Segmentação

Segmentar corretamente a base de clientes permite identificar perfis de devedores e personalizar abordagens de cobrança, aumentando as chances de recuperação de dívidas e reduzindo custos operacionais. Com o uso de Inteligência Artificial (IA) e dados históricos, é possível criar uma segmentação robusta, que vai além das classificações tradicionais, oferecendo uma visão aprofundada e estratégica dos clientes.

Neste artigo, apresentamos os fundamentos da metodologia de segmentação inteligente de clientes e dívidas. Também incluímos um exemplo prático utilizando dados hipotéticos e IA para desenvolver uma segmentação eficiente e prática.

Fundamentos da Metodologia de Segmentação Inteligente

Para construir uma segmentação que maximize a eficiência da cobrança, é necessário entender as variáveis que influenciam o comportamento de pagamento dos clientes e o risco de inadimplência. Esses fundamentos incluem:

1. Análise do Perfil do Cliente e Histórico de Pagamento

   • Cada cliente possui características próprias, que impactam seu comportamento em relação ao pagamento de dívidas. Conhecer o perfil do cliente (pontual, recorrente, alto valor, entre outros) e seu histórico de pagamento permite antecipar a probabilidade de quitação ou de atraso.

2. Segmentação por Valor da Dívida e Tempo em Atraso

   • O valor da dívida e o tempo em atraso são determinantes para definir o grau de risco de cada dívida e a melhor abordagem de cobrança. Dívidas mais altas e com longo tempo em atraso exigem estratégias de recuperação diferentes das de valores baixos e com menor tempo em atraso.

3. Classificação de Clientes por Resposta a Tentativas de Cobrança

   • A resposta de cada cliente às tentativas de cobrança anteriores é uma variável importante para o sucesso da segmentação. Um cliente que não responde a tentativas anteriores pode exigir uma abordagem mais intensiva, enquanto um cliente que já demonstrou intenção de pagamento pode responder bem a um contato amigável e flexível.

4. Utilização de IA para Identificar Padrões de Comportamento e Risco

   • A IA permite que se identifiquem padrões ocultos nos dados, estabelecendo grupos de clientes com comportamentos e necessidades similares. Com o treinamento do modelo de IA, é possível criar uma segmentação baseada em múltiplas variáveis (perfil, valor da dívida, histórico de resposta, entre outras) e melhorar a precisão das estratégias de cobrança para cada grupo.

     
     

Estrutura da Base de Dados Hipotética

Para construir um modelo de IA eficiente, foi criado um conjunto de dados com as seguintes informações:

1. ID do Cliente: Identificação única do cliente.

2. Perfil do Cliente: Pontual, recorrente ou alto valor.

3. Valor da Dívida: Valor total da dívida em reais.

4. Tempo em Atraso (dias): Número de dias que a dívida está em atraso.

5. Histórico de Pagamento: Média de dias de atraso em dívidas passadas.

6. Número de Tentativas de Cobrança: Quantidade de tentativas de cobrança com esse cliente.

7. Resposta às Tentativas Anteriores: Se o cliente respondeu ou ignorou as tentativas anteriores.

8. Preferência de Canal de Cobrança: Canal preferido do cliente (SMS, e-mail, telefone, WhatsApp).

9. Satisfação com Abordagens Anteriores: Classificação de 1 a 5, capturando a satisfação do cliente com as abordagens de cobrança anteriores (caso o feedback tenha sido fornecido).

Treinamento do Modelo de IA para Segmentação Inteligente

Após definir o conjunto de dados, utilizamos o modelo de IA, especificamente um algoritmo de agrupamento (clustering), como o K-means ou Hierarchical Clustering, para identificar padrões e segmentar os clientes. O modelo analisou todas as variáveis da base de dados para identificar clientes com características e comportamentos similares.

Segmentos Identificados pelo Modelo de IA

Com base nas variáveis analisadas, o modelo de IA segmentou a base de clientes em quatro grupos principais:

1. Grupo 1: Clientes de Baixo Risco e Atraso Curto

   • Características: Perfil pontual, dívida de baixo valor (até R$ 3.000) e atraso de até 90 dias.

