Kapitel 1
Forderungen im Kontext: Mit Daten den richtigen Kurs finden
Lassen Sie Zahlen für sich sprechen
Zuallererst: Erfolgreiches Forderungsmanagement beginnt mit Verständnis. Je mehr Einblick Sie in das Verhalten, die Vorlieben und die Schmerzpunkte Ihrer Kundinnen und Kunden haben, desto besser können Sie Ihren Ansatz anpassen – und das beginnt mit Daten. Ob Gesprächsabschriften, Zahlungshistorien, bevorzugte Kanäle oder Risikoscores – die Erkenntnisse sind vorhanden. Es ist nur eine Frage, wie Sie sie für sich nutzen. Die smartesten Strategien im Forderungsmanagement werden durch KI-Automatisierung und Analysen angetrieben. Laut McKinsey verzeichnen Unternehmen, die KI im Forderungsmanagement einsetzen, eine Verbesserung der Einzugsquote um 10%, eine Senkung der Kosten pro Einzug um 40%, eine Steigerung der Kundenzufriedenheit um 30% und einen Rückgang der Betriebskosten um 40%¹. Daten decken nicht nur verborgene Muster auf, sondern helfen Teams auch, Reibungspunkte zu erkennen, bevor sie zu Zahlungsausfällen werden. So können Unternehmen schneller und empathischer handeln, den Erfolg steigern und gleichzeitig die Customer Experience wahren.
Drei Bereiche, auf die sich Inkassounternehmen mit KI am stärksten fokussieren
- Vorhersagen von Kontensegmentierung
- Zahlungsausgänge vorhersagen
- Self-service/virtual2
So sieht’s in der Praxis aus:
Sprach- und Textanalyse nutzen, um typische Einwände und Unsicherheiten in Zahlungsgesprächen aufzudecken
Früh für saubere Daten sorgen, damit weniger Kontaktversuche ins Leere laufen und alle entspannter bleiben.
Erinnerungen und Nachrichten automatisch verschicken, passend zum Verhalten und individuellen Präferenzen.
Auf Echtzeit-Insights zugreifen, um Fehler zu verhindern und die passenden nächsten Schritte zu wählen.
Praxisnahe Ergebnisse
Daten nutzen, um PTP und Zahlungs-Erfolge zu steigern
Eine Top-Motorradmarke setzte auf Foundever, um mithilfe von Interaktions-Analysen ihr Forderungsmanagement zu optimieren.
Das Ziel war, eine Forderungs-Struktur zu schaffen, die mehr Übersicht und Effizienz bietet:
- PTP-Interaktionen werden genau analysiert, um Chancen für geplante Zahlungen zu erkennen.
- Gleichzeitig kann unterschieden werden, wann ein Agent eine Zahlung direkt einplant und wann nur ein PTP vereinbart wird.
- So können Agenten konsequent die richtigen Schritte umsetzen – und durch gezielte, alarmgesteuerte Strategien werden die geplanten Zahlungen maximiert, was insgesamt die Einnahmen steigert.
Die Ergebnisse
Steigerung der PTPs von 66 % auf 72 %
Steigerung der Zahlungseingänge von 2,3 Mio. $ auf 3 Mio. $
Das Ziel ist daten-basierte Empathie
Es liegt nahe zu denken, dass Automatisierung und Analytik die Kundeninteraktionen entfremden. Tatsächlich ist das Gegenteil der Fall: Richtig eingesetzt helfen Daten, die Ansprache zu personalisieren, unnötige Reibung zu vermeiden und den Inkassoprozess weniger wie eine reine Transaktion und mehr wie ein Gespräch wirken zu lassen – ein Gewinn für beide Seiten.
1 – McKinsey, „The promise of generative AI for credit customer assistance“, mckinsey.com. 2 – TransUnion, „Debt collection industry annual report“, transunion.com.
Ebook
Was gutes Forderungsmanagement mit CX zu tun hat: Menschlichkeit und Effizienz in Einklang bringen
