ثلاث طرق لتحسين دفع الفواتير للشركات وعملائها من خلال ديمقراطية البيانات

مرحبًا بكم في اليوتابايت، الذي يمثل 1024 بايت، أو كمية البيانات التي يمكن أن تتناسب على أقراص DVD مكدسة من الأرض إلى المريخ. بحلول عشرينيات القرن الحالي، من المتوقع أن يولد العالم يوتابايت من البيانات سنويًا.

لكن، ما فائدة هذا المحيط الواسع من البيانات، إلا إذا كان يمكن الوصول إليه بسرعة، وتحليله، واستخدامه لإبلاغ القرارات الحالية والمستقبلية؟ هذا السؤال دفع إلى زيادة النقاش حول قيمة “دمقرطة البيانات” أو جعل البيانات أكثر وصولًا لجميع أجزاء المنظمة. عندما يتم دمقرطة البيانات، يمكن استخدامها لفهم صحة الأعمال، والتنبؤ بالنتائج، وتطوير استراتيجيات لتقليل النفقات التشغيلية وزيادة الأرباح. جزء من “الدمقرطة” هو ليس فقط الوصول إلى البيانات، بل السماح للأشخاص من خلفيات تقنية مختلفة باستخدام تلك البيانات لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.

شركات التكنولوجيا المالية وعملاؤها، مثل الفواتير، هم بشكل خاص مؤهلون للمشاركة في حركة الدمقرطة بسبب الكم الهائل من بيانات المدفوعات المتاحة – إذا أمكن جعل تلك البيانات متاحة لجميع أصحاب المصلحة في منظمة الفوترة. في هذا المقال، سنناقش الحواجز الرئيسية أمام دمقرطة البيانات – أكياس البيانات وحراس تكنولوجيا المعلومات – وكيف يمكن للوصول إلى هذه البيانات أن يغير المدفوعات للفواتير ولعملائهم.

الأكياس وحارس تكنولوجيا المعلومات

على مدى الخمسين عامًا الماضية، كانت البيانات تسيطر عليها بشكل كبير فنيون ومحللون تكنولوجيا المعلومات الذين يمتلكون معرفة وتدريب متخصص. بيانات المدفوعات، على وجه الخصوص، عادةً تكون محبوسة في منصات المدفوعات، حيث تقوم فرق الهندسة الخاصة بمزودي الخدمة بإعداد تقارير قياسية لعملائهم ربع سنويًا، وإنشاء تقارير مخصصة عند الطلب.

لا ينبغي أن تكون بيانات المدفوعات محصورة في أيدي قلة. هناك مليارات من نقاط البيانات التي تعيش داخل منصات الدفع. هذه البيانات تمثل بشكل أساسي وسيلة تواصل العملاء مع مؤسسات الإقراض الخاصة بهم شهريًا. عندما يتمكن الفواتير من الوصول إلى تلك البيانات وتطبيقها بطرق جديدة ومبتكرة، يمكن استخدامها لمساعدة الجميع في منظمتهم على اتخاذ قرارات أفضل، وتحقيق تحسينات تشغيلية.

فتح البيانات للدمقرطة يفتح كنزًا من الرؤى القابلة للتنفيذ التي يمكن تطبيقها بطرق جديدة ومبتكرة. إليك ثلاث طرق يمكن للفواتير من خلالها استخدام تلك الرؤى لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتمكين اتخاذ القرارات:

1. تحديد وتحسين مناطق الضعف وتوجيه الأولويات وفقًا لذلك

وجود بيانات وإحصائيات المدفوعات أمامك شيء، لكن ذلك غالبًا ما يثير أسئلة أكثر من الإجابات. هل تلك الأرقام جيدة؟ سيئة؟ هل يجب أن تتخذ إجراءً؟ وإذا كان الأمر كذلك، أين؟

عندما يمكنك من خلال مزود الخدمة الخاص بك قياس ومقارنة بيانات المدفوعات والعملاء مقابل بيانات الصناعة الإجمالية، يمكنك تتبع اتجاهات المدفوعات والمستهلكين مع تطورها في أسواق ومواقع مختلفة، والتنبؤ بتأثيرها على عملك.

تكشف بيانات المقارنة عن القيم الشاذة – المناطق التي تكون فيها فوق أو تحت المتوسط بشكل ملحوظ – وتساعدك على فهم اتجاهات الصناعة.

