En el mundo de la cobranza, la eficiencia y la comunicación efectiva son clave para lograr resultados exitosos. La analítica conversacional se presenta como una poderosa herramienta que puede potenciar tus estrategias de cobranza, permitiéndote comprender mejor a tus clientes y adaptar tu enfoque de acuerdo con sus necesidades. En este artículo, exploraremos cómo el speech analytics, puede convertirse en tu aliado para la cobranza, proporcionándote valiosa información y mejorando tus resultados.

 ¿De qué se trata la analítica conversacional?

La analítica conversacional es el proceso de recolectar, analizar y comprender datos derivados de las interacciones entre los agentes de cobranza y los clientes. A través del análisis de estas conversaciones, se pueden identificar patrones, tendencias y oportunidades para optimizar las estrategias de cobranza.

 ¿Cuáles son los pasos que se desarrollan dentro del análisis de la data conversacional?

* Seleccionar la herramienta de analítica conversacional idónea para cada tipo de industria: 

Implementa una plataforma de analítica conversacional que te permita registrar, almacenar y analizar las interacciones entre los agentes de cobranza y los clientes. En Ressolve, hemos desarrollado un algoritmo con Inteligencia artificial y un sistema de análisis cualitativo para la industria de las cobranzas. Un desarrollo para el mercado LATAM flexible y adaptable a las necesidades de cada compañía. Con estas herramientas puedes identificar patrones, fundamentar estrategias y responder a los indicadores del negocio particular. 

* Identificar patrones y tendencias fruto de las conversaciones entre agentes de call center y clientes.

 La analítica conversacional te brinda la capacidad de identificar patrones y tendencias en las conversaciones de cobranza. Esto permite comprender mejor los desafíos y preocupaciones de los clientes, y adaptar estrategias para abordarlos de manera efectiva. Durante el procesamiento de los datos fruto del speech analytics, agrupar las razones que más afectan los clientes como contratiempos, hábitos, frecuencias de cobro, que generan retrasos en la cartera, ayuda a fundamentar tácticas para los agentes gestionen mejor las conversaciones en pro del objetivo de recuperación de dichas carteas en riesgo. 

* Análisis de sentimiento y patrones de conversación

 Con las herramientas de análisis de sentimiento se identifican las emociones expresadas por los clientes durante las conversaciones de cobranza. Esto ayudará a adaptar el enfoque de los guiones o guías de atención y gestión del cliente, y así desarrollar soluciones personalizadas para cada caso. Estas emociones se clasifican a través de algoritmos que cada vez son más precisos y procesan grandes cantidades de conversaciones, no solo una muestra pequeña, así se tiene un panorama más completo y hallazgos más fiables.

* Optimiza las estrategias de cobranza a través de la data y la AI

 El speech analytics aplicado a las cobranzas nos permite aprender de los datos recolectados, los históricos de datos permiten identificar temporadas o patrones de frecuencia de los casos en el tiempo. Así podemos aplicar estrategias que nos hayan funcionado en situaciones parecidas en el pasado, pero también crear nuevas o ajustar las actuales e ir midiendo los indicadores de recuperación de cartera sobre periodos de tiempo y estratégicas específicas aplicadas sobre un grupo de clientes.