Presentación de un caso práctico de éxito (business case) sobre scores de cobranzas en una empresa de telecomunicaciones. Presentación realizada en el marco del 5º Congreso Nacional de Crédito y Cobranzas, Chile 2010

1. Scores de Cobranzas

2. Contenido
1. El caso
2. La solución
3. El Score de Cobranzas
4. La optimización de la estrategia
5. Los resultados

3. El caso
Compañía de telecomunicaciones líder que desea
mejorar su gestión de la cobranza por dos vías:
- Reducir su cartera morosa
- Contener los costes de gestión de la misma
Parten de la siguiente situación:
- Gestionan activamente la cartera de impagados en base a
reglas expertas
- Disponen de software que les permite parametrizar reglas
y ser ágiles en el cambio de criterios
- Los criterios de admisión son poco estrictos
Gestionan básicamente un producto, pero tienen
diversidad de clientes:
- Residenciales
- Autónomos
- Empresas

4. La solución
R. Bajo R. Medio R. Alto R. Muy alto
Se plantean 3 cuestiones:
Se plantean 3 cuestiones: 120%
100%
Cómo clasificar aamis clientes
Cómo clasificar mis clientes
80%
para : :
para 60%
- - Scoring de Cobranzas: me
Scoring de Cobranzas: me 40%
clasifica al cliente en función de su
clasifica al cliente en función de su
probabilidad de recuperación
probabilidad de recuperación
20%
0%
% de clientes % de casos de cobranzas % desactivaciones por impago
R. Muy alto 5% 19% 77%
Cómo decidir qué estrategia
Cómo decidir qué estrategia
R. Alto
R. Medio
6%
12%
18%
20%
12%
7%
aplico aacada tipo de cliente:
aplico cada tipo de cliente:
R. Bajo 77% 43% 4%
- - Análisis de Cobranzas: la clave
Análisis de Cobranzas: la clave % efectividad * Exposición media
está en poder determinar la Costo-beneficio (RoI) =
está en poder determinar la Costo de la acción
rentabilidad de las acciones en
rentabilidad de las acciones en
función del grupo de riesgo que me
función del grupo de riesgo que me Límite
entrega el Scoring.
entrega el Scoring. Usuarios recuperados
Consumo (EUR)
Cómo gestiono las herramientas
Cómo gestiono las herramientas
de presión que están asociadas aa
de presión que están asociadas
los productos que reclamo:
los productos que reclamo: Desactivaciones
- - Análisis del Consumo: restringir
Análisis del Consumo: restringir por impago
el consumo asociado al producto
el consumo asociado al producto
puede evitar pérdidas mayores.
puede evitar pérdidas mayores.

5. El Score de Cobranzas
Elementos clave:
Elementos clave: Nuestro caso:
Segmentación de la población
Segmentación de la población Segmentación:
Nootodos los casos aarecobrar siguen un
N todos los casos recobrar siguen un Enfocado a mora temprana
patrón explicable con un único modelo:
patrón explicable con un único modelo: Clasificación según el tipo de
Antigüedad de la mora
Antigüedad de la mora cliente (muy relevante por los
Tipo de cliente distintos patrones de consumo)
Tipo de cliente
Mix de productos No aplica el mix de productos
Mix de productos
Variables aautilizar
Variables utilizar
Los bloques relevantes: Variables:
Los bloques relevantes:
Comportamiento de pago interno Intervienen los bloques siguientes:
Comportamiento de pago interno
Buró Comportamiento interno
Buró
Vinculación / /hábitos de consumo Buró
Vinculación hábitos de consumo
Perfil cliente Vinculación
Perfil cliente
Características operación (líder)
Características operación (líder)
Garantías / /localización
Garantías localización
Grupos de riesgo:
Grupos de riesgo: Se definen 4 grupos de riesgo
Grupos de riesgo: por Scoring (Bajo, Medio, Alto,
Establecer grupos homogéneos en
Establecer grupos homogéneos en Muy Alto)
función de la puntuación de Score para
función de la puntuación de Score para
poder aplicar estrategias diferenciadas Se segmenta, también, por nivel
poder aplicar estrategias diferenciadas de consumo

6. La optimización de la estrategia
El análisis costo-beneficio ve cada acción como una inversión para
recuperar facturas impagadas hasta ese momento.
% efectividad * Exposición media
Costo-beneficio (RoI) =
Costo de la acción
Cost - benef it analysis pe r risk group and a ction
GR Ba jo + GR Bajo + G R Bajo + GR Muy Alto + G R Muy Alt o + G R Muy Alto +
Cons Bajo Cons Medio Cons Alto Cons Bajo Cons Medio Cons Alto
1st SMS 80 8,9 8 2 .1 91,10 6.187,00 230,06 510 ,7 1 2 .03 7,71
RN 30,02 85,11 253,10 9,94 50,69 1 32,07
1st O C 2 ,69 8,5 4 24 ,05 0,94 4,31 16,03
WN 26,74 67,36 151,17 … 9,44 22,50 63,99
2 nd OC 3 ,13 9,0 5 25 ,33 2,01 6,53 18,11
2nd SMS 70 2,4 9 1 .8 74,04 6.834,66 274,22 1.081 ,5 7 2 .95 3,09
HL 11,36 14,12 15 ,19 9,91 12,99 13,47
Acciones posibles RoI de cada acción
a aplicar sobre a cada Grupo de
los clientes Riesgo + Consumo
Simulador: Simulador Score Cobranzas.xls

7. Los resultados
Cuantificación precisa de la probabilidad de recuperación
del cliente:
- Permite identificar y clasificar a los clientes según su nivel
de criticidad
Mejor conocimiento de los motivos por los cuales los
clientes se atrasan en el pago:
Permite identificar acciones más efectivas para mejorar la
efectividad en estos casos
Posibilidad de medir la eficiencia de los cambios a priori:
Gracias al análisis del RoI podemos simular distintas
estrategias y elegir la que más nos conviene
Retorno de la inversión del proyecto muy rápido:
En el caso expuesto ha sido de menos de 6 meses

8. Alfredo Barros Errázuriz 1954, oficina 1701
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David Fernández
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