A gestão da inadimplência é um dos maiores desafios para empresas que trabalham com grandes carteiras de clientes. Além do impacto direto no fluxo de caixa, a dificuldade em identificar quais clientes possuem maior probabilidade de regularizar seus débitos pode resultar em desperdício de recursos, aumento dos custos de cobrança e redução da efetividade das ações de recuperação.

Buscando tornar sua operação mais eficiente e orientada por dados, um cliente da área de construção contou com a Analysis para desenvolver um modelo preditivo de propensão ao pagamento, capaz de apoiar a tomada de decisão em toda a jornada de cobrança.

O desafio:
A empresa possuía um processo estruturado de cobrança, envolvendo diferentes canais e etapas, desde contatos preventivos até ações extrajudiciais e judiciais.

O principal desafio era identificar, entre os clientes inadimplentes, quais apresentavam maior probabilidade de pagamento e quais exigiam abordagens diferenciadas para maximizar os resultados de recuperação.

A necessidade incluía:
   - Priorizar clientes com maior potencial de regularização;
   - Otimizar investimentos em campanhas de cobrança;
   - Antecipar ações para reduzir a evolução da inadimplência;
   - Aumentar a eficiência dos escritórios de cobrança;
   - Melhorar os índices de recuperação da carteira.

A solução:
A Analysis desenvolveu um modelo avançado de Analytics e Machine Learning para calcular o score de propensão ao pagamento dos clientes inadimplentes.

O projeto avaliou o comportamento histórico da carteira e identificou os principais fatores que influenciavam a recuperação dos valores em aberto.

Entre as variáveis mais relevantes identificadas estavam:
   - Histórico de atrasos anteriores;
   - Quantidade de parcelas em aberto;
   - Frequência de pagamentos realizados;
   - Taxa histórica de inadimplência;
   - Valor e composição da dívida.

Com base nessas informações, foi possível classificar os clientes em diferentes faixas de propensão ao pagamento, permitindo que as ações de cobrança fossem direcionadas de forma muito mais estratégica.

Resultados alcançados:
A aplicação do modelo trouxe ganhos significativos para a gestão da recuperação de crédito, conforme detalhado a seguir:

Maior precisão na identificação de clientes com potencial de pagamento
O modelo identificou que aproximadamente 68% dos clientes que realizaram pagamentos dentro da janela analisada possuíam características associadas à propensão de pagamento, permitindo uma priorização mais assertiva das ações de cobrança.

Segmentação inteligente da carteira
Os clientes passaram a ser organizados em faixas de score, possibilitando diferentes estratégias de abordagem conforme a probabilidade de recuperação.

Nas faixas de maior score, os índices de pagamento ultrapassaram 90%, demonstrando a capacidade do modelo em identificar oportunidades reais de recuperação.

Redução do tempo de recuperação
As análises mostraram que clientes com maior score tendiam a regularizar seus débitos em períodos significativamente menores, permitindo acelerar o retorno financeiro e melhorar a gestão do fluxo de caixa.

Melhor direcionamento das ações de cobrança
O estudo gerou recomendações objetivas para priorização das ações de recuperação, concentrando esforços nos clientes com maior chance de pagamento e permitindo antecipar intervenções antes do agravamento da inadimplência.

O valor gerado:
Ao incorporar modelos preditivos ao processo de cobrança, a empresa passou a transformar dados históricos em inteligência de negócio, aumentando a eficiência operacional e a efetividade das estratégias de recuperação.

O projeto permitiu substituir abordagens generalistas por ações segmentadas e orientadas por evidências, reduzindo custos operacionais, melhorando a produtividade das equipes e potencializando os resultados financeiros.

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