Les 7 technologies d’automatisation qui révolutionnent vos processus de recouvrement

2.1 Segmentation dynamique des comptes clients

Lisez ce chapitre si :

• Vous êtes à la recherche d’une solution efficace pour devenir agile en matière de collaboration
  client et de stratégies de recouvrement
• Vous n’utilisez qu’une segmentation statique des clients
• Vous souhaitez améliorer la correspondance client et la conformité à la politique de crédit

Lisez la suite pour découvrir comment la segmentation basée sur des facteurs dynamiques peut vous aider à regrouper les comptes clients pour des recouvrements efficaces.

Traditionnellement, les clients sont séparés en tranches logiques en fonction de facteurs statiques tels que le mode de paiement préféré, la taille de l’entreprise, le mode de facturation . Cela permet aux agents de recouvrement de traiter chaque segment de clientèle différemment. Avec l’expansion des activités, l’équipe de recouvrement doit faire face à une augmentation exponentielle du nombre de clients. Il est nécessaire de devenir plus agile en matière de segmentation de la clientèle, de collaboration et de stratégies de recouvrement.

La segmentation des clients alimentée par des algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique comme le clustering K-Means va aider les équipes de recouvrement à prendre en compte des facteurs dynamiques lors de la segmentation des clients. Les facteurs dynamiques pourraient être le vieillissement des créances, le montant échu, les tendances de facturation et de paiement et d’autres facteurs dynamiques pertinents pour le recouvrement.

Examinons maintenant quelques exemples de dimensions de segmentation dynamiques :

• Tranches d’ancienneté : Catégoriser vos créances clients en fonction du temps écoulé depuis l’échéance d’une facture
• Comportement de paiement : Évaluer si votre client est un payeur rapide ou lent selon son historique de paiement
• Détermination de la catégorie de risque : En fonction de la limite de crédit du client, de son historique de paiement, du montant de sa dette, des vérifications de références et d’autres facteurs connexes, segmentez vos clients en catégories de risque élevé, moyen ou faible

Chaque client se distingue en matière de stature financière, de tendances du marché et de relation commerciale avec l’entreprise et les efforts de recouvrement. Par exemple, un client avec un taux de croissance à deux chiffres est passé d’un risque moyen à un risque faible. La stratégie de recouvrement pour ce client doit refléter l’indulgence dans les relances rapides et des rappels moins fréquents.

2.2 Liste de tâches priorisée par l’IA

Lisez ce chapitre si :

• Les agents de recouvrement utilisent des feuilles de calcul Excel pour la priorisation des listes de tâches
• Le superviseur/responsable investit beaucoup de temps dans la priorisation
• La liste de tâches n’est pas mise à jour quotidiennement
• L’évolution du comportement de paiement des clients n’est pas surveillée lors de la priorisation des comptes

Découvrez comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans le cloud peuvent vous aider à avoir un processus de recouvrement efficace et efficient et à atténuer les risques.

À quoi ressemble une journée dans la vie d’un agent de recouvrement ?
Les agents de recouvrement doivent effectuer de nombreuses tâches opérationnelles afin de servir les clients. Ces tâches comprennent la réponse aux e-mails entrants, les appels, la planification de réunions de révision et l’envoi de notes de synthèse après un appel. Ils passent un temps considérable à préparer un appel. Les agents de recouvrement passent en général environ 20 % de leur temps à des activités de suivi telles que la prise de notes sur les litiges, les escalades faites lors d’appels ou d’e-mails et le suivi des transactions P2P. De ce fait, ils passent moins de temps à s’engager auprès des clients.

Quelle est l’expérience d’un agent de recouvrement avec le recouvrement alimenté par l’IA ?
Les recouvrements optimisés par l’IA vont rationaliser le processus de collecte des paiements. Les agents de recouvrement se verront présenter une liste de tâches priorisées, mettant en évidence les actions à entreprendre. Des tâches critiques et des rappels automatiques de retard seront fournis.

Un logiciel de recouvrement efficace doit utiliser des règles métier et prioriser les listes de travail en fonction de facteurs tels que la date de paiement prédite par l’IA, le montant échu, la limite de crédit, le nombre de jours de retard, le solde global, les codes de statut, les codes de motif.

