Accélérer les parcours de recouvrement amiable grâce à l'analyse de données

La mobilisation des outils de data science est aujourd’hui un préalable à la réussite des opérations de recouvrement amiable. L’analyse des données client, des profils sociodémographiques aux habitudes de contact et de paiement, est un levier puissant qui contribue à la réduction de l’effort de collecte et à la maximisation des montants recouvrés.

Les parcours de recouvrement amiable sont des parcours de vitesse. Il est dans l’intérêt de l’entreprise et de son client de mettre fin le plus rapidement possible et avec le moindre effort à un impayé. La data science, via ses modèles mathématiques de traitement de la donnée et d’amélioration de la connaissance client, sont de précieux instruments pour faire la course en tête.

Mieux connaître son client sur les parcours de recouvrement amiable

Le travail du data scientist consiste à se forger des convictions fortes à partir de l’analyse d’un nombre important de données historiques issues de différents cas d’usage. Cet apprentissage de la réalité telle qu’elle émerge de la donnée lui permet de choisir des modèles robustes et adaptés aux besoins métiers qui seront appliqués sur des environnements spécifiques pour anticiper d’une part, et maximiser d’autre part, des performances.

Le data scientist dispose de différentes familles de données pour activer la connaissance sur les parcours de recouvrement. Il s’appuie entre autres sur des données de profil socio-démographique (âge, situation familiale, salaire…), la nature des impayés (type d’achat, montant, récidive ou non) ainsi que sur l’historique de contact du client avec la marque. Cette dernière série de données renseigne, notamment, sur les canaux pour lesquels le client a le plus d’appétence. Et, un jeu de données qui est particulièrement important dans le cadre des activités de recouvrement amiable : les modes de paiement habituels du client et les montants associés.

Le traitement et l’analyse de ces données permettent de construire les bons algorithmes adaptés à la problématique recherchée : sur quels canaux solliciter le client ? Quel mode de paiement privilégier pour faciliter le parcours de remboursement ?

Des algorithmes d’accélération

L’objectif est d’établir une stratégie de contact en fonction des profils client. Des parcours autonomes et digitaux seront mieux adaptés à certains segments de clientèle, tandis qu’une approche accompagnée par un conseiller correspondra mieux à d’autres.

Dans les deux cas, l’analyse de la donnée issue des interactions permet aussi de mieux travailler sur la qualité des messages digitaux et des discours conseillers, afin qu’ils soient rassurants, transparents, éclairants et dotés d’un niveau de directivité adapté.

L’analyse de données vient, comme à d’autres étapes du parcours client, renforcer l’efficacité des processus de recouvrement amiable et constitue un véritable levier pour minimiser l’effort de contact et maximiser les montants recouvrés.