Les données des agences de référence de crédit (ARC) sont utilisées bien au-delà de la simple évaluation de l’éligibilité à la carte de crédit. L’utilisation de la bonne combinaison de données de l’ARC peut vous aider à prendre de meilleures décisions pour vos clients de télécommunications, à réduire la fraude et à améliorer la croissance de votre entreprise. Mais au milieu d’une crise du coût de la vie, comment pouvons-nous être sûrs de créer la meilleure image de la vie de nos clients ?
Tendances de la délinquance dans les télécoms par rapport aux autres secteurs
En moyenne, les consommateurs dépensent plus pour leurs services de communication qu’à la même période l’année dernière, ce qui serait dû à des hausses de prix contractuelles supérieures à l’inflation, ainsi qu’à une augmentation des coûts des appareils. Le financement est proposé par tous les opérateurs pour apporter de la flexibilité au consommateur, et donc maintenir et accroître ses parts de marché, mais cette dynamique de marché, couplée à la crise du coût de la vie, a-t-elle eu une influence sur les paiements et les créances douteuses des équipes de risque crédit. les niveaux?
Les taux de délinquance augmentent progressivement sur le marché des télécommunications et se situent désormais aux niveaux d’avant la pandémie. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une augmentation soudaine ou spectaculaire, c’est un problème que les opérateurs doivent surveiller attentivement et déterminer comment contrôler le passage des arriérés initiaux à la déconnexion et au défaut de paiement. Alors que les taux globaux de guérison des clients en défaut de paiement dans les télécommunications peuvent se situer entre 80 % et 90 %, nous observons un passage moyen d’un paiement en retard au défaut de paiement sur une période de 12 mois de l’ordre de 50 %. Lorsque nous comparons ce chiffre à d’autres secteurs de prêts non garantis, tous se situent autour de 40 %, voire un peu moins, les prêts garantis et les services publics étant encore plus bas.
Lorsqu’un consommateur atteint 2 paiements en retard sur son compte Télécoms, il devient encore plus difficile de remédier à la situation puisque plus de 80% se retrouvent en défaut. Ce niveau de roll to default n’est observé sur les cartes et les services financiers de détail qu’une fois qu’un compte atteint 4 paiements en souffrance, les prêts, les financements garantis et les services publics ayant des taux de roll to default considérablement inférieurs.
Alors, pourquoi y a-t-il de telles différences entre les différents types de produits de crédit ? Savez-vous comment chaque client hiérarchise ses engagements financiers, et si vous commencez à voir un client se retrouver dans une situation de stress financier, à quel moment est-il susceptible de commencer à manquer des paiements ?
Notre service Credit Market Insight utilise les données de performance des paiements de l’ARC pour comparer un opérateur individuel au marché à toutes les étapes du cycle de vie du crédit, et ces informations peuvent être utilisées pour mettre en évidence les domaines d’opportunité et de développement de stratégie. Lorsque l’on examine spécifiquement la priorisation des factures, nous constatons qu’en moyenne les consommateurs donnent la priorité aux factures d’hypothèques, de découverts et de services publics. Les factures de financement de détail risquent d’être oubliées en premier, suivies par les cartes de crédit, les prêts personnels et ensuite les communications. Toutefois, cette priorité peut varier selon le segment de clientèle.
Paiements manqués sur une période de 6 mois par type
Comprendre la situation financière et le comportement actuels d’un consommateur est essentiel pour vous aider à développer des stratégies efficaces pour atténuer votre problème de délinquance. Une assistance précoce et proactive peut donner de bons résultats à la fois pour le client et pour votre entreprise. Les pertes peuvent être minimisées, les revenus protégés et une expérience client positive peut soutenir les renouvellements et les ventes futurs. L’utilisation plus efficace des données générera des bénéfices significatifs en matière de collections ; cependant, cela est tout aussi pertinent au moment de l’acquisition. L’embauche de clients de meilleure qualité en amont réduira le flux de recouvrement, tout en gardant à l’esprit qu’il y a toujours un équilibre délicat entre les équipes commerciales qui cherchent à augmenter le volume, à générer des revenus, et les équipes chargées du risque de crédit et de la fraude qui contrôlent les pertes.