À l’aide de ces informations, les agents de recouvrement verront une liste de tâches priorisée de manière dynamique et recommanderont des stratégies. Voici les stratégies recommandées formulées en fonction des facteurs :

• High-Touch : Ils ne sont pas encore très en retard, mais nous prévoyons qu’ils seront très en retard, & donc nous les contactons.
• Peu suivi : Envoyer un e-mail de relance (1er ou 2e rappel de retard)
• Aucun suivi : Bon comportement de paiement, paie toujours à temps et vous n’avez donc pas besoin d’envoyer d’e-mail ou de les appeler.

Avantages clés d’une liste de tâches priorisée :

• Sachez quel client appeler en premier avec une liste prioritaire intelligente
• Obtenir un aperçu de l’impact potentiel en dollars de l’agent de recouvrement et de l’action requise pour chaque jour avec un tableau de bord visuellement intuitif
• Accédez à toutes les données dont vous avez besoin pour des recouvrements efficaces en un seul clic
• Se débarrasser du maillage complexe de différents outils et le remplacer par une solution stratégique unique

2.3 Prédiction du paiement des factures basée sur l’IA

Lisez ce chapitre si :

• Vous souhaitez exploiter l’analyse des tendances pour prédire la date de paiement
• Vous souhaitez inclure l’évolution du comportement de paiement des clients lors de la priorisation des comptes

Poursuivez votre lecture pour découvrir comment l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique basés sur le cloud peuvent faciliter les recouvrements en prédisant les dates de paiement des clients.

Chaque jour, vos agents de recouvrement contactent plus de 100 clients pour recouvrer les arriérés. Ils examinent généralement la métrique Nombre moyen de jours de retard (ADD) pour prioriser les appels de recouvrement. Il s’agit d’une approche réactive, car ils font un suivi des paiements en retard. Les agents de recouvrement traitent chaque client de la même manière, car ils manquent de visibilité en temps réel sur les portefeuilles de clients à risque. Il faut des mois voire des années pour comprendre les comportements et les schémas de paiement des clients, qui ne sont généralement pas suivis. Au fil du temps, quelques agents de recouvrement peuvent prédire les tendances de paiement des clients à mesure qu’ils acquièrent de l’expérience. Si l’agent de recouvrement part ou prend sa retraite, l’entreprise peut perdre ces informations, car elles ne sont pas documentées.

Une approche proactive des recouvrements est nécessaire. Il est essentiel de comprendre le comportement et les tendances de paiement des clients afin de donner la priorité à ceux susceptibles de ne pas honorer leurs paiements. Les algorithmes d’IA et de ML tels que la régression par forêts aléatoires et les ensembles d’arbres de gradient permettront aux agents de recouvrement d’analyser de manière proactive si les clients honoreront ou non leur prochain engagement de paiement, en fonction de leurs tendances historiques de respect des promesses de paiement. De plus, avec les prochaines étapes recommandées par l’IA, vos agents de recouvrement peuvent personnaliser leur stratégie de relance pour les clients à risque.

La prédiction du comportement de paiement basée sur l’IA prend en compte des éléments tels que les attributs du client, l’historique des comptes clients et l’historique des paiements. Les données sont analysées avec le dernier modèle d’IA pour catégoriser les clients dans diverses tranches de prévisibilité.

Il faudra un minimum de 6 mois de données de comptes clients clôturés sur lesquelles le modèle d’IA pourra s’exécuter et fournir des informations précieuses.

Voici un aperçu des données requises et des avantages du modèle de paiement basé sur l’IA. Les prévisions de paiement peuvent avoir une précision de plus de 95 %. La date de paiement prévue peut être utilisée pour adapter la stratégie de recouvrement.

2.4 E-mails automatisés

Lisez ce chapitre si :

• Vous avez du mal à répondre à vos clients à temps
• Vous avez des difficultés à identifier et à faire correspondre les factures ou les relevés de compte aux e-mails respectifs des clients
• Si les e-mails que vous envoyez ne sont pas consultés à temps par les clients

Découvrez comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique basé sur le cloud peuvent vous aider à identifier l’intention des e-mails des clients et à étendre la portée des relances avec des e-mails automatisés.

