Data ja sen hyödyntäminen

 

Raportointi ja erilaiset seurannat ovat palvelun perusominaisuuksia, erityistä lisäarvoa saavutetaan data-analytiikalla ja esimerkiksi sen tuottamilla ennustemalleilla.

Raportointi on saatavien hallinnassa nykyään pakollinen osa palvelua, ja sitä edellytetään lähes kaikista toiminnoista. Varsinaista lisäarvoa voidaankin yhteistyökumppanille tuottaa erilaisilla loppuasiakasdataan perustuvilla ennustemalleilla. Oleellisten tietojen poimiminen ennustemalleista ja niiden esittäminen visualisoitujen mittaristojen avulla auttaa yhteistyökumppania näkemään ydinkohdat helposti ja nopeasti yhdellä silmäyksellä.

Dataa riittää tänä päivänä vaikka mihin käyttöön, rajana on vain mielikuvitus. Tärkeimmät data-analytiikan saatavien hallintaan tuottamat hyödyt voidaan kuitenkin kiteyttää kolmeen kohtaan:

• Kassatilanteen parempi ennustaminen

• Takaisinsaannin tehostaminen

• Luottokelpoisuuden arvioiminen

Kun kassatilanne ja –ennuste ovat hallussa, on tulevaisuutta helpompi suunnitella

Takaisinsaanti-, kassavirta- ja luottotappioennusteet mahdollistavat paremman näkymän saamisen kassatilanteeseen. Ne helpottavat oleellisesti kassavirran hallintaa ja sitä kautta liiketoiminnan tulevaisuuden suunnittelua.

Takaisinsaanti- ja kassavirtaennusteet mahdollistavat yhteistyökumppanille tulevaisuuden suunnittelun myös hankalammin perittävissä olevien saatavien osalta.

Luottotappioennuste taas auttaa yhteistyökumppania varautumaan niihin saataviin, joita ei pystytä kotiuttamaan. Lisäksi voidaan ennustaa esimerkiksi niiden saatavien lukumäärä ja arvo, jotka päätyvät myydyiksi perintätoimia hoitavalle yritykselle.

Data- ja scoring-malleilla voidaan tehostaa takaisinsaantia

Dataan ja scoringiin pohjautuvilla saatavienvalvontaprosesseilla voidaan tehostaa saatavien kotiuttamista. Tilastollisten menetelmien avulla voidaan vertailla eri toimintatapoja ja valita oikea perintätoimenpide oikeaan aikaan kullekin loppuasiakkaalle, mikä hyödyttää yleensä niin yhteistyökumppania kuin loppuasiakasta.

Datan avulla voidaan esimerkiksi laatia optimoituja maksusuunnitelmia, joista loppuasiakkaan on realistista suoriutua ja joilla samalla varmistetaan yhteistyökumppanin saatavien kotiuttaminen. Näin voidaan rakentaa sekä yhteistyökumppanin että loppuasiakkaan näkökulmasta kokonaisedullisin ratkaisu. Saatavienhallintaprosessien kustannustehokkuus parantaa loppuasiakaskokemusta ja asiakastyytyväisyyttä.

Älykkäiden scoring-mallien avulla voidaan etenkin teleoperaattori- ja energialiiketoiminnoissa luoda myös loppuasiakasystävällisiä ratkaisuja liittymien ja palveluiden sulkulogiikkaan. Viivästynyt lasku ei tällöin aiheuta automaattisesti palvelun sulkua, vaan malli osaa tunnistaa yksittäisen viiveen niillä asiakkailla, jotka ovat joka tapauksessa maksamassa laskunsa. Näin tuotetaan parempaa palvelua loppuasiakkaalle, ja asiakassuhde voi jatkua saumattomasti silloin kun se on kaikkien osapuolten intressissä.

Päättele, kuka on luottokelpoinen ja kuka ei

Datan hyödyntäminen mahdollistaa myös yhteistyökumppanin luottopolitiikan optimoinnin prosessin aikana tehtävien havaintojen perusteella. Näin pystytään kustannustehokkaasti päättelemään mm. kenelle kannattaa myöntää luottoa tai myydä laskutettavaa palvelua. Esimerkiksi matkapuhelinliittymien kohdalla pystytään poimimaan riskiasiakkaat, jotka saattavat tilata huomattavilla summilla mobiilipalveluja liittymän avaamisen jälkeen aikomattakaan maksaa liittymälaskuaan.

Pitkälle vietyjen datamallien rakennukseen saattaa toisinaan liittyä arkaluontoista dataa, joka voi antaa tilastoihin perustuvia viitteitä asiakkaan maksukäyttäytymisestä. Ensiarvoisen tärkeää saatavien valvonnassa apuna käytettävässä analytiikassa onkin, että dataa käsitellään luottamuksellisesti GDPR -raamien rajoissa eikä mitään arkaluontoista dataa käytetä mallien rakentamisessa hyväksi.

Kiinnostuitko?

Jätä yhteystietosi, niin asiantuntijamme auttavat löytämään tarpeisiisi sopivan ratkaisun.

Lähetä meille yhteystietosi