As estratégias para controle de inadimplência são indispensáveis para empresas que querem ter sucesso em seus processos de cobrança. Os clientes endividados sempre existirão, e saber como monitorar dívidas e recuperá-las com sucesso pode ser desafiador. Diante disso, entender o que é collection score se torna fundamental para aprimorar ainda mais as táticas.
Se você não é familiarizado com o tema, continue a leitura e entenda esse score na cobrança, quais os benefícios de utilizá-lo, como implementar e muito mais. Boa leitura!
O que é collection score?
O collection score é um modelo de probabilidade que calcula as chances de um cliente já inadimplente efetuar o pagamento. É possível criar uma pontuação para categorizar consumidores inadimplentes em uma escala de maior e menor probabilidade de recuperação da dívida.
- Leia também: Como definir risco de inadimplência? Aprenda!
Com esses dados, a equipe consegue dividir devedores que necessitam de ações de cobrança imediatas daqueles que não precisam de tanta atenção no momento.
Benefícios
Um dos grandes benefícios de contar com um modelo de score eficaz é poder classificar devedores com mais convicção e, consequentemente, conseguir direcionar melhor as estratégias, reduzir custos e aumentar a margem.
O collection score, por ser aplicado em clientes atuais do seu negócio, possibilita a aquisição de dados mais concretos sobre o comportamento dos consumidores. Com essas informações, a atuação da equipe melhora, assim como as estratégias, as vantagens competitivas, tudo isso de forma mais rápida e certeira.
Como empresas podem usar o método?
O collection score pode ser aplicado na régua de cobrança e na quantização dos descontos a serem oferecidos para devedores de maior risco, de forma que incentive a renegociação da dívida. Entenda melhor abaixo.
Régua de cobrança
Dentro de uma régua, o collection score pode ser aplicado em cada etapa do ciclo, de forma segmentada. O foco pode ser clientes adimplentes, mas com risco de inadimplência, inadimplentes e pessoas interessadas em fazer acordos.
Para o primeiro caso, é necessário traçar ações preventivas e trabalhar ofertas especiais para consumidores adimplentes que têm um alto risco de se tornarem inadimplentes.
Os que já estão inadimplentes devem receber estratégias que incentivem a negociação da dívida, para que fiquem em dia com a empresa e não sejam impactados por medidas mais drásticas.
Já os devedores que estão em fase de solicitar acordo podem receber descontos exclusivos para que consigam quitar os débitos pendentes e, posteriormente, voltarem a fazer negócios com a sua empresa.
Descontos para inadimplentes de maior risco
Conforme comentamos, outro uso do collection score é para a criação de estratégias de descontos. Uma vez que você tem os devedores categorizados por risco, e já sabe quais grupos têm menos chances de pagar a dívida, é importante agir sobre eles.
Muitos consumidores estão dispostos a negociar somente se houver a redução dos valores a pagar. Por isso, é necessário oferecer incentivos para que a sua empresa consiga receber e, ainda, abrir oportunidades para novos negócios com esse cliente.
Talvez você esteja se perguntando Por que eu concederia crédito para um consumidor que não consegue honrar compromissos? Primeiro, vale lembrar que os custos de manter um cliente são menores do que conquistar um novo. Em segundo, é necessário entender que há muitos motivos que podem levar pessoas ao endividamento, mas esse cenário não vai ser eterno e o seu consumidor pode, futuramente, ter uma condição financeira melhor e pagar as faturas em dia.
Como construir o collection score?
Para desenvolver um modelo seguro para a sua empresa é necessário ir por etapas. Abaixo, você confere alguns aspectos importantes da construção do collection score.
Levantamento de uma base histórica de clientes
O primeiro passo é identificar quem será o público-alvo do modelo. Aqui, é importante selecionar pessoas com o mesmo padrão de comportamento ao longo do tempo. Por exemplo, é possível fazer o collection score para diferentes faixas de atraso. Ainda que as motivações da inadimplência de cada consumidor sejam distintas, pode-se dizer que o comportamento é semelhante por conta do mesmo período de atraso.
Nesta etapa, também deve ser avaliado quais informações serão utilizadas para o score e a periodicidade dos dados a serem coletados para a construção do modelo.
Classificação dos clientes e definição da variável resposta
Em seguida, é definido os grupos de clientes a serem modelados, geralmente classificados como bons e maus clientes, o que facilita o desenvolvimento de modelos de resposta binária.
Essa categorização pode mudar de acordo com as necessidades da sua instituição. Entretanto, profissionais optam por essa classificação para tornar o trabalho mais fácil.
Seleção de amostra aleatória representativa da base histórica
Depois de escolher a base de dados e decidir a variável resposta, o próximo passo é selecionar amostras representativas dos grupos definidos.
Para evitar que essas amostras fiquem enviesadas é importante estratificar de forma igualitária os grupos. O número de clientes que vai compor cada segmento depende de diferentes fatores, entre eles o tamanho da população e facilidade a dados, homogeneidade etc.
A literatura propõe que uma amostra de 1.500 clientes para cada tipo de resposta já é o suficiente para ter resultados bem estruturados.
Análise descritiva e preparação dos dados
Fase de análise estatística das variáveis a serem usadas no modelo. Avalia-se a qualidade e relevância das variáveis.
Escolha e aplicação das técnicas
Neste momento é escolhido e aplicado as técnicas para construção do modelo. Geralmente é utilizada a Regressão Logística, mas há outras opções como Regressão Linear, Árvores de Classificação, Programação Linear, Algoritmos Genéricos, Redes Neurais, Análise Discriminante e Real.
Não há nada na literatura que comprove que uma ou outra técnica é melhor. A escolha pelo método será de acordo com os dados a serem modelados.
Definição dos critérios de comparação dos modelos
Define-se as métricas de comparação, como o índice de Gini, curva ROC, estatística KS e taxa de acertos. Essas métricas ajudam a avaliar a eficácia do modelo.
Seleção e implantação do melhor modelo
Após a comparação, escolhe-se o melhor modelo. As métricas definidas são utilizadas para essa seleção. A implantação requer a definição de um plano com prazos, fases e impactos esperados. A colaboração entre as áreas envolvidas é crucial.
Você já sabe o que é collection score, quais os benefícios e em que situações utilizar o método. Além disso, aprendeu quais são as etapas para construir o modelo da sua empresa. Há muitas literaturas acadêmicas disponíveis que podem te ajudar a aprimorar o processo!
Continue expandindo o seu conhecimento com as dicas da nossa newsletter! Preencha os campos abaixo para receber conteúdos e ideias para aplicar na sua empresa.
Bibliografia
LIMA, M. A. et al. UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE TECNOLOGIA E GEOCIÊNCIAS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO PROFISSIONAL EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. Disponível em: <https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/49079/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Marcelo%20Augusto%20Lima%20Santos.pdf>. Acesso em: 17 nov. 2023.
Vista do Collection Score e as Oportunidades no Mercado de Non-Performing Loans. Disponível em: <https://revistajrg.com/index.php/jrg/article/view/503/540>. Acesso em: 17 nov. 2023.
Disponível em: <https://www.ime.unicamp.br/~mac/db/2013-1S-103938.pdf>. Acesso em: 17 nov. 2023a.
Disponível em: <http://www.portalabbc.org.br/arquivos/2011_05_02_collection_score_abbc.pdf>. Acesso em: 17 nov. 2023b.