Identification d’intention automatisée pour les e-mails entrants

Les responsables et les analystes de créances traitent chaque jour des centaines de milliers de transactions, à la recherche de données, d’informations et de rapports dans différents systèmes et outils. Prenons l’exemple de Lara, analyste en recouvrement. Lorsqu’elle se connecte pour la journée, elle trouve de nombreux e-mails entrants de clients. La demande pourrait être d’identifier et de faire correspondre une facture ou un relevé de compte. Les clients demandent régulièrement des copies de facture supplémentaires, des connaissements et des bordereaux de livraison, entre autres documents relatifs à la facturation et à la commande. Cela nécessite d’extraire des données de plusieurs ressources et d’effectuer une analyse chronophage.

Il est essentiel de comprendre l’intention du client et de répondre rapidement à ses demandes afin qu’il puisse être traité efficacement. Il faut trouver une solution qui rassemble toutes les informations nécessaires en un seul endroit pour que les analystes de recouvrement puissent y accéder et servir.

L’IA et le traitement automatique du langage naturel (NLP) peuvent analyser les e-mails entrants des clients et les ajouter à la liste de travail. Avec l’IA, vous verrez des éléments d’action tels que la création de P2P et de litiges. Elle identifiera ce que les clients essaient de dire et recommandera à Lara les actions à entreprendre. Le système traitera toutes ces actions, et Lara verra les e-mails dans sa boîte de réception avec les étapes recommandées. Aujourd’hui, elle doit créer 5 P2P, 10 litiges qu’elle doit enregistrer, etc. Tout ce que Lara doit faire est de cliquer sur l’action et d’envoyer la copie de la facture, avec un e-mail pré-rédigé pour votre réponse.

L’illustration ci-dessus montre l’état actuel et futur du recouvrement. Le côté gauche indique l’état actuel, où les agents de recouvrement doivent effectuer des tâches manuelles. Le côté droit indique comment l’automatisation améliorera chaque tâche et comment le travail des agents de recouvrement deviendra plus efficace en conséquence.

Relances automatiques et e-mails sortants interactifs

Le recouvrement n’a jamais été un processus facile. En outre,
la situation économique actuelle rend les choses encore plus difficiles. La plupart des clients ignorent
les e-mails de rappel répétés et retardent les paiements après la date d’échéance en raison de problèmes de trésorerie.
En conséquence, la plupart des entreprises de taille moyenne constatent une augmentation du délai moyen de recouvrement DSO et une baisse des flux de trésorerie
globaux.

Pour rationaliser le processus de recouvrement, une solution d’automatisation de la correspondance est essentielle. Elle gérera plusieurs modèles de correspondance. Elle devrait également prendre en charge des supports tels que l’impression, l’e-mail, le fax et inclure des données sur les points de contact téléphoniques (par exemple, les relances). De plus, elle aidera à automatiser les tâches manuelles impliquées dans la création de correspondance, telles que la sélection des comptes et des contacts et l’envoi d’e-mails ou d’avis de relance.

La rédaction manuelle des e-mails de relance pour les clients est une tâche fastidieuse. La rédaction manuelle d’e-mails de relance pour les clients est une tâche chronophage. Les agents de recouvrement ne peuvent pas prioriser les clients à risque, ce qui entraîne une stratégie “même taille pour tous” pour tous les clients. Ils peuvent envoyer d’un seul clic des correspondances en masse. Cela va permettre aux agents de recouvrement de se concentrer davantage sur les clients critiques.

De plus, en exploitant l’IA, les agents de recouvrement peuvent envoyer des e-mails au bon moment. De plus, en exploitant l’IA, les agents de recouvrement peuvent envoyer des e-mails au bon moment. Pour améliorer la lisibilité et l’efficacité, les agents de recouvrement peuvent utiliser l’IA pour :

• Suivre le moment où le client va ouvrir les e-mails
• Quel est le meilleur moment en fonction du lieu et du persona de l’utilisateur
• Le comportement de lecture des e-mails

Le système prendra en compte tous ces facteurs avant d’envoyer l’e-mail au bon moment. Lorsque vous envoyez l’e-mail, le système ne l’enverra pas en temps réel, mais le mettra en file d’attente et le livrera au moment le plus opportun, augmentant ainsi les chances que votre e-mail soit lu.

