Kan AI-incasso de opbrengst verhogen zonder klanten te schaden?

Waar wordt de opbrengst meestal verhoogd ten koste van de klant?

Lange tijd betekende het invorderingspercentage verhogen harder drukken. Meer belpogingen per dossier, strengere scripts, de gevolgen eerder in het gesprek genoemd, incassomedewerkers betaald op wat ze die maand binnenhaalden. Het kan een tijd werken. De kosten, klachten, klanten die niet meer opnemen, klanten die het saldo aflossen en elk product dat ze hebben opzeggen, komen meestal later, waar niemand ze tegen de campagne afzet.

Leverancierspagina's beloven een hoger invorderingspercentage, en kopers herinneren zich hoe de opbrengst vroeger werd verhoogd. Dat is de angst achter de vraag of AI-incassosoftware de opbrengst kan verhogen zonder de klantervaring te schaden: dat software hetzelfde gaat doen, alleen sneller en bij iedereen. Dat kan. Een agent die de opdracht krijgt te drukken, drukt in elk gesprek, consequent, en dat is erger dan een vermoeide incassomedewerker die sommige klanten laat lopen. Het antwoord hangt dus minder af van de software dan van wat ze is ingesteld te doen, en van de vraag of iemand de klantkant überhaupt meet.

Wat verandert AI-incassosoftware dat beide cijfers beweegt?

Vijf dingen, en geen daarvan is druk. Het eerste is timing. Een gesprek binnen een paar dagen na een gemiste betaling bereikt een klant van wie het probleem nog klein is en die nog opneemt; een team dat maar een fractie van zijn dossiers kan bellen, bereikt de rest weken later, als er misschien al een tweede betaling is gemist en het nummer al een spamlabel draagt. Software die het gesprek zelf voert, kan elk dossier vroeg bereiken, en daar is de opbrengst het makkelijkst en blijft de klant de escalatie bespaard.

Het tweede is het aanbod. Een agent die naar de maand van de klant vraagt voordat hij een bedrag noemt, en dan een betalingsregeling aanbiedt die de klant werkelijk kan nakomen, heeft meer kans om over zes maanden betaald te krijgen dan een agent die vandaag het hele saldo eist, en laat de klant achter met een regeling in plaats van een dreigement. Het derde is toon: de agent gebruikt in elk gesprek dezelfde hoffelijke bewoordingen, zonder slechte middag, zonder provisie op het spel en zonder escalatie die de regels niet toestonden. Het vierde is kanaal en uur: een WhatsApp-bericht aan de klant die nooit onbekende nummers opneemt, een telefoontje in de avond aan de klant die dat wel doet. Het vijfde is de overdracht. Een klant die zegt dat hij zijn baan kwijt is, bereikt binnen een minuut een mens, met zijn woorden al opgeschreven, in plaats van een incassomedewerker die een script afwerkt.

Elk daarvan kan het geïnde aandeel van het saldo verhogen om dezelfde reden waarom het de klant beschermt: de klant krijgt een gesprek waar hij iets mee kan, vroeg, discreet, op voorwaarden die hij zelf noemde. Daarom kunnen de twee cijfers samen bewegen, en daarom doen ze dat alleen als de agent is ingesteld om aan te bieden in plaats van te drukken.

Wat meet je aan beide kanten?

Eén scorekaart met twee kolommen, elke maand samen gelezen. Op zichzelf gelezen beloont opbrengst harder drukken; op zichzelf gelezen beloont klantervaring nooit bellen. Naast elkaar laten ze zien of de stijging echt is of uit harder drukken kwam.

Hoe ziet de som eruit in cijfers?

Hier is een rekenvoorbeeld met verzonnen cijfers; vervang ze door de jouwe. Bij een consumentenkredietverstrekker raken elke maand 10.000 dossiers in vroege achterstand, de eerste weken na een gemiste betaling, gemiddeld 400 euro: 4 miljoen euro op het spel. Zijn incassomedewerkers bereiken ongeveer een derde van die dossiers in de eerste twee weken, en de portefeuille levert binnen 90 dagen 38 procent op, 1,52 miljoen euro. Klachten lopen op 3 per duizend contacten, en veel ervan gaan over het aantal telefoontjes.

Nu krijgt elk dossier binnen drie dagen een gesprek, eerst per bericht en per telefoon waar het bericht onbeantwoord blijft, met aanbiedingen beperkt tot wat de kredietverstrekker vooraf heeft goedgekeurd en een contactlimiet van twee pogingen per week. Stel dat de opbrengst binnen 90 dagen stijgt naar 44 procent: 1,76 miljoen euro, 240.000 meer per maand. Stel dat de klachten dalen naar 2 per duizend contacten, omdat minder klanten vier keer in een week worden gebeld en meer klanten een regeling krijgen aangeboden die ze kunnen nakomen. Er worden meer dossiers benaderd, dus het absolute aantal klachten kan nog stijgen terwijl het percentage daalt; het percentage is de eerlijke vergelijking, en de contactlimiet houdt het absolute aantal in toom. Die twee uitkomsten staan niet op gespannen voet; ze komen uit dezelfde verandering, namelijk dat meer klanten vroeg een draagbaar aanbod kregen.

Het cijfer om te wantrouwen is een stijging van de opbrengst zonder een klantcijfer ernaast. Stijgt de opbrengst naar 44 procent en stijgen de klachten mee, of klimt het aandeel klanten dat binnen een jaar vertrekt, dan kwam de stijging op de oude manier, en de scorekaart laat het zien in de tweede kolom.

Waar bestaat de afweging nog wel?

Vooral in de frequentie. Elk extra contact levert iets meer op en irriteert iets meer, en software maakt extra contacten goedkoop, dus de verleiding om een derde en vierde poging per week toe te voegen is reëel. Stel de limiet vóór de livegang vast, tel elk kanaal mee, en behandel de klachtenlijn als de vroegere waarschuwing; die kun je van maand tot maand lezen.

Ze bestaat ook in wat de agent over gevolgen mag zeggen, en in hoe lang hij een dossier blijft proberen dat nooit opneemt. Allebei zijn beleid, door mensen geschreven, en allebei horen te worden getoetst aan de klantkolom van de scorekaart en niet alleen aan de opbrengstkolom. De software doet in elk gesprek wat ze is ingesteld te doen. Die consistentie is haar kracht, dus de instellingen verdienen meer aandacht dan de demo.