Diante da inadimplência, como a recuperação de crédito pode ser inteligente, eficiente e respeitosa? A cultura data-driven é dos caminhos, permitindo abordagens mais personalizadas e eficazes, e respeitando o momento e a capacidade de pagamento de cada consumidor.
“O mundo dos dados está revolucionando diversos setores, e não poderia ser diferente na área de recuperação de crédito. Assim, precisamos pensar a questão do Open Finance e como essa transformação tem mudado”, comenta Thomas Conti, professor de Economia do Insper.
O Open Finance, criado pelo Banco Central em 2021, é, basicamente, um sistema de compartilhamento de dados. O BC tomou como base o Open Banking, iniciado na Inglaterra e em alguns países da Europa, e fez adaptações para a realidade do mercado local. O objetivo é fomentar a concorrência, dando ao cliente o controle sobre seus próprios dados. Ele pode decidir com quem quer compartilhá-los, quando e como quiser. As instituições, por sua vez, conseguem consultar o extrato e a movimentação financeira, ver os produtos oferecidos pelos concorrentes e, com isso, oferecer melhores taxas e produtos mais personalizados.
O desafio de recuperação de crédito
“Atualmente, temos cerca de 90 milhões de consentimentos de pessoas físicas, o que representa 60 milhões de CPFs únicos e aproximadamente 700 mil de pessoas jurídicas”, pontua Helena Passos, head de Dados e Planejamento da Recovery. “Um desafio importante é o cliente entender o real benefício de se conectar e compartilhar seus dados. Ele precisa compreender que, no médio prazo, há um ganho. Além disso, precisa sentir-se seguro para dar o consentimento em sua conta principal.”
Hoje, nesses 90 milhões de consentimentos, a maior parte é de contas secundárias, ou até terciárias. Isso diminui a relevância dos dados, afinal, o que interessa ao programa é justamente analisar a movimentação para, a partir disso, oferecer melhores produtos. Sem movimentação, a leitura do perfil do cliente fica limitada. Outro ponto importante sobre os dados, frisa Helena, diz respeito a eles serem trocados de forma bruta entre instituições em um volume gigantesco. Isso traz um grande desafio de processamento e interpretação. O ponto é: como traduzir isso em algo utilizável, especialmente na cadeia de cobrança?
“Na cobrança, temos alguns usos possíveis. Começando pelas informações cadastrais, que são bastante atualizadas. Assim, conseguimos fazer um alinhamento melhor”, relata a executiva da Recovery. “Outro desafio é que não conseguimos ter uma leitura clara da movimentação bancária de trabalhadores informais ou de clientes ainda não totalmente bancarizados. Nisso, o Open Finance surge como um aliado.”
Com acesso à movimentação do cliente, é possível usar o score para segmentar melhor o tipo de cliente, definir políticas e criar gatilhos internos. Com isso, é possível ainda visualizar entradas – como Pix ou valores recebidos via CNPJ – e todos os gastos, essenciais ou não. Isso permite acionar o cliente certo, no momento certo, com a política e oferta certas.
Era de inteligência de crédito
Além disso, na Recovery, é possível aprimorar a data de vencimento da dívida, observando os dias com maior entrada e menor saída de recursos essenciais. Com isso, o resultado na cobrança é mais eficiente, com menor custo de acionamento, maior efetividade no contato, melhor conversão e menor taxa de quebra. Mas, o principal beneficiado é o usuário. No fim das contas, ele é menos incomodado. Em vez de receber 10 ou 15 ligações por mês, ele pode receber uma ou duas, de forma efetiva.
“Vivemos uma nova era da cobrança. Não mais uma era da insistência, mas sim da inteligência. Com os dados do Open Finance, conseguimos ter um objetivo claro. Assim, a cobrança vira um serviço e deixa de ser uma dor para o cliente”, complementa Helena.