2.5 Appels sans contact (entrants et sortants)

Lisez ce chapitre si :

• Un temps important est consacré à la préparation d’une liste de tâches d’appels clients
• La collecte manuelle des informations et des notes des appels clients est chronophage
• Vous voulez savoir comment l’IA et le traitement du langage naturel amélioreront l’efficacité de votre flux de travail

Découvrez comment l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel permettront une gestion efficace des appels clients entrants et sortants
Disons que Lara a une discussion avec un client sur l’extension de la limite de crédit. Pour répondre à cette demande, elle doit examiner en temps réel l’historique des paiements du client et l’exposition totale au crédit. Cela nécessite d’extraire des données de plusieurs ressources et d’effectuer une analyse chronophage. De même, une journée typique pour toute équipe order-to-cash implique d’innombrables heures perdues à rechercher des informations.

Grâce à l’intelligence artificielle, Lara peut voir à quel point elle est proche d’atteindre ses objectifs de recouvrement. Le système priorisera sa liste de travail, en gardant à l’esprit ce qu’elle a déjà accompli et ce qu’elle a encore à faire. Combien de clients doit-elle contacter aujourd’hui ? Qui doit-elle contacter ? En tirant parti de l’intelligence artificielle, nous pouvons faire beaucoup plus.

Maintenant que Lara doit contacter des personnes par téléphone, voyons comment nous pouvons exploiter l’IA pour l’aider dans sa tâche. Un assistant virtuel alimenté par l’IA, semblable à Siri ou Alexa, rendrait la vie d’analystes comme Lara plus facile. Les utilisateurs peuvent effectuer toutes les tâches de recouvrement avec un assistant IA en donnant une commande vocale. Il automatiserait des tâches telles que l’appel au client, la prise de notes en direct ou la création d’éléments d’action avec une simple commande vocale. L’assistant IA organisera votre journée en hiérarchisant les clients à appeler, les e-mails à envoyer et les stratégies recommandées en fonction de l’historique des interactions précédentes, des notes et des P2P.

L’assistant rendra le travail de l’analyste plus efficace en automatisant des tâches telles que la collecte des journaux d’appels, la création d’e-mails de synthèse et la recommandation d’actions telles que la création de P2P. De plus, il résumera pourquoi un client est sur la liste d’appels aujourd’hui et éliminera le temps passé à la préparation des appels. L’assistant IA affichera une page où vous pourrez voir pourquoi le client est sur la liste d’appels aujourd’hui, le total dû, le montant actuel dû, le montant en retard, les informations des dernières communications avec le client, l’utilisation du crédit, le résumé du portefeuille, etc. Il capture également les notes d’appel et résume les prochains éléments d’action des appels dans un format d’e-mail.

2.6 Suivi en temps réel du statut de paiement depuis les portails fournisseurs des clients

Lisez ce chapitre si :

• Vous souhaitez réduire le suivi manuel du statut des factures sur les portails clients
• Automatiser la création de notes, de promesses de paiement, de litiges
• Mettre en œuvre une intégration transparente avec les portails fournisseurs

Découvrez comment l’API Webcrawler et l’intégration RPA peuvent aider à fournir les dernières informations sur le statut des paiements et les promesses de paiement extraites des portails fournisseurs des clients respectifs par rapport à vos factures en cours.

Les clients publient souvent des mises à jour relatives aux factures en cours sur leurs portails. Les agents de recouvrement doivent surveiller les engagements de promesse de paiement des clients. C’est un processus chronophage, car les agents de recouvrement devront se connecter à chaque portail et rechercher le statut de factures spécifiques. L’équipe peut passer des heures à extraire des informations des portails et à dupliquer les données en copiant les mêmes informations dans des notes.

Avec la fonctionnalité de suivi du statut des factures activée par RPA, 50 à 70 % de ces activités seront automatisées. Les agents de recouvrement pourraient automatiquement obtenir toute information sur le statut de paiement publiée sur les portails de paiement des clients par rapport aux factures respectives.

Cela permettrait de réduire la nécessité de suivis avec les clients et d’améliorer l’efficacité des processus de recouvrement. Le système peut également automatiser la création de notes, de promesses de paiement et de litiges en fonction des informations du portail.

