Onderzoek van creditcubes onder verschillende B2C organisaties laat zien dat op de aanmaanacties in de eerste maand zo’n 65% bespaard kan worden.
Klantsegmentatie in het aanmaanproces is niet nieuw. Veelal wordt op basis van vooraf bepaalde indicatoren – al dan niet aangevuld met externe informatie – een risicoclassificatie van laag, midden en hoog bepaald waarop vervolgens het aanmaanproces wordt afgestemd. Op regelmatige basis kalibreren of de consument ook daadwerkelijk (nog) in deze risico classificatie hoort, wordt maar zelden gedaan. Uit analyse van creditcubes blijkt dat organisaties die in het aanmaanproces gebruik maken van het daadwerkelijke betaalgedrag van de consument, minder kosten maken en potentiële risico’s sneller in beeld hebben. In dit artikel een praktijkanalyse.
Het betaalgedrag van consumenten is een aantal hoofdgroepen te verdelen:
- First timers
- Recidivisten
- Slepers
- Vergeetachtigen
- Niet-willers
- Niet-kunners
Al deze klantgroepen vertonen een herkenbaar gedrag. Dit gedrag is tevens automatisch te herkennen zodat er in het aanmaanproces rekening mee gehouden kan worden.
20% sneller contact
Door klanten op basis van het betaalgedrag geautomatiseerd te classificeren, kan bijvoorbeeld eenvoudig herkend worden of een consument voor de eerste keer in een achterstand komt. Praktijkanalyse laat zien dat dit percentage op gemiddeld 20% ligt. Door deze groep af te schermen van het reguliere aanmaantraject en binnen enkele dagen na het ontstaan van de achterstand contact te zoeken met deze first timers, wordt snel duidelijk of deze klant bij de vergeetachtigen hoort of wellicht niet kan of wil betalen. Afhankelijk van de uitkomst kan een vervolgtraject worden ingezet. Met deze vroeg signalering worden potentiële risico’s sneller in beeld gebracht.
65% besparing
Consumenten die maandelijks in de achterstand komen maar op een vast moment in de maand alsnog betalen, betreft een tweede groep waarop een afzonderlijk aanmaantraject kan worden afgestemd. Uit analyse onder verschillende organisaties blijkt dat zo’n 65% van de recidivisten op een ander vast moment in de maand betaald. De beste oplossing zou natuurlijk zijn de automatische incasso uit te voeren op het moment dat de consument zijn inkomen of uitkering krijgt. De realiteit is veelal, door systeembeperkingen, dat er op één moment in de maand geïncasseerd wordt. In deze groep is een grote kostenbesparing te realiseren. Zolang de consument consistent betaalgedrag vertoont, zijn aanmaanacties niet nodig. Een besparing van 65%.
Aandacht naar 35%
Door met geautomatiseerde klantsegmentatie te werken op basis van het betaalgedrag, kan op dynamische wijze onderscheid worden gemaakt en het aanmaanproces hierop worden afgestemd. Dit bespaart niet alleen kosten, maar zorgt ook voor een betere verdeling van het werk. Met 20% van de klanten kan eerder contact worden gezocht, 65% valt buiten het aanmaantraject. Blijft over de 15% in een van de andere categorieën. Door deze segmentatie kunt u focussen op de 35% die een achterstand heeft. Organisaties die met geautomatiseerde klantsegmentatie werken passen ook de tone of voice aan op het betaalgedrag van de klant. Dat komt de klantvriendelijkheid ten goede.
Irma de Bruijn is Credit Management rapportage specialist bij creditcubes. Ze zorgt er al jaren voor dat organisaties díe inzichten krijgen die nodig zijn om de processen te optimaliseren en kosten efficiënter te kunnen werken. Daarnaast verzorgt zij in samenwerking met Next Level academy de praktijk gerichte training; Excel voor debiteurenbeheerders.
Bron: creditcubes
