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20 de novembro de 2018 - 18:20

Como-alavancar-a-localizacao-de-devedores-atraves-da-personalizacao-do-enriquecimento-cadastral-televendas-cobranca

Ao interagir com executivos do mercado observamos que as percepções de todos é quase idêntica no que tange os bureaus de informações: “Recebemos um grande volume de telefones no enriquecimento, mas infelizmente não conseguimos localizar os devedores!”. De forma macro, essa opinião não está de toda errada, contudo, existem possibilidades de melhorias que muitas vezes são pouco exploradas pelas Assessorias de Cobrança e Contact Centers, como a personalização dos projetos de enriquecimento cadastral – mas antes de nos aprofundarmos no tema, precisamos abordar o cenário atual.

Hoje, a maioria das assessorias utilizam apenas 2 layouts em seu processo de enriquecimento cadastral: um para CPF e outro para CNPJ. Isso ocorre, pois os front-ends de mercado trabalham com modelos padrões que facilitam a importação e geram uma economia às softwarehouse. Quando uma cobradora necessita criar um projeto personalizado de enriquecimento, muitas acabam desistindo, diante dos altos custos envolvidos na implantação.

Diante destes cenários, o mercado acaba ficando em um looping, pois utilizam processos similares de enriquecimento, que “deságuam” telefones de forma idêntica, seja para localizar um devedor da American Express assim como da Avon. Aqui que a questão da importância da personalização do enriquecimento cadastral fica mais clara – não podemos tratar (ou entender) que as regras para localização de clientes de perfis tão diferentes deva ser a mesma.

Sabendo das necessidades do mercado, a Think Data, bureau de informações referência no mercado nacional, desenvolveu uma metodologia de criação de projeto que permite a personalização das regras do enriquecimento sem a alteração do layout utilizado pelas empresas de cobrança. Como funciona? através da Diretoria de Estratégia e Qualidade da Think Data, são definidos critérios e inteligências que possibilitem a customização das informações retornadas dentro dos campos existentes de forma a possibilitar uma maximização real nos indicadores de CPC (Contato com a Pessoa Certa).

Através deste modelo é possível criar subperfis de enriquecimento de acordo com as características da dívida / atraso, exemplo:

- Dívidas inferiores a R$ 100;

- Atraso superior a 1800 dias;

- Enriquecimento de devedores classe C, D e E;

- Altos Valores (dívidas superiores à R$ 30.000);

- Cobrança via Chatbot, WhatsApp e Canais Digitais;

- Etc.

Para conhecer gratuitamente a solução de enriquecimento cadastral com WhatsApp da Think Data, acesse: https://www.thinkdata.com.br/teste-gratuito/

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1 Comentário
  1. Tenho muito interesse de receber as informações

    LUCIRIA em 22 de novembro de 2018 - 11:25

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