Tirer le meilleur parti de vos actifs de données
Les opérateurs utilisent les données de l’ARC depuis de nombreuses années pour améliorer leur compréhension des nouveaux clients potentiels lors de l’acquisition, même si tous n’utilisent pas ces informations pour une gestion efficace des clients. Avoir une vue de la situation financière externe d’un client par rapport à d’autres organisations et des déclencheurs potentiels de circonstances changeantes peut changer la façon dont vous interagissez avec eux et offrir la possibilité d’améliorer les performances globales de l’entreprise.
Les données de l’ARC contribuent à fournir des informations client entièrement conformes et fiables. Comprendre les différences dans les ensembles de données entre votre ARC partenaire et les alternatives peut vous aider à déterminer le meilleur résultat pour vos clients et votre organisation.
En particulier, les clients marginalisés peuvent avoir besoin d’une évaluation plus approfondie ou de l’utilisation de sources de données alternatives, non proposées par toutes les ARC.
Lors de récentes comparaisons analytiques directes, Les opérateurs ont conclu que les données d’Experian étaient capables d’apporter une amélioration par rapport à la prise de décision existante, permettant des améliorations du GINI allant jusqu’à 6 % et conduisant à des augmentations du taux d’acceptation de 3 à 4 % tout en maintenant ou en réduisant les pertes globales de créances irrécouvrables.
Cependant, les profils clients et les segments clés ne restent pas immobiles. De nouveaux produits sont lancés, attirant potentiellement une nouvelle clientèle démographique et des conditions éternelles variables peuvent influencer la capacité d’un client à honorer ses engagements financiers. Alors, comment les équipes chargées du risque de crédit et de la fraude peuvent-elles rester sûres que leurs modèles offrent aujourd’hui la même valeur qu’au moment de leur développement ?
Le suivi de la stratégie et du modèle de notation est essentiel, mais peut prendre du temps pour interpréter les résultats et identifier les domaines à améliorer. Grâce aux progrès des capacités analytiques et logicielles, il est désormais possible de surveiller régulièrement votre stratégie et de générer automatiquement des modèles d’apprentissage automatique challenger qui peuvent être facilement mis en œuvre et testés, générant des performances optimisées tout en garantissant de bons résultats pour le consommateur. À ce jour, les modèles d’apprentissage automatique (ML) n’ont pas été largement adoptés dans les télécommunications, bien que des modèles soient testés et que de futures capacités d’espace réservé soient intégrées aux stratégies de décision. D’autres marchés verticaux ont commencé à prendre conscience de cet avantage potentiel, certaines organisations signalant une réduction de 20 % des mauvais taux grâce à l’utilisation du Challenger Ascend Intelligence Services piloté par ML d’Experian.
Programmes de transformation pour les équipes risque crédit et fraude
Disposer des meilleures données grâce à la meilleure stratégie et aux meilleurs modèles est une chose, mais vous devez également être capable de réagir rapidement et de vous adapter au changement. Le remplacement des technologies existantes par des solutions plus agiles et innovantes (y compris le passage au cloud) peut offrir des capacités améliorées, une réalisation plus rapide des avantages et, à terme, de meilleurs résultats pour les clients.
Ces programmes de transformation détournent du temps et des ressources clés des activités habituelles ; cependant, cet investissement des équipes chargées du risque de crédit et de la fraude peut apporter des bénéfices significatifs à moyen et long terme. Les nouvelles capacités fournies par des solutions avancées de décision et d’analyse permettront d’adopter et de tester plus facilement des stratégies alternatives. Des défis tels que l’absence d’intention de payer, un problème auquel tous les opérateurs sont actuellement confrontés, seront compris plus rapidement et permettront de mettre en œuvre des approches d’atténuation.
Les dernières plateformes logicielles de décision permettent aux équipes chargées du risque de crédit et de la fraude de créer, tester et optimiser des parcours clients personnalisés, d’intégrer facilement de nouvelles sources de données prédictives tout en prenant rapidement des décisions optimisées en prenant en compte plusieurs dimensions telles que la confirmation de l’identité, la probabilité de remboursement, l’abordabilité et le risque de fraude. . Cependant, la technologie et les décisions prises ne valent que par les données qui les sous-tendent.
