Поделиться
Решение GlowByte по оптимизации сбора дебиторской задолженности включено в реестр цифровых решений для энергетических компаний
Ассоциация «Цифровая энергетика» внесла решение компании GlowByte по оптимизации сбора дебиторской задолженности (ДЗ) в энергосбытовых компаниях в реестр цифровых решений по направлению больших данных (Big Data). Проект разработан на основе платформы CM Ocean российского вендора Data Sapience с широким применением методов машинного обучения. Об этом CNews сообщили представители GlowByte.
Решение CM Ocean «Умная ДЗ» дает возможность подбирать оптимальные стратегии коммуникации с клиентами сбытовой компании, сокращать сроки погашения задолженности, позволяет предотвращать возникновение задолженности по платежам ЖКХ при сокращении издержек компании на взаимодействие с клиентами.
«В энергосбытовой отрасли существует довольно много специфики. В отличие от телекома или банков, тут нет возможности устанавливать тарифы, отказывать клиентам. Отсутствует обязательное установление личности до оказания услуг. Благодаря внедрению системы класса «Умная ДЗ» у сбытовых компаний появляется возможность даже в таких ограниченных условиях оптимизировать свою работу с дебиторской задолженностью, снижая затраты на коммуникации с клиентами и при этом обеспечивая рост их эффективности для сбора ДЗ. Самое главное, что использование такой системы позволяет свести к минимуму бесполезные, нецелевые попытки взаимодействия с клиентами, тем самым повышая уровень их лояльности», – сказал Антон Зубков, исполнительный директор ассоциации.
С помощью решения «Умная ДЗ» по каждому сегменту клиентов сбытовая компания ставит перед собой отдельную цель и формирует свою методику взаимодействия. Например, для категории Pre-Collection (обычно это должники с небольшим долгом как по сроку, так и по сумме) важно не допустить перехода клиента в более «тяжелый» сегмент, развивать и поддерживать платежную дисциплину. Для сегмента Soft Collection так же стоит задача недопущения перехода в более «тяжелый» сегмент, однако появляется и необходимость подбора оптимальной стратегии коммуникации. Это означает, что, опираясь на платежное поведение клиента, его отклик на предупреждения о задолженности в определенных каналах и сумму его долга, можно спрогнозировать, для какого клиента, по какому каналу, с какой аргументацией, в какой момент нужно напомнить о задолженности. Для должников из сегмента Hard Collection важно как подбирать оптимальный способ коммуникации, так и в целом оценивать вероятность выплат без перехода к судебным разбирательствам для минимизации расходов на процесс сбора ДЗ.
«Уникальностью решения «CM Ocean.умная ДЗ» является его комплексный подход к задаче сбора платежей за ЖКХ. Система предоставляет обширный спектр функциональности для сбытовых компаний, – отметила Полина Окунева, руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках GlowByte. – Помимо построения сегментации клиентов, аналитики и ML-моделей для оптимизации коммуникаций, мы также помогаем с расчетом бизнес-эффектов от внедрения цифровизации в процесс сбора ДЗ».
«Когда сбытовая компания только внедряет специализированное решение для оптимизации процессов сбора ДЗ, то обычно у нее бывает не очень много данных о поведении клиентов, их мотивации, предпочтительных каналах коммуникации и т. п. Преимущество «CM Ocean.умная ДЗ» в том, что система позволяет наладить накопление всех данных по клиентам и их платежному поведению, быстро проводить анализ, генерировать различные гипотезы и претворять их в виде стратегий коммуникации, оперативно собирать обратную связь и итеративно улучшать стратегии, постепенно доводя работу с клиентами до совершенства. Система становится интеллектуальным центром сбытовой компании и позволяет улучшить ее ключевые процессы», – сказал Юлий Гольдберг, руководитель направления GlowByte.
Короткая ссылка