Luiz Gava, diretor de Cobrança e Recuperação de Crédito do PicPay, relata ainda haver um grande desafio em ampliar a base de clientes com autorização no Open Finance, especialmente na área de cobrança. O número de adesões ainda é tímido para permitir o uso em larga escala. Ao mesmo tempo, a natureza dessas informações rompe paradigmas na lógica da cobrança.
“Tradicionalmente, lidamos com dados negativos, como negativação, apontamentos no Banco Central, ou informações antigas do relacionamento anterior com o cliente. Essas informações, na cobrança, muitas vezes têm validade limitada. O Open Finance quebra esse paradigma ao trazer dados atualizados e, mais do que isso, dados transacionais. Quanto o cliente recebe, quanto gasta, como utiliza cartão, entre outras informações”, pontua.
Isso parte do pressuposto da confiança e da credibilidade do Open Finance para o cliente. A ferramenta, segundo Rogério Maia, senior manager of Billing & Collection Infrastructure da TIM, poderia ser mais explorada se houvesse uma aderência maior.
“Isso faz todo sentido para o uso na cobrança. Permitir o acesso detalhado ao comportamento de pagamento do cliente e identificar o momento certo em que ele pode pagar são, sem sombra de dúvida, informações extremamente relevantes para que a gente possa ser cada vez mais inteligente no processo de cobrança”, reforça.
Estratégia de dados
O uso dos dados tem uma dimensão estratégica. As equipes de modelagem precisam extrair, trabalhar esses dados e construir modelos. Nas equipes de cobrança, essa cultura tem evoluído.
“Hoje, temos uma plataforma única de dados, com toda a parte de governança, documentação, camadas de dados brutos e camadas resumidas, prontas para o cliente final utilizar”, destaca Helena Passos, da Recovery. “Temos áreas específicas de dados, com engenharia, ciência de e modelagem, que, juntas, formam esse pilar e ajudam a disseminar a cultura de dados na empresa. Isso vem sendo desenvolvido especialmente nos últimos dois anos.”
Na Recovery, os times de dados e de negócio trabalham de forma próxima. Os dados trazem insights, provocações, e ajudam a transformar a mentalidade da área de negócio. Ao longo dos últimos anos, a área de dados foi se tornando dona do negócio, ensinando as áreas operacionais a pensar de forma crítica e orientada por analytics.
“Um diferencial é que o negócio traz o abstrato para a prática. Não ficamos só na teoria, seja em modelagem, análise, projeção ou indicadores. Estamos sempre pensando de forma tática, no dia a dia. Temos vários indicadores e vamos ensinar o negócio a pensar juntos. Também damos muita atenção aos indicadores online. Há modelos e projeções que são construídos de forma conjunta, e fazemos muitas reuniões de alinhamento, em que a área de dados lidera reuniões de performance e resultados, sempre instigando, provocando o negócio a pensar diferente, e os dados a pensarem fora da caixinha”, relata Helena.
Uma questão de sobrevivência
Para Rogério Maia, da TIM, a metodologia de uso de dados é essencial e, quem não aplicá-la, não sobreviverá por muito tempo. Além disso, é essencial identificar as informações que, de fato, determinam o sucesso do negócio. Naturalmente, o que é determinante para o negócio se sustenta em um tripé: ter uma taxa de recuperação alta, com baixo custo e menor esforço.
“Mas, na prática, em muitos negócios, nem sempre se observa isso. Às vezes, se insiste em indicadores que demandam mais esforço e energia, mas que não influenciam no processo de cobrança. Então, hoje, a cultura de dados na cobrança é, de fato, uma questão de sobrevivência”, frisa Rogério.
Nos últimos 10 anos, relembra Luiz Gava, do PicPay, a cobrança passou por uma mudança de paradigma importante. Saiu de uma área quase que estritamente operacional – a imagem era de uma pessoa com telefone – para um negócio mais estratégico. E, o que tornou isso possível foi o uso da informação.
