En el dinámico y competitivo sector de Business Process Outsourcing (BPO), la capacidad de anticipar tendencias y optimizar operaciones es crucial para el éxito. Es aquí donde los modelos predictivos de analítica emergen como una herramienta poderosa, transformando la manera en que las empresas comprenden sus datos y toman decisiones estratégicas.

Estos modelos, basados en algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas, analizan grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real para identificar patrones, tendencias y relaciones causales. Su objetivo principal es predecir resultados futuros con un grado significativo de precisión, permitiendo a las empresas del sector ser proactivas.

Es bajo esta visión que Coguasimales BPO, ha incorporado modelos predictivos de analítica avanzada en sus operaciones, con un enfoque claro: maximizar el valor que genera tanto para aliados como para las personas con las que interactúan a diario.

Modelos que anticipan: Probabilidad de Pago y Probabilidad de Gestión

Actualmente, entre varios modelos que implementa la compañía, resalta dos modelos principales que actúan como brújula para la toma de decisiones:

• Probabilidad de Pago: Calcula la probabilidad de que un cliente realice al menos un abono mensual, basado en su comportamiento durante los últimos 12 meses.
• Probabilidad de Gestión: Mide la frecuencia con la que se logra establecer un contacto telefónico efectivo con una cuenta en ese mismo horizonte temporal.

“Estos modelos son alimentados por históricos estructurados de millones de registros, procesados mediante herramientas en Python que transforman los datos brutos en información predictiva y accionable”. Indicó Juan Lizarazo, Gerente de Analítica de Coguasimales BPO.

La relevancia de los modelos predictivos en el sector radica en su capacidad para abordar desafíos clave y desbloquear oportunidades significativas en diversas áreas operativas y estratégicas.

De datos a decisiones inteligentes

“Cada cuenta es clasificada en función de su comportamiento, asignándole una ´marca´ según los umbrales establecidos, es decir, Alta, Media, Baja o etiquetas como Nunca Paga o Nunca Gestionado. Estas clasificaciones permiten construir una matriz de segmentación poderosa, cruzando el nivel de pago con la gestión efectiva. Por ejemplo:

• Un cliente con Alta Probabilidad de Pago pero Baja Gestión es ideal para migrar a estrategias de autoservicio, reduciendo costos operativos.
• Un cliente con Alta Gestión pero Baja Probabilidad de Pago puede ser priorizado en campañas de refinanciación personalizadas.

Este enfoque nos permite crear hasta 18 segmentos operativos diferenciados, cada uno con tácticas específicas de contacto, canal y frecuencia” complementó Lizarazo.

El uso estratégico de modelos predictivos ha transformado las operaciones de Coguasimales BPO, optimizando la asignación de recursos, incrementando significativamente las tasas de recuperación y potenciando la eficiencia de sus equipos. Lo que anteriormente demandaba un extenso proceso de prueba y error, ahora se fundamenta en decisiones informadas, proactivamente calendarizadas y sólidamente respaldadas por la ciencia de datos.

Adicionalmente, la adaptación precisa de cada campaña a los atributos distintivos de cada cliente —desde la identificación del horario óptimo de contacto hasta el día preferente para realizar sus pagos— ha elevado notablemente la experiencia del usuario. Este nivel de personalización no solo fortalece la relación con el cliente, sino que también maximiza la probabilidad de éxito para sus aliados estratégicos.

Impulso a la industria BPO mediante analítica avanzada

“Creemos que la analítica predictiva revolucionará la industria BPO, pasando de la reacción a la proacción mediante predicción y segmentación inteligente. En Coguasimales BPO, innovamos con propósito para convertir la analítica avanzada en una ventaja competitiva sostenible, generando valor para aliados y clientes” concluyó Juan Lizarazo.

Redacción