Het zelflerende karakter van machine learning geldt nog altijd als een revolutie in creditmanagement. Steeds meer organisaties zien dan ook de toegevoegde waarde van machine learning. Hieronder vind je vier manieren waarop machine learning jouw organisatie kan helpen bij het creëren van een goed en toekomstbestendig aanmaanproces.
1. Data-analyse in een handomdraai
Data uit het betaalproces vormt de basis voor een goed en toekomstbestendig aanmaanproces. Deze data helpt organisaties bij het in kaart brengen van de betaalbehoefte van hun klanten. En daarmee creëer je jouw ideale aanmaanproces.
Aan de hand van verschillende variabelen uit het betaalproces, zoals type bericht, tijdstip van verzending, tone of voice, bedrag en de reactie daarop van jouw klant, kun je de ideale aanmaanproces vaststellen. Alleen, het gaat hier wel om gigantische datasets. Die zijn niet te analyseren door een persoon. Geen beginnen aan. Een machine daarentegen draait hier zijn (oké, denkbeeldige) hand niet voor om. Met machine learning analyseert én leert de machine zelf per klant hoe en in welke fase van het aanmaanproces je deze klant het beste kunt benaderen om zo snel mogelijk betaald te krijgen.
2. Veranderingen in betaalgedrag worden snel opgemerkt
Maar wat als jouw klant nu ineens een betaalmanier ontdekt die hij of zij beter, makkelijker of sneller vindt? Niets zo veranderlijk als het weer natuurlijk, maar klanten komen op een goede tweede plaats. Waar iemand bijvoorbeeld eerst graag via de mail betaalde, is hij of zij nu misschien ineens gecharmeerd van push notificaties. Hier komt direct de kracht van machine learning naar voren. Een machine is nooit uitgeleerd en pikt elke verandering op. Zet je machine learning in, dan gaat een verandering in betaalgedrag nooit onopgemerkt aan jouw organisatie voorbij.
3. Automatisch de beste opvolging
Doordat een machine grote hoeveelheden data kan analyseren, kan deze – zoals hierboven al aangegeven – een goede berekening maken van het juiste kanaal, het gewenste tijdstip en de correcte tone of voice om jouw klant te benaderen. Na het analyseren van alle data maakt de machine een betaalverzoek met de hoogste waarschijnlijkheid van betaling. En nu komt het mooie: hoe meer data er door de machine gaat, hoe intelligenter die wordt. Want naast het opmerken van veranderingen in betaalgedrag, pikt de machine het uiteraard ook op als een klant – ondanks het versturen van het meest kansrijke betaalverzoek – niet betaalt. Door alle historische data te analyseren en te combineren met de nieuwe data, berekent de machine automatisch de beste opvolging.
Het voordeel is niet alleen dat een openstaande factuur sneller wordt betaald, het brengt ook extra betaalgemak voor de klant. Dit stukje gemak zorgt voor een hogere klanttevredenheid en een langere commitment aan jouw organisatie.
4. Meer tijd voor de mens
Met machine learning bepaalt de machine het volledige aanmaanproces. Hier komt geen mens meer aan te pas. Het ultieme aanmaanproces gekoppeld aan het betaalverzoek met de hoogste waarschijnlijkheid van betaling zorgt ervoor dat er beter wordt geïncasseerd. De vrijgekomen uren van de medewerkers kunnen vervolgens worden geïnvesteerd in klanten die persoonlijke hulp nodig hebben. Zo bouw je als organisatie direct aan een meer sociaal aanmaanproces.
Bron: Mail to Pay
Mail to Pay is Platinum Partner van Credit Expo 2022 op dinsdag 8 november in congrescentrum 1931 ‘s-Hertogenbosch. Klik hier om je alvast gratis aan te melden als bezoeker.
