Kann KI-Inkasso die Beitreibungsquote erhöhen, ohne Kunden zu schaden?

Wo wird die Beitreibung üblicherweise auf Kosten des Kunden erhöht?

Lange hieß die Beitreibungsquote zu erhöhen, härter zu drängen. Mehr Wählversuche pro Fall, strengere Skripte, die Konsequenzen früher im Anruf erwähnt, Mitarbeitende bezahlt nach dem, was sie in dem Monat hereingeholt haben. Das kann eine Weile funktionieren. Die Kosten, Beschwerden, Kunden, die nicht mehr antworten, Kunden, die den Saldo begleichen und jedes Produkt kündigen, das sie haben, fallen meist später an, dort, wo sie niemand der Kampagne anrechnet.

Anbieterseiten versprechen, die Beitreibungsquote zu steigern, und Käufer erinnern sich daran, wie die Beitreibung früher gesteigert wurde. Das ist die Angst hinter der Frage, ob KI-Inkassosoftware die Beitreibungsquote verbessern kann, ohne das Kundenerlebnis zu beschädigen: dass Software dasselbe tut, nur schneller und bei allen. Das kann sie. Ein Agent, der drängen soll, drängt auf jedem Anruf, konsequent, was schlimmer ist als ein müder Sachbearbeiter, der manche Kunden in Ruhe lässt. Die Antwort hängt also weniger von der Software ab als davon, worauf sie eingestellt ist, und davon, ob überhaupt jemand die Kundenseite misst.

Was ändert KI-Inkassosoftware, das beide Zahlen bewegt?

Fünf Dinge, keines davon Druck. Das erste ist das Timing. Ein Gespräch innerhalb weniger Tage nach der versäumten Zahlung erreicht einen Kunden, dessen Problem noch klein ist und der noch antwortet; ein Team, das nur einen Bruchteil seiner Fälle anrufen kann, erreicht den Rest Wochen später, wenn womöglich eine zweite Zahlung versäumt wurde und die Nummer bereits eine Spam-Markierung trägt. Software, die das Gespräch selbst führt, kann jeden Fall früh erreichen, dort, wo die Beitreibung am leichtesten ist und dem Kunden die Eskalation erspart bleibt.

Das zweite ist das Angebot. Ein Agent, der nach dem Monat des Kunden fragt, bevor er eine Zahl nennt, und dann einen Ratenplan anbietet, den der Kunde tatsächlich einhalten kann, hat bessere Aussichten, über sechs Monate bezahlt zu werden, als einer, der heute den vollen Saldo verlangt, und hinterlässt dem Kunden einen Plan statt einer Drohung. Das dritte ist der Ton: Der Agent verwendet auf jedem Anruf dieselben höflichen Formulierungen, ohne schlechten Nachmittag, ohne Provision auf dem Spiel und ohne Eskalation, die die Regeln nicht erlaubt haben. Das vierte sind Kanal und Uhrzeit: eine WhatsApp-Nachricht an den Kunden, der unbekannte Anrufe nie annimmt, ein Anruf am Abend bei dem, der es tut. Das fünfte ist die Übergabe. Ein Kunde, der sagt, er habe seine Stelle verloren, erreicht innerhalb einer Minute einen Menschen, mit seinen Worten bereits notiert, statt eines Sachbearbeiters, der ein Skript abarbeitet.

Jedes davon kann den eingezogenen Anteil am Saldo aus demselben Grund erhöhen, aus dem es den Kunden schützt: Der Kunde bekommt ein Gespräch, auf das er reagieren kann, früh, diskret, zu Bedingungen, die er selbst genannt hat. Deshalb können sich die beiden Zahlen gemeinsam bewegen, und deshalb tun sie es nur, wenn der Agent darauf eingestellt ist, anzubieten statt zu drängen.

Was sollten Sie auf beiden Seiten messen?

Eine Scorecard mit zwei Spalten, jeden Monat zusammen gelesen. Für sich allein belohnt die Beitreibung härteres Drängen; für sich allein belohnt das Kundenerlebnis, nie anzurufen. Nebeneinander zeigen sie, ob der Zuwachs echt ist oder vom härteren Drängen kam.

Wie sieht die Rechnung in Zahlen aus?

Hier ein Rechenbeispiel mit erfundenen Zahlen; ersetzen Sie sie durch Ihre eigenen. Ein Konsumentenkreditgeber hat 10.000 Fälle im Monat, die in den frühen Rückstand geraten, die ersten Wochen nach einer versäumten Zahlung, im Schnitt 400 Euro: 4 Millionen Euro im Risiko. Seine Mitarbeitenden erreichen in den ersten zwei Wochen etwa ein Drittel dieser Fälle, und der Bestand erholt 38 Prozent innerhalb von 90 Tagen, 1,52 Millionen Euro. Beschwerden liegen bei 3 pro tausend Kontakte, viele davon über die Zahl der Anrufe.

Nun bekommt jeder Fall innerhalb von drei Tagen ein Gespräch, zuerst per Nachricht und per Anruf, wo die Nachricht unbeantwortet bleibt, mit Angeboten, die auf das beschränkt sind, was der Kreditgeber vorab freigegeben hat, und einer Kontaktobergrenze von zwei Versuchen pro Woche. Angenommen, die Beitreibung innerhalb von 90 Tagen steigt auf 44 Prozent: 1,76 Millionen Euro, 240.000 mehr im Monat. Angenommen, die Beschwerden fallen auf 2 pro tausend Kontakte, weil weniger Kunden viermal in einer Woche angerufen werden und mehr einen Plan angeboten bekommen, den sie einhalten können. Mehr Fälle werden kontaktiert, die absolute Zahl der Beschwerden kann also steigen, während die Quote fällt; die Quote ist der faire Vergleich, und die Kontaktobergrenze hält die absolute Zahl in Schach. Diese beiden Ergebnisse stehen nicht im Widerspruch; sie kommen aus derselben Änderung, nämlich dass mehr Kunden ein frühes, tragbares Angebot bekommen haben.

Die Zahl, der Sie misstrauen sollten, ist ein Zuwachs bei der Beitreibung ohne Kundenzahl daneben. Steigt die Beitreibung auf 44 Prozent und steigen die Beschwerden mit, oder klettert der Anteil der Kunden, die innerhalb eines Jahres gehen, kam der Zuwachs auf die alte Art, und die Scorecard zeigt es in der zweiten Spalte.

Wo besteht der Zielkonflikt weiterhin?

Vor allem in der Frequenz. Jeder zusätzliche Kontakt holt ein wenig mehr herein und verärgert ein wenig mehr, und Software macht zusätzliche Kontakte billig, die Versuchung, einen dritten und vierten Versuch pro Woche hinzuzufügen, ist also real. Setzen Sie die Obergrenze vor dem Start, zählen Sie jeden Kanal dagegen, und behandeln Sie die Beschwerdelinie als die frühere Warnung; sie ist die, die Sie von Monat zu Monat lesen können.

Er besteht auch darin, was der Agent über Konsequenzen sagen darf, und darin, wie lange er es bei einem Fall versucht, der nie antwortet. Beides ist Richtlinie, von Menschen geschrieben, und beides sollte an der Kundenspalte der Scorecard geprüft werden statt an der Beitreibungsspalte allein. Die Software tut auf jedem Anruf, worauf sie eingestellt ist. Diese Konsequenz ist ihre Stärke, die Einstellungen verdienen also mehr Aufmerksamkeit als die Demo.