Organisaties zetten steeds vaker machine learning in om processen te analyseren, te optimaliseren en te automatiseren. In het creditmanagement is machine learning van onschatbare waarde gebleken. De afgelopen jaren is het gebruik van machine learning hier zelfs verviervoudigd, mede dankzij de snelle ontwikkeling van software en de toenemende rekenkracht van computers. In deze blog kijken we naar machine learning van Mail to Pay en wat dit voor jouw organisatie kan betekenen.
Wat is machine learning?
Machine learning gebruikt data om te leren en zo beter te presteren. Het stelt platformen dus in staat om automatisch te leren en zich te verbeteren zonder expliciete programmering en zonder tussenkomst van menselijk handelen. Bij het opvolgen en incasseren van openstaande facturen is machine learning een waardevolle tool. Elk contactmoment levert waardevolle informatie (data!) om zo de ervaring voor klanten te personaliseren, effectief contact te maken en hen uiteindelijk te helpen om de openstaande factuur te voldoen.
Machine learning niet verwarren met AI
Kunstmatige intelligentie, ook wel AI (artificial intelligence) genoemd, is momenteel een veelbesproken item. Veel organisaties doen alsof ze iets met AI kunnen of doen. Maar vaak wordt de term AI verkeerd gebruikt en verward met machine learning. AI is eigenlijk de nabootsing van menselijke intelligentie door middel van software. Het houdt in dat software kennis opbouwt over een specifiek onderwerp. Deze intelligentie omvat leren, redeneren en zelfcorrectie. AI is echter nog steeds alleen binnen handbereik van bedrijven met enorme (reken)capaciteiten, zoals Google, IBM en Amazon.
Machine learning in creditmanagement
De rol van machine learning in creditmanagement wordt steeds belangrijker. Het kunnen voorspellen van betaal- en klantgedrag op basis van eerder betaal- en klantgedrag biedt organisaties en hun klanten aanzienlijke voordelen. Een organisatie kan nu nauwkeurig bepalen wanneer en met welke betaalmethode de klant het beste benaderd kan worden. Hierdoor kunnen klanten gemakkelijk de factuur betalen op de voor hen ideale manier.
Hoe wordt machine learning toegepast door Mail to Pay
Met Mail to Pay kun je machine learning gedurende het gehele traject, vanaf het eerste contactmoment tot aan de betaling, inzetten. Door machine learning toe te voegen aan je flows stuur je aan op een digital-first-ervaring. Of dit nu een e-mail met betaalknop, pushbericht of brief met QR-code is, machine learning verstuurt altijd het bericht met de hoogste slagingskans. Dit kan het incassoresultaat drastisch verhogen.
Mail to Pay-data biedt grote voordelen
Organisaties kunnen bij machine learning van Mail to Pay hun eigen data gebruiken óf die van alle betaaltransacties en acties uit de historie van Mail to Pay. Het grote voordeel van het gebruik van de Mail to Pay-data is de enorme hoeveelheid! Mail to Pay verstuurt maandelijks miljoenen e-mails, honderdduizenden brieven met QR-codes en tienduizenden sms-berichten. Machine learning leert van elke interactie. Denk hierbij aan openen, klikken, acties op de betaalpagina en interacties met de software van Mail to Pay. Dit geeft machine learning van Mail to Pay een ongekend voordeel, want al deze data wordt toegepast om de klant een zo goed mogelijke betaalervaring te geven.
Betaalverzoek met de hoogste waarschijnlijkheid van betaling
Machine learning wordt gebruikt om elke stap in de klantreis te personaliseren en te optimaliseren. Om effectief contact te maken met de klant, maakt machine learning van Mail to Pay gebruik van duizenden opties om tot een nauwkeurige voorspelling te komen, zoals het type bericht, het tijdstip, de tone of voice en bijvoorbeeld het weer. Daarnaast worden de variabelen van het betaalverzoek en het klantprofiel in overweging genomen. Al deze informatie resulteert in een betaalverzoek met de hoogste waarschijnlijkheid van betaling. Zo creëert machine learning een uniek aanmaantraject, ook wel microsegmentatie genoemd, voor iedere klant.
Bron: Mail to Pay