Avec l’automatisation du suivi des paiements, les agents de recouvrement pourraient suivre et enregistrer une promesse de paiement. Le système peut alerter l’agent de recouvrement si une P2P est rompue. D’autres IA peuvent également être exploitées pour prédire si une promesse de paiement créée par le client sera honorée ou rompue sur la base de l’historique de ses promesses de paiements et des tendances. Les promesses de paiement et les suites qui leur ont été données sont également évaluées pour être conservées en fonction des paiements reçus pour être marquées de manière appropriée.

2.7 Gestion des litiges automatisée

Lisez ce chapitre si :

• Vous souhaitez automatiser efficacement la gestion des litiges avec une vision consolidée de tous les litiges
• Mettre en œuvre une collaboration transparente entre les équipes de recouvrement et de déduction pour une résolution plus rapide des litiges

Découvrez comment une intégration transparente peut aider à résoudre les litiges pour accélérer la résolution et réduire la charge de travail.

Les grandes entreprises ont souvent des équipes de recouvrement et de déduction distinctes. Les agents de recouvrement ne disposent généralement pas des bons outils ou de la transparence nécessaire pour examiner les litiges soulevés par leurs clients. Le manque de visibilité en temps réel ou d’accès approprié aux litiges entrave le processus de résolution des litiges, mais l’intégration peut améliorer ce processus.

Avec l’IA, une solution automatisée facilitera la rationalisation du recouvrement et des litiges. Une fonctionnalité intégrée, comme un onglet de litiges, peut permettre aux agents de recouvrement d’accéder à tous les litiges clients depuis un seul endroit. Les spécialistes du recouvrement peuvent accélérer divers processus grâce à
cette fonctionnalité. Cela peut accélérer divers processus pour des tâches telles que le traitement d’une gamme de litiges et la correspondance avec les membres concernés pour les acheminer vers différentes équipes pour une résolution rapide des litiges.

Voici quelques conseils sur la façon dont la gestion des litiges peut être simplifiée ou automatisée

• Consulter la liste mise à jour des litiges en cours : Les analystes de recouvrement peuvent commencer leur journée en consultant la liste mise à jour des litiges en cours. Depuis l’onglet Litiges, les agents de recouvrement peuvent également consulter le total des montants de litiges en cours.
• Filtrer et prioriser facilement les litiges spécifiques à résoudre : Depuis l’onglet, les agents de recouvrement peuvent filtrer facilement les litiges en fonction du nom du client, du numéro de facture, du code motif, de la date à laquelle le litige a été soulevé, du montant contesté, et bien plus encore.
• Gérer et résoudre les litiges ou effectuer des actions en masse : À l’aide de l’onglet Litiges, les agents de recouvrement peuvent communiquer, acheminer les litiges vers les agents de recouvrement ou les équipes de déduction concernés, gérer le statut des litiges ou ajouter des notes et des pièces jointes. Si les agents de recouvrement peuvent optimiser les litiges individuels, ils peuvent également effectuer des actions en masse, comme modifier les statuts des litiges ou envoyer des correspondances à diverses parties prenantes.

Des workflows électroniques collaboratifs rationaliseront l’approbation de la résolution entre les différentes parties prenantes en fonction de la hiérarchie interne des organisations. Les analystes de déduction peuvent approuver, rejeter ou réaffecter les déductions à une autre partie prenante d’un simple clic. De cette façon, les analystes de déduction et les parties prenantes gagnent en visibilité de bout en bout sur chaque déduction grâce à un référentiel centralisé de notes.

Le recouvrement est essentiel. Il est donc nécessaire d’améliorer leurs capacités pour que les opérations de comptes clients produisent les meilleurs résultats. L’IA, le ML, la RPA et les autres dernières technologies sont des améliorations révolutionnaires. Elles font passer les processus et les services de comptes clients du niveau fonctionnel au niveau mondial.

Financièrement, il est extrêmement coûteux pour les entreprises de développer de telles solutions en interne. Les coûts de démarrage et les coûts accumulés liés à la maintenance continue dissuadent de nombreuses entreprises d’explorer le pouvoir des logiciels et de l’automatisation.

Une autre option consiste à vous associer à un fournisseur qui peut ajouter de manière transparente l’automatisation et l’intelligence à vos opérations de C/C sans frais généraux lourds. Planifiez une démonstration avec l’un de nos spécialistes des comptes clients pour découvrir comment les comptes clients autonomes peuvent amener votre entreprise vers de nouveaux sommets.