A renegociação de dívidas é uma estratégia crucial para empresas que desejam recuperar créditos em atraso e, ao mesmo tempo, manter um relacionamento saudável com seus clientes. Uma das ferramentas mais eficazes nessa abordagem é a concessão de descontos, que incentiva o cliente inadimplente a quitar a dívida com condições mais atrativas. No entanto, para que essa estratégia seja eficiente e financeiramente sustentável, é essencial estabelecer uma metodologia estruturada para determinar o valor dos descontos, adaptando-os ao perfil de cada cliente e às características da dívida.
Neste artigo, discutiremos os fundamentos que orientam a criação de uma metodologia de desconto para renegociação de dívidas e, como exemplo prático, apresentaremos uma tabela de descontos desenvolvida com base em dados históricos e projeções de IA para maximizar a recuperação de crédito.
Metodologia de Desconto
A criação de uma metodologia de descontos passa por três fundamentos principais:
Segmentação do Cliente e da Dívida
Cada cliente e dívida apresentam características distintas que influenciam diretamente na probabilidade de recuperação e na necessidade de incentivo. Clientes com histórico de pagamento pontual, por exemplo, podem responder bem a descontos menores, enquanto devedores recorrentes ou de alto valor exigem condições mais atrativas para a negociação ser bem-sucedida.
A segmentação pode ser baseada em:
Perfil do Cliente: Identificado em três categorias principais: pontual (atrasos ocasionais), recorrente (atrasos frequentes) e alto valor (dívidas de montante elevado).
Tempo em Atraso: Classificado em curto (até 90 dias), médio (90-180 dias) e longo prazo (mais de 180 dias). O tempo em atraso afeta a chance de recuperação; quanto mais longo, maior o desconto necessário.
Valor da Dívida: Valores baixos, médios e altos requerem abordagens diferenciadas, já que o impacto financeiro da negociação e a capacidade de pagamento variam.
Margem de Desconto Sustentável
Para que a estratégia seja viável, é necessário calcular o percentual máximo de desconto que a empresa pode oferecer sem comprometer suas margens de lucro. Este cálculo envolve:
Custo da Dívida: Incluindo custos operacionais de concessão de crédito, custos de cobrança e juros acumulados.
Probabilidade de Recuperação: Dívidas com menor chance de recuperação exigem maiores descontos para atrair o cliente a pagar, enquanto dívidas recentes demandam um incentivo menor.
Impacto no Fluxo de Caixa: Um desconto à vista, por exemplo, oferece retorno imediato, sendo mais atrativo financeiramente do que um parcelamento longo com desconto similar.
Análise de Dados e Simulação de Cenários
Analisar os dados históricos de resposta dos clientes às tentativas de negociação é essencial para definir a tabela de descontos. Em muitos casos, o uso de um modelo de inteligência artificial (IA) ajuda a prever a faixa de desconto ideal para cada perfil e situação, otimizando a probabilidade de aceitação.
Com o treinamento do modelo de IA com base em dados como perfil do cliente, valor da dívida, tempo de atraso, tentativas anteriores de negociação e taxas de desconto oferecidas, é possível obter insights profundos sobre quais condições de desconto têm maior chance de sucesso em diferentes cenários.
Caso Prático: Tabela de Descontos Baseada em IA para Renegociação de Dívidas
Para construir uma base de dados sólida para treinar um modelo de IA que possa prever a melhor faixa de desconto para aumentar as chances de quitação de dívidas, é fundamental coletar um conjunto de dados históricos detalhados. Esse conjunto de dados deverá conter informações dos clientes, características das dívidas, histórico de pagamento, e tentativas anteriores de negociação (com taxas de desconto oferecidas e a resposta dos clientes).
Estrutura do Conjunto de Dados
ID do Cliente: Identificação única do cliente.
Perfil do Cliente: Categorização do cliente, como pontual, recorrente ou alto valor.
Valor da Dívida: Valor total da dívida em reais.
Tempo em Atraso (dias): Número de dias que a dívida está em atraso.
Histórico de Pagamento: Média de dias de atraso em dívidas passadas, pontualidade de pagamento.
Número de Tentativas de Negociação: Quantidade de tentativas de negociação que foram feitas com esse cliente.
Desconto Oferecido (%): Percentual de desconto oferecido em cada tentativa.
Opção de Parcelamento: Estrutura de pagamento oferecida (à vista, curto, longo prazo).
Resultado da Negociação: Se o cliente aceitou ou recusou a oferta.
Valor Pago (se aceito): Valor final pago pelo cliente após o desconto.
Prazo de Pagamento Acordado: Quantidade de parcelas acordadas (se parcelado).
