Carlos Schmidt es Director Ejecutivo de Émerix para Latinoamérica. En Argentina, la firma lidera, en el sector financiero, el segmento de soluciones para la cobranza. Y en la región es proveedora de los primeros bancos de Uruguay, Chile, Ecuador y Panamá.
Usted suele referirse a cobranzas como la Cenicienta dentro de las empresas, ¿por qué?
Lo digo porque las áreas de marketing, que son las propulsoras de las ventas, han sido las primeras en tener herramientas como Data Analytics, Big Data, Data Mining y otras que les permitieron mejorar mucho el conocimiento sobre los clientes, hasta llegar en algunos casos a hacerle una oferta específica a cada uno. Ahí nació el “one to one”: saber qué les gusta, qué le molesta y qué prefiere ese cliente. Y así aumentar la probabilidad de compra. Por su parte el área de Riesgo siguió desde atrás esa tendencia, con sus modelos de evaluación y comportamiento, que complementaban a la propuesta única de compra con una evaluación de la voluntad de pago, basada en los antecedentes de clientes similares al potencial nuevo cliente. O del viejo, ya con sus propios antecedentes, si lo que se buscaba era darle más crédito. Mientras tanto Cobranzas miraba y recibía poca o nula inversión. Era la Cenicienta. Y con lo que tenía, se limitaba a usar estrategias genéricas y similares para todo el mundo. Concentrados en el canal de llegada al cliente. Por ejemplo, llamado telefónico, SMS, mensaje por WhatsApp), el tipo de acción (mandar advertencias, invitar a pasar por la sucursal) o el nivel de intensidad de los contactos (una vez a la mañana y otro a la tarde). Así, Cobranzas trataba, a diferencia del Marketing, a todos los deudores por igual. Y la mayoría de las veces sin saber la causa del retraso al momento de sentarse a negociar una forma de pago.
“Es crucial explorar y explotar datos propios y ajenos para hallar enseguida signos de atraso o incumplimiento”
En estos meses, ¿la pandemia le está dando lugar a la nueva cobranza?
Efectivamente, esas herramientas, antes privativas de Marketing, hoy pueden (y deben) ser usadas a fondo en la nueva cobranza. Porque explorar y explotar datos propios y ajenos para encontrar patrones de las causas de posibles atrasos o incumplimiento en plena pandemia, es un factor crucial para anticiparse al problema. Y, si llega, saber con qué estrategia tratarlo.
Pero a la vez usted suele poner la lupa sobre la carencia de información en las empresas, respecto de los datos propios?
Exacto, es que no se puede hacer Analytics si se carece de las variables relevantes básicas que me permiten separar a los infectados de los no infectados, de modo de buscarlos, agruparlos y correlacionarlos y darle una solución específica a cada grupo porque no son lo mismo, que es la premisa con que se trabajó hasta ahora. Y para ello debo definir y obtener los que hoy son los datos relevantes. Por caso, antes a un fabricante de papel se lo trataba sobre la base de cómo fluctuaba el precio del papel en el mercado como primer variable relevante. Hoy necesito mucho más. Ahora debo saber qué hace él con el papel, si hace papel higiénico o bolsas de papel. Y con eso no me alcanza todavía, porque debo saber si las bolsas son para el pochoclo del cine o para otro uso. Por el primero, el del papel higiénico, me ocupo y por el segundo, el de las bolsas, me preocupo. Para saber esto debo hurgar en los datos propios que me dirá que fabrica papel, y también datos de terceros, que me dirán si fabrica bolsas de papel. Y tal vez busque datos del diario o de Facebook, cuando firmaron el contrato de bolsas para pochoclos con un grupo de cines internacional, y así enterarme que las bolsas son para el cine. Por eso, para llegar a ese análisis, los datos propios muchas veces no alcanzan. Y además muchas veces los que tengo están incompletos o desactualizados.
Siguiendo con el ejemplo de las papeleras, ¿esas empresas y sus empleados podrían tener pronósticos de cumplimiento muy diferente de acuerdo a esa información relevante y actualizada?
