro a las necesidades de cada cliente, lo que aumenta las posibilidades de obtener un buen resultado.
Además, no todos los clientes necesitan un recordatorio. Contactarlos a todos puede molestar a quienes iban a pagar a tiempo. La segmentación permite identificar a quién contactar y ahorrar tiempo y dinero.
Formas de hacer cobranza preventiva
La cobranza preventiva puede hacerse de varias maneras. Algunas de las más comunes son:
- enviar correos electrónicos
- enviar mensajes instantáneos (WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram) o SMS
- hacer llamadas automatizadas con IVR o bots de voz
También hay métodos más tradicionales y costosos:
- hacer llamadas telefónicas
- realizar visitas presenciales
- trabajar con agencias externas
- contratar un despacho de cobranza judicial
Cómo segmentar las cuentas para la cobranza preventiva
Hay varias formas de segmentar las cuentas para la cobranza preventiva. Una opción común es agruparlas por saldo, ya que las cuentas con saldos más altos suelen presentar mayor riesgo.
También puede segmentar las cuentas por historial de pagos, score crediticio, datos demográficos o tipo de deuda.
Una vez segmentadas las cuentas, el siguiente paso es decidir cómo contactar a cada grupo.
Cómo implementarla técnicamente
La implementación técnica puede partir de extraer datos a diario de su sistema central. Para segmentar las cuentas, puede usar datos como:
- máximo de días de atraso
- promedio de días de atraso
- saldo pendiente
- pago mensual
- tipos de contacto anteriores y cuáles dieron resultado
Score predictivo
Una empresa también puede crear un modelo de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de que un cliente olvide un pago. La variable dependiente puede ser un indicador binario, como «¿el cliente pagó a tiempo?». La variable objetivo debe medir la probabilidad de pago a corto plazo, por lo que conviene usar un horizonte de pocos días, por ejemplo 10. Con esos datos se entrena un modelo que predice la probabilidad de pago a tiempo.
Una vez entrenado, el modelo puede usarse a diario para asignar un score a todas las cuentas y seleccionar algunas según la lógica de segmentación y el score de pago.
Cómo ponerlo en práctica
El cálculo puede realizarse mediante un proceso ETL en un almacén de datos o como una tarea de procesamiento por lotes con un motor de decisiones.
Un motor de decisiones permite elegir el mejor método de contacto para cada cliente según sus características y los resultados del modelo.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto historial de pagos debe usar un score de cobranza preventiva?
Empiece con 6–12 meses de historial de pagos y resultados de contacto, siempre que reflejen el producto y la política de cobranza actuales. Después, valide el score con datos de un periodo posterior. Para predecir pagos en 10 días se necesitan variables predictoras recientes y pertinentes, pero los datos de entrenamiento también deben incluir efectos estacionales. Excluya los periodos en que las condiciones de pago o las reglas de contacto eran muy distintas.
¿Con cuántos segmentos conviene empezar?
Empiece con tres o cuatro grupos, cada uno asociado a una acción distinta para el equipo de cobranza. Por ejemplo, separe las cuentas que solo requieren un recordatorio habitual de aquellas que ameritan un análisis más detallado por su saldo o historial de pagos. Divida un grupo solo si las diferencias en los resultados de pago justifican una política distinta.
¿Qué umbral del score de pago debe activar el contacto?
Defina el umbral comparando el valor esperado del contacto con su costo y el impacto en el cliente. Un score alto puede señalar a clientes que probablemente pagarán a tiempo sin recordatorio, mientras que uno bajo puede indicar cuentas en las que el contacto difícilmente cambiará el resultado. Pruebe distintos umbrales con datos recientes y pida al responsable de cobranza que apruebe la política elegida antes del release.
¿Cuándo vale la pena asumir el costo operativo de un score predictivo?
Incorpore un score predictivo cuando las reglas sencillas basadas en el historial de pagos y el saldo no permitan diferenciar bien las cuentas para cambiar las decisiones de cobranza. Compare los costos de preparar los datos, mantener el modelo y revisarlo periódicamente con los pagos adicionales que se espera recuperar gracias al score. Si las ganancias son pequeñas o varían mucho entre periodos, mantenga un enfoque más sencillo basado en reglas.
