W dzisiejszym dynamicznym świecie telekomunikacyjnym, gdzie interakcje cyfrowe są nieodłączną częścią naszego życia, obsługa klienta to znacznie więcej niż tylko dostarczanie usług. Kluczowym elementem udanej obsługi klienta w branży telekomunikacyjnej jest skuteczne zarządzanie ryzykiem na każdym etapie interakcji. Analityka predykcyjna staje się nieodzownym narzędziem, umożliwiającym operatorom nie tylko identyfikację potencjalnych zagrożeń, ale także skuteczne podejmowanie decyzji mających na celu optymalizację procesów i minimalizację strat.
W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak analityka predykcyjna wspiera każdy etap obsługi klientów w firmach telekomunikacyjnych, począwszy od weryfikacji tożsamości, poprzez ocenę kredytową, aż po dobieranie odpowiedniej ścieżki ponagleniowej bądź windykacyjnej.
Zweryfikowanie tożsamości klienta to nie tylko formalność, ale kluczowy moment, który decyduje o bezpieczeństwie i udanym rozpoczęciu współpracy. W miarę wzrostu nadużyć, zwłaszcza w obszarze cyfrowym, identyfikacja prawdziwego klienta staje się priorytetem.
Według raportu ZPF z 2022 roku, 38% ekspertów uznaje problem nadużyć za rosnący, a dla 50% pozostaje on nadal poważnym wyzwaniem. Z tego powodu konieczność rozpoznania, czy mamy do czynienia z człowiekiem czy botem, staje się kluczowa. Odeszły już czasy, gdy poprawność danych osobowych była jedynym kryterium.
Jak zatem skutecznie zweryfikować tożsamość? Tu na scenę wchodzą narzędzia analityczne, wykorzystujące biometrię behawioralną. Analizują one wprowadzane dane, obserwują zachowanie na stronie, monitorują ruch myszki i tempo pisania na klawiaturze. Dzięki nim możemy jednoznacznie potwierdzić, czy mamy przed sobą prawdziwego klienta, eliminując ryzyko oszustwa.
Kolejnym etapem obsługi klienta z branży telekomunikacyjnej jest scoring kredytowy. Tutaj splatają się reguły analityczne oraz nowoczesne modele uczenia maszynowego, reguły biznesowe oraz mechanizmy walidacji danych i analizy cross-checkowej tworząc precyzyjną ocenę ryzyka kredytowego klienta.
Przewagą wykorzystania rozwiązań opartych o machine learning i AI jest ich zdolność do uczenia się w czasie rzeczywistym. Decyzje nie są podejmowane jedynie na podstawie posiadanych danych, ale także na podstawie identyfikacji różnych ukrytych anomalii i zjawisk, które mogą wpływać na zdolność kredytową klienta.
Dodatkowo nowoczesne narzędzia analityczne w procesie oceny ryzyka kredytowego korzystają z wielu źródeł danych – wewnętrznych (historia płatności, historia zachowania, czarne listy) i zewnętrznych (BIK, BIG, KRS, REGON, CEIDG, rejestry publiczne, giełdy długów, sprawozdania finansowe itd.). Jeśli jest taka możliwość przeprowadzana jest także analiza kont bankowych i etykietowanie transakcji. Wszystko po to, aby maksymalnie skutecznie zweryfikować zdolność kredytową klienta.
Po udanej weryfikacji zgłoszenia przechodzimy do rewolucyjnego etapu – wprowadzenia predykcyjnego systemu wczesnego ostrzegania w procesie oceny ryzyka kredytowego.
Nowoczesne podejście zmienia dynamikę niektórych operatorów, którzy reagują dopiero po pojawieniu się problemów z płatnościami. Zamiast czekać na zdarzenia, rozwiązania analityczne umożliwiają prognozowanie i prewencję przed potencjalnymi trudnościami.
Predykcyjny system wczesnego ostrzegania korzysta z reguł wspieranych przez zaawansowane modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Te reguły identyfikują klientów, którzy mogą wkrótce napotkać trudności z regulowaniem płatności lub są bezpośrednio zagrożeni ryzykiem defaultu czyli całkowitego zaprzestania spłacania swoich zobowiązań finansowych. Celem jest umożliwienie wcześniejszej interwencji operatora oraz skierowania klienta na ścieżkę ponagleniową w odpowiednim momencie, aby zminimalizować potencjalne straty.
System opiera się na dostępnych danych behawioralnych i zewnętrznych, a zastosowane reguły i modele monitorują ryzyko kredytowe klientów, generując alerty przy rosnącym prawdopodobieństwie braku spłaty.
Te alerty przechodzą do narzędzia, w którym analityk może przeprowadzić dodatkową analizę, uwzględniając m.in. sieć powiązań z innymi podmiotami. Na podstawie tej analizy podejmuje decyzje dotyczące dalszych działań – od przypisania odpowiedniej strategii ponagleniowej, windykacyjnej czy propozycji restrukturyzacyjnych po ograniczenie lub blokadę możliwości kredytowych danego klienta. To kompleksowe podejście pozwala skutecznie zarządzać ryzykiem kredytowym, minimalizując straty i zwiększając prawdopodobieństwo spłaty.
W przypadku braku regulowania zobowiązań przez klienta, kluczem jest dobranie odpowiedniej strategii ponagleniowej. W tym obszarze także można wykorzystać potencjał analityki, aby dla każdego klienta dopasować optymalną ścieżkę. Nowoczesne podejście obejmuje równoczesne zwiększenie szans na odzyskanie należności oraz minimalizację kosztów operacyjnych związanych z procesem ponaglania czy windykacji.
Zarządzanie wieloma ścieżkami ponagleniowymi i śledzenie klientów podążających każdą z nich wymaga zastosowania zaawansowanych algorytmów, które skutecznie monitorują te procesy, eliminując potrzebę ręcznego sterowania. To podejście nie tylko usprawnia proces, ale także pozwala na dynamiczną reakcję na zmieniające się warunki i specyfikę sytuacji każdego klienta.
Ostatnim etapem w procesie jest windykacja, obejmująca działania wewnętrzne jak również ewentualną sprzedaż długu wyspecjalizowanym podmiotom. W tym obszarze, podobnie jak na etapie ponagleniowym, kluczowym zagadnieniem jest dostosowanie odpowiedniej strategii windykacyjnej dla każdego klienta.
Decydujące kryteria wyboru to skuteczność danej ścieżki oraz koszty związane z windykacją. Celem jest znalezienie rozwiązanie maksymalizującego zysk operatora. Analityka odgrywa kluczową rolę w procesie, umożliwiając precyzyjne określenie optymalnych strategii. Dodatkowo, wspiera ona również odpowiednią wycenę portfela złych wierzytelności, który może być sprzedany firmom windykacyjnym.
Podsumowując, od weryfikacji tożsamości po windykację, analiza danych staje się kluczowym narzędziem, umożliwiającym operatorom skuteczne zarządzanie ryzykiem, optymalizację procesów i maksymalizację wartości dla klientów. Algolytics specjalizuje się w dostarczaniu rozwiązań opartych na analizie danych, które mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki prowadzisz swoje operacje. Jeśli jesteś zainteresowany wprowadzeniem analityki predykcyjnej do swojej firmy telekomunikacyjnej, skontaktuj się z nami już teraz pod tym linkiem: https://algolytics.pl/kontakt/. Razem możemy stworzyć strategię opartą na danych, która przyniesie realne korzyści biznesowe.