   • Abordagem Sugerida: Cobrança leve, preferindo o canal de comunicação de escolha do cliente (ex.: WhatsApp ou SMS) e oferecendo um pequeno incentivo para pagamento à vista.

2. Grupo 2: Clientes com Atraso Moderado e Alta Sensibilidade ao Canal

   • Características: Perfil recorrente, dívida de valor médio (R$ 3.000 - R$ 10.000) e entre 90 e 180 dias de atraso.

   • Abordagem Sugerida: Estratégia personalizada no canal preferido (ex.: WhatsApp ou e-mail), com incentivos de parcelamento moderado, pois esses clientes costumam responder bem a abordagens no canal certo.

3. Grupo 3: Clientes de Alto Valor com Longo Atraso e Baixa Resposta

   • Características: Perfil alto valor, dívida acima de R$ 10.000 e com atraso de mais de 180 dias. Tendem a ignorar tentativas anteriores de cobrança.

   • Abordagem Sugerida: Estratégia intensiva com abordagens mais frequentes (como telefone e e-mail), e maiores incentivos financeiros, incluindo descontos substanciais para quitação à vista.

4. Grupo 4: Clientes de Atraso Prolongado com Alta Taxa de Resposta

   • Características: Perfil recorrente, dívida média, atraso de mais de 180 dias e alta taxa de resposta.

   • Abordagem Sugerida: Parcelamento flexível com incentivos progressivos, priorizando um canal direto como telefone. Esses clientes geralmente estão dispostos a negociar, mas necessitam de maior flexibilidade nas condições de pagamento.

     
     

Exemplo Prático de Aplicação da Segmentação

Abaixo estão exemplos de clientes hipotéticos e a abordagem recomendada de acordo com a segmentação identificada pelo modelo de IA.

Exemplo 1: Cliente do Grupo 1 - João

• Dívida: R$ 1.200,00

• Tempo em Atraso: 45 dias

• Abordagem Recomendada: Contato amigável por WhatsApp com um incentivo para pagamento à vista de 5%. Devido ao baixo risco e ao histórico positivo, espera-se uma boa resposta com uma abordagem leve.

Exemplo 2: Cliente do Grupo 3 - Maria

• Dívida: R$ 25.000,00

• Tempo em Atraso: 210 dias

• Abordagem Recomendada: Ligação telefônica com proposta de desconto agressivo para quitação à vista de 30%. Para clientes com alta dívida e longo atraso, o incentivo financeiro é essencial para motivar o pagamento.

Exemplo 3: Cliente do Grupo 4 - Carla

• Dívida: R$ 5.000,00

• Tempo em Atraso: 200 dias

• Abordagem Recomendada: Proposta de parcelamento flexível em 10 parcelas com incentivo progressivo e contato via telefone. Como Carla costuma responder às tentativas, essa abordagem flexível maximiza a chance de acordo.

  
  

Vantagens da Segmentação Inteligente com IA

1. Maior Eficácia na Recuperação de Crédito: Com uma segmentação bem definida, é possível direcionar a abordagem mais eficaz para cada grupo de clientes, aumentando as chances de recuperação.

2. Redução de Custos Operacionais: Ao focar nas abordagens com maior probabilidade de sucesso, a empresa evita tentativas de cobrança ineficazes, otimizando os recursos.

3. Personalização e Preservação do Relacionamento: A segmentação inteligente permite criar estratégias personalizadas que respeitam o perfil e o comportamento do cliente, preservando o relacionamento e minimizando desgastes.

   
   

Conclusão

A criação de uma segmentação inteligente de clientes e dívidas, baseada em IA, é uma metodologia que promove uma recuperação de crédito mais eficaz e sustentável. A segmentação estruturada conforme o perfil, valor da dívida, tempo em atraso e histórico de resposta possibilita uma abordagem mais assertiva e personalizada. Com o uso de dados históricos e IA, as empresas podem otimizar o processo de cobrança, maximizando a recuperação de crédito enquanto minimizam custos e fortalecem o relacionamento com seus clientes.