على سبيل المثال، يمكنك فحص معدلات الرفض والاسترداد ثم تحديد ما يمكن فعله لجعل أرقامك تتماشى مع أو تتجاوز متوسط الصناعة. يمكنك أيضًا دراسة تواصلات التفاعل المجمعة، وسؤال: “ما هي معدلات النقر النموذجية للرسائل النصية القصيرة مقابل البريد الإلكتروني، ومدى سرعة ذلك في دفع المدفوعات لأعمالنا مقارنة بالصناعة ككل؟” قد تلاحظ أماكن يمكنك فيها تعديل قواعد العمل أو المعايير، أو إدخال أنواع دفع جديدة، أو نقل رسائل التفاعل إلى يوم أو وقت آخر لتحفيز المدفوعات في الوقت المحدد.

كما تساعد بيانات المقارنة على تحديد الاتجاهات الناشئة في المدفوعات، بحيث يمكنك التكيف بسرعة لمعالجة المشكلات أو تلبية الطلبات الجديدة. قد تلاحظ أن نوع دفع معين يكتسب شعبية أو أن الدفع التلقائي يتأخر في فئة سكانية معينة. عندما يمكنك رؤية بياناتك على مستوى تفصيلي، مقارنة بمتوسطات الصناعة، يمكنك التفاعل والتكيف، وتحديد مؤشرات أداء رئيسية واقعية، والتركيز على تحسين العمليات التي تؤدي إلى كفاءات تشغيلية حقيقية.

2. التنبؤ بالمستقبل لتمكين التخطيط الأفضل

اقتصر تحليل البيانات على المصادر الداخلية، وحتى المصادر الصناعية، قد يترك فجوات في الفهم. لهذا السبب، تدمج العديد من الشركات البيانات الخارجية في تحليلاتها؛ فهي تسعى إلى نظرة أوسع لفهم كيف يمكن للأحداث في “العالم الخارجي” أن تؤثر على سلوك المدفوعات اليوم وفي المستقبل.

مع تزايد دخول مزودي منصات الدفع في دمقرطة البيانات، قد تفتح فرصًا لبث بيانات المدفوعات إلى منظومة الفوترة الخاصة بك. عند دمجها مع نقاط بيانات أخرى مثل درجات الائتمان، ومؤشر أسعار المستهلك، أو معلومات التعداد السكاني، يمكن أن تساعد مزودات الدفع على تحديد الملف المخاطر الخاص بفرد أو فئة سكانية، مما يساعدك على التنبؤ بشكل أفضل بأنماط الدفع، واستهداف تواصلات التفاعل، وأتمتة قواعد العمل المعروفة بتشجيع المدفوعات في الوقت المحدد.

يمكن أن تكشف البيانات الاقتصادية من مصادر حكومية عن مناطق قد تؤثر فيها زيادة البطالة أو تراجع الناتج المحلي الإجمالي على القوة المالية لعدد كبير من العملاء. حتى بيانات توقعات الطقس يمكن أن تكون مفيدة. على سبيل المثال، تسبب إعصار إيان في دمار كامل لاقتصاد ولاية فلوريدا، حيث أغلقت الشركات، وفر السكان، وضخ المستهلكون أموالًا للتحضير للعاصفة والتعافي منها، مما تركهم بقدرة أقل على دفع الفواتير.

عندما تتوفر لديك بيانات جاهزة لاتخاذ تنبؤات قائمة على الحقائق، يمكنك إعداد عملك لتأثيرات المدفوعات قبل وقوعها. يمكنك أيضًا العمل مع مزود الدفع الخاص بك لأتمتة التواصل مع المدفوعين بشكل استباقي قبل أن تتسبب المدفوعات المتأخرة في مشكلة أكبر وأغلى.

3. أتمتة اتخاذ القرارات لمواجهة الاحتيال والمشكلات الأخرى

تنتج صناعة المدفوعات كمية هائلة من البيانات التي يمكن أن تكون مفيدة في تحديد المشكلات المحتملة – ولكن فقط إذا كان لدى الفواتير وسيلة لتحليل تلك البيانات في الوقت الحقيقي، والتنبؤ بالنتائج، وأتمتة الاستجابات. يجب أن يكون مزود الدفع الخاص بك قادرًا على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتحقيق تلك الأهداف، مما يجعل من الممكن اكتشاف والتنبؤ بشكل موثوق وبتكلفة منخفضة عن النشاط الاحتيالي، والمدفوعات المتأخرة، ومرتجعات ACH، وأكثر من ذلك، وبدء الإصلاحات بشكل استباقي من خلال قواعد عمل مؤتمتة.

يرتبط ML وAI معًا في نفس النظام البيئي – حيث تُبنى أنظمة AI باستخدام ML، بالإضافة إلى تقنيات أخرى. مع ML، تتعلم الآلات من مجموعات البيانات بدلاً من برمجتها يدويًا. يمكنها تصنيف البيانات، والتعرف على الأنماط، وإنشاء نماذج تنبئية. تستفيد برامج AI من هذه القدرات لأداء مهام معقدة، محاكاة القدرات والأفعال البشرية. الدردشات الآلