Persoonsgericht incasseren

Van dwingend tot helpend: voor elke debiteur een andere toon

Jouw klanten zijn niet allemaal hetzelfde. Daarom benader je ze ook niet niet allemaal op dezelfde manier. Personalisatie is het toverwoord. En dat geldt ook voor klanten met een betalingsachterstand. Wij verzamelen en analyseren gegevens over betaalgedrag uit het verleden en heden. Zo krijg jij een optimaal rendement uit het incassotraject. Jouw klant persoonlijke aandacht en hulp op maat.

Data-analyse

Ons Advanced Data Analytics Team is continue op zoek naar patronen in de data van mensen met een betalingsachterstand. Zodat we een ideale balans tussen financieel en sociaal rendement kunnen bieden. In ons Credit Lab wisselen we kennis en ervaring uit met klanten, collega’s, schuldhulpverleners en ander partijen als gemeenten, kennisinstituten en universiteiten. Samen werken we aan vernieuwing van de incassobranche.

Database
Wij hebben een database met de gegevens van ruim 3,6 miljoen mensen met een betalingsachterstand. 90 tot 95 % procent van jouw niet of slecht betalende klanten kennen wij al.

GGN Persona’s

Deze ruim 3,6 miljoen klanten hebben wij verdeeld in vijf persona’s op basis van hun (betaal)gedrag. Deze klanttypes zijn niet statisch. Ze worden continue aangescherpt en geoptimaliseerd met behulp van de feedback die wij krijgen van onze deurwaarders, onze klanten en mensen met een betalingsachterstand.

Persoonlijke aanpak

Bij elk persona hoort een andere aanpak. Bij de één werkt een telefoontje beter, bij de ander een e-mail of brief. Soms is alleen een duwtje in de rug nodig, soms vergaande hulp. Ook de tone of voice verschilt. De ene klant spreken we streng toe om hem of haar in beweging te krijgen, bij de ander heeft een zachte aanpak meer effect.

Tamara: de probleembetaler
Neem Tamara. Of het nu komt door haar lage inkomen of dat haar in- en uitgaven niet in balans zijn: Tamara heeft structurele betaalproblemen. Ze moet elke maand weer kiezen welke rekeningen ze betaalt – huur, zorgpremie of telefoon? – en welke ze laat liggen. Tamara krijgt dan ook regelmatig te maken met onze incassomedewerkers. Zij heeft hulp nodig. Dat kan zijn een betalingsregeling, hulp van een buddy via de schuldenapp fiKks of werkbemiddeling. Ongeveer 44% van onze database is een Tamara.

Bryan: de moeizame betaler
Met pijn en moeite lukt het meestal net: aan het einde van de maand heeft Bryan al zijn betalingen de deur uit. Maar komt zijn auto niet door de apk? Of gaat zijn wasmachine kapot? Dan heeft hij een probleem. En moet hij kiezen: betaal ik mijn zorgverzekering, of geef ik voorrang aan die auto of wasmachine op Marktplaats? Zo’n 25% van onze database bestaat uit Bryans.

Job: de betrokken modale betaler
Waarom Job in aanraking komt met het incassobureau? Dat kan van alles zijn. Over het algemeen kan hij zijn rekeningen wel voldoen. Maar heeft hij in korte tijd een grote uitgave, bijvoorbeeld omdat hij de badkamer heeft verbouwd? Dan kan het zomaar gebeuren dat andere rekeningen blijven liggen. Na onze sommatie gaat Job – 15% van onze database – snel tot betaling over.

Saïda: de nonchalante betaler
Een bovenmodaal inkomen en toch te maken met het incassobureau? Dat overkomt Saïda – 10% van alle debiteuren – nog wel eens. Waarom? Eigenlijk vooral uit nonchalance. “Ach, die rekening betaal ik volgende maand wel een keer.” Valt er een incassobrief op de mat, dan schrikt Saïda toch wel even en betaalt ze, áls ze eraan denkt, alsnog snel.

Hendrik-Jan: welgestelde laatbetaler
Een ruime vrijstaande woning, drie auto’s voor de deur en een vakantiehuis. Hendrik-Jan heeft meer dan genoeg inkomsten om zijn betalingsachterstanden te betalen. Hij neemt het alleen niet zo nauw met zijn rekeningen of heeft nu even wat anders aan zijn hoofd: een echtscheiding of faillissement. Hij heeft alleen wat aansporing nodig om in actie te komen. Hendrik-Jan neemt 6,5% van onze database in beslag.

Rendement

Dankzij onze persona’s kunnen wij jouw klanten dus veel gerichter benaderen. En met effect: het aantal geslaagde incasso’s van portefeuilles waarmee wij aan de slag gaan, stijgt doorgaans met 20 tot 30%.

Wil je meer weten over onze datagedreven werkwijze?

Download dan onze whitepaper.