Como le dije, antes de marzo hubiera bastado con mirar en algún sitio especializado cuál era el pronóstico sobre el rubro papel: si el precio iba a subir, las papeleras ganarían más, y sus empleados serían de bajo riesgo. Pero si se esperaba que el precio bajara, la empresa y sus empleados descendían a la B. Pero hoy no basta: en plena pandemia, una cosa es que venda papel higiénico, y otra muy distinta es que haga las bolsas para servir el pochoclo en los cines. Pero eso tampoco alcanza. Hoy debemos determinar si esas mismas bolsitas del pochoclo pueden ser reconvertidas en bolsas para empaquetar los productos que se envían por e-commerce, hoy en completa explosión. Y si es así, no solo les irá bien hoy, sino que les irá mucho mejor en el futuro si esta tendencia en ascenso de comprar online continúa una vez que la pandemia acabe. Así, en la nueva cobranza necesitamos una evaluación mucho más certera, que nos permita tener una solución para cada uno, de modo de saber cuál medicina darle, si hay que darle. El buceo de datos hecho con esa perspectiva nos permitirá que a los exitosos del papel higiénico no los llamemos, o que en todo caso los llamemos para ampliarle el límite de la tarjeta (y los de Marketing, agradecidos); que a los de la bolsita para todo uso les ofrezcamos capital de trabajo para reconvertirse y un plan de pagos más liviano para el corto plazo. Y con los que sólo pueden vender envoltorio de pochoclo a los cines, nos dedicaremos a desear que la pandemia pase rápido, a rezar, y a ofrecerles un plan de largo plazo, a ver si llegan.
Se trata de ahondar en la cantidad y calidad de los datos?
Sí, porque saber solamente que el empleado que pidió una tarjeta de crédito trabaja en una fábrica de papel (la primera derivada), no es suficiente. La pandemia, como novedad radical, nos exige que vayamos hasta la segunda, la tercera o la cuarta derivada para determinar cuál es el “medicamento” exacto que deberé darle a mi deudor según el grupo de riesgo en que se encuentra. Ha cambiado la relevancia de los datos. Y eso quiere decir que hay que bucear, integrar, agrupar y testear para que los resultados sean razonables y encontrar el remedio. Y no llegar al absurdo de ofrecerle el mismo plan de pago al empleado del papel para pochoclo que a los empleados del laboratorio que producirá la vacuna para el Covid-19.
¿Qué depara el futuro pospandemia para Cobranzas?
Hay dos condiciones que acorralan al área. Primero, las capacidades necesarias para el uso de las nuevas herramientas y, segundo, la urgencia con que se debe actuar. Con una paradoja temporal: en las capacidades se necesita tiempo para aprenderlas, en su aplicación falta tiempo para implementarlas. Y tal vez la única solución sea salir a comprarlas.
Vemos que la situación de atraso y endeudamiento se está incrementando cada día que pasa?
Exacto. Y eso demanda ya adquirir tanto sistemas como habilidades, para lograr acortar la brecha del tratamiento. Y esas soluciones deberán aprovecharse de lo que hoy la tecnología nos ofrece: por un lado, la velocidad de obtener capacidad de almacenamiento y de procesamiento que nos da la nube. Segundo, la posibilidad de tener sistemas que permitan dar la respuesta correcta e inmediata ante cada evento de negocio que se presente. Tercero, no limitarse a guardar en línea el resultado de lo que se actúa, sino que además responda a ese resultado con un nuevo evento de negocio que se le presenta. Hay herramientas que facilitan la búsqueda y análisis, que permiten localizar datos, voces o imágenes, para deconstruirlos, ir a las causas y formar los nuevos patrones de acción anta cada evento. Y por último, que la guarda y el uso de esos nuevos modelos de datos relevantes sean flexibles y operen como una extensión o complemento de la antigua arquitectura de datos propia, correcta pero inflexible a los cambios urgentes que se requieren.