“Passamos a usar dados, segmentações, a classificar melhor os perfis que devemos abordar. Na minha opinião, a informação foi o grande divisor de águas, tirando a cobrança do campo operacional e levando para um plano estratégico. Hoje, a área de cobrança se tornou uma das mais complexas justamente pela multidisciplinaridade. Mas, tudo começa com a segmentação: se você não sabe para quem deve atuar, todo mundo acaba sendo tratado da mesma forma”, diz.
Automatizar ou humanizar?
O executivo do PicPay faz ainda a seguinte comparação: é como ter uma biblioteca e não saber ler. Quando você aprende a ler – ou seja, a interpretar os dados –, tudo muda.
“Parte dessa biblioteca de dados vem junto com uma tecnologia que permite, depois de criadas as rotinas e análises, automatizar parte do processo: seja análise, direcionamento ou forma de cobrança”, pontua Thomas Conti, do Insper. “Mas, aí entra um dilema: até que ponto automatizar é eficiente? E será que, em alguns casos, não seria mais eficiente humanizar? Entendendo ‘humanizar’ como interpretar, compreender o cliente. Como lidar com esse desafio?”
O termo “humanização”, completa Luiz Gava, por si só já é complexo. Humanizar não é necessariamente colocar uma pessoa no atendimento, mas tratar quem está do outro lado com empatia, entender a dor daquela pessoa e o que ela precisa neste momento.
“A automação, hoje, é essencial para qualquer operação média de cobrança. Não dá para sobreviver sem ela: oferece escala, velocidade e eficiência de custo. Mas, a empatia precisa vir junto. Então, como equilibrar? Trazendo dado e analytics para a mesa”, sugere. “Se eu sei, com alto grau de precisão, o que causou determinado problema para um grupo de pessoas e o que elas precisam agora, consigo atuar em escala, mas de forma personalizada.”
Helena, Passos, da Recevery, concorda que se trata de um equilíbrio entre automação e empatia. “Pensamos muito em tecnologia, que de fato vem para ajudar na agilidade, mas, por enquanto, ela não substitui o humano. Porque há a questão da empatia, da emoção, da ética, e isso a tecnologia ainda não substitui. A automação, de forma geral, ajuda muito. Podemos fazer uma melhor segmentação de dados. Mas, talvez o mais relevante seja repensar a segmentação que fazemos”, complementa
Tecnologia para a experiência de recuperação
Os avanços tecnológicos também podem dar muito feedback sobre a jornada do cliente, criticar a jornada e permitir melhorias contínuas. No fundo, a tecnologia, a automação e a Inteligência Artificial (IA) surgem para complementar, especialmente na parte de jornada.
“Costumo dizer que a experiência do cliente com cobrança não deveria ser a soma de pequenas interações desconectadas, mas uma linha contínua. Idealmente, o cliente deveria começar um atendimento no WhatsApp e, se quiser, terminar com um humano; começar com um chatbot e terminar no site. E, com automação e tecnologia, nosso papel é tentar reduzir os atritos para a jornada ser fluída. Agora, o grande diferencial do atendimento humanizado é saber ouvir o cliente. Mais do que ouvir, é entender o momento do cliente. Conectar-se com aquele momento e, a partir daí, oferecer uma proposta mais assertiva”, defende a executiva da Recovery.
As pessoas são diferentes, reforça Rogério Maia. Diante disso, o mais importante é ter disponíveis todos os canais que o cliente desejar utilizar. Seja WhatsApp, um portal de renegociação ou um canal humano. O objetivo das empresas deve ser resolver a situação do cliente no canal que ele preferir.
“O importante hoje é que o cliente, no seu próprio dispositivo, diga: ‘Eu tive a melhor experiência de cobrança’. Por isso trazemos o NPS também para dentro dos canais, porque entendemos que, no momento da cobrança, o que prevalece é a continuidade desse cliente. É isso que vai gerar novas receitas. O foco é manter esse cliente ativo na base”, finaliza o representante da TIM.
