Segmentation via scoring prédictif

L'approche sur mesure augmente le succès des efforts de recouvrement

« Le bon message, au bon moment, via le bon canal. Telle est la clé pour recouvrer avec succès des factures impayées. » explique Sabine D'haen, Operations Director chez Intrum.

« De nombreuses entreprises mettent en œuvre un approche identique pour leur gestion des débiteurs. Cela donne parfois de bons résultats, parfois de mauvais. À vrai dire, il ne faut pas mettre tous les mauvais payeurs dans le même panier : certains ne peuvent pas payer à temps, d'autres font exprès de payer en retard et d'autres encore sont tout simplement négligents ou insouciants. »

Intrum connaît mieux vos clients

L'immense quantité de données de paiement dont dispose Intrum donne un aperçu unique du comportement de paiement de millions de consommateurs belges.

Par le biais de statistiques complexes, ces données sont regroupées par consommateur en un seul score pratique. Ce score nous donne un bonne idée du comportement de paiement à attendre du mauvais payeur et des actions à entreprendre pour l'inciter au mieux à régler ses impayés.

Nouveau modèle score : Le scoring prédictif

Nous avons entre-temps remplacé notre ancien modèle de « scoring pondéré » par du « scoring prédictif », où les données actuelles et historiques sont analysées pour établir des prévisions sur les évènements futurs.

« Non, nous ne sommes pas devins », plaisante Sabine D'Haen. « Nous ne pouvons pas prévoir à 100 % la façon dont un individu va réagir à une piqûre de rappel. Nous savons tout de même très bien à quel comportement nous pouvons principalement nous attendre de la part d'un certain groupe d'individus. »

« Le modèle de scoring nous autorise à différencier notre approche de recouvrement en fonction de la nature du mauvais payeur. », poursuit l'Operations Director. « Exemple : assez tôt dans le parcours de recouvrement, nous suggérerons un plan d'apurement uniquement à un sélection restreinte et très précise de mauvais payeurs. »

Le modèle score suédois, adapté pour le marché belge

Le modèle de « scoring prédictif » que nous appliquons aujourd'hui en Belgique, nous vient de nos collègues en Suède, où ce type de scoring est utilisé depuis plus longtemps avec succès. Ce n'est pas pour rien que la Suède est un pays où le problème de « créance irrécouvrable » est très faible, en comparaison avec d'autres pays européens.

Le modèle est une compilation de données pertinentes reliées entre elles par un formule, un algorithme. La pertinence de nos données a été mise à jour grâce au data mining. Nous avons ainsi remarqué par exemple une très forte corrélation entre la non-réaction aux rappels de paiement et le non-paiement de dettes dans les 48 derniers mois.

Le manque de données est parfois un bon indicateur. Le fait de ne pas connaître un numéro de téléphone a par exemple une valeur prédictive relativement importante pour un comportement négatif de paiement.

Champion-challenger : Le test A/B

Notre modèle de scoring prédictif est par ailleurs « autodidacte ». Nous testons continuellement de nouvelles possibilités tant auprès des débiteurs « faciles » que des débiteurs « difficiles » : un nouveau canal de communication, un nouveau contenu pour nos lettres de rappel et nos scripts téléphoniques ou encore un flux de recouvrement totalement différent.

C'est en innovant en permanence qu'une agence de recouvrement peut obtenir de bons résultats. Notre approche très axée sur la performance garantie une relation gagnant-gagnant entre Intrum et ses clients. Aujourd'hui, mais aussi à l'avenir, assurément.

 

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