Satisfação do Cliente: Medida de 1 a 5 para capturar a satisfação com a negociação, caso o cliente tenha dado feedback.
Geração de Dados para o Conjunto de Treinamento
Abaixo, descrevo os parâmetros e distribuições a serem usados para gerar um volume de dados considerável para o treinamento do modelo:
Perfis de Clientes (Distribuição):
Pontual: 30% dos clientes.
Recorrente: 50% dos clientes.
Alto Valor: 20% dos clientes (com valor de dívida significativamente maior).
Valor da Dívida (Distribuição):
Clientes Pontuais: R$ 500 a R$ 3.000.
Clientes Recorrentes: R$ 1.000 a R$ 7.000.
Clientes Alto Valor: R$ 10.000 a R$ 30.000.
Tempo em Atraso (Distribuição):
Curto Prazo (até 90 dias): 40% dos registros.
Médio Prazo (90-180 dias): 30% dos registros.
Longo Prazo (180+ dias): 30% dos registros.
Histórico de Pagamento (Distribuição):
Pontual: Média de atraso de 0 a 30 dias.
Recorrente: Média de atraso de 30 a 90 dias.
Alto Valor: Distribuição variada de atrasos médios entre 30 e 180 dias.
Número de Tentativas de Negociação:
1 a 5 tentativas, com uma média de 2 tentativas.
Desconto Oferecido (%):
Curto Prazo (até 90 dias): Entre 5-15%.
Médio Prazo (90-180 dias): Entre 15-30%.
Longo Prazo (180+ dias): Entre 25-50%.
Parcelamento (Distribuição):
À vista: 40% das tentativas iniciais.
Curto (3-6 parcelas): 30%.
Longo (7+ parcelas): 30%.
Resultados de Negociação (Taxa de Aceitação):
À vista: 60% de aceitação em perfis pontuais, 30% em recorrentes, 40% em alto valor.
Curto prazo: 50% em perfis pontuais, 40% em recorrentes, 35% em alto valor.
Longo prazo: 30% em pontuais, 50% em recorrentes, 60% em alto valor.
Satisfação do Cliente (Escala 1-5):
Baseada na resposta do cliente e no sucesso da negociação, com maior satisfação (4-5) em negociações bem-sucedidas e menores (1-3) em recusas ou tentativas mal-sucedidas.
Implementação do Modelo de IA
Após a geração do conjunto de dados, o modelo de IA pode ser treinado usando algoritmos de classificação, como árvores de decisão, florestas aleatórias ou redes neurais, para prever a probabilidade de aceitação de cada faixa de desconto oferecida com base nas variáveis listadas.
Aplicação do Modelo para Definir a Tabela de Desconto
Com o modelo treinado, ele pode ser aplicado a novos clientes com dívidas em atraso para sugerir a faixa de desconto com maior probabilidade de sucesso. Para definir a tabela de desconto:
Entrada de Dados do Cliente Novo: Informações sobre perfil, valor da dívida, tempo em atraso, histórico e tentativas anteriores (se houver).
Simulação de Diferentes Descontos: O modelo prevê a probabilidade de aceitação para cada faixa de desconto.
Recomendação do Desconto Ideal: O modelo sugere o desconto mais atrativo para o cliente, respeitando os limites de margem da empresa.
Resultado Final:
Perfil do Cliente | Tempo em Atraso | Valor da Dívida | Desconto para Pagamento à Vista | Desconto para Parcelamento Curto (3-6 parcelas) | Desconto para Parcelamento Longo (7+ parcelas) |
Pontual | Curto (até 90 dias) | R$ 500 - R$ 3.000 | 5-10% | 3-7% | 1-5% |
Médio (90-180 dias) | R$ 500 - R$ 3.000 | 10-15% | 7-10% | 5-7% | |
Longo (180+ dias) | R$ 500 - R$ 3.000 | 15-20% | 10-15% | 7-10% | |
Recorrente | Curto (até 90 dias) | R$ 1.000 - R$ 7.000 | 10-15% | 7-10% | 5-7% |
Médio (90-180 dias) | R$ 1.000 - R$ 7.000 | 15-20% | 10-15% | 7-10% | |
Longo (180+ dias) | R$ 1.000 - R$ 7.000 | 25-30% | 15-20% | 10-15% | |
Alto Valor | Curto (até 90 dias) | R$ 10.000 - R$ 30.000 | 20-25% | 15-20% | 10-15% |
Médio (90-180 dias) | R$ 10.000 - R$ 30.000 | 25-30% | 20-25% | 15-20% | |
Longo (180+ dias) | R$ 10.000 - R$ 30.000 | 40-50% | 30-40% | 20-30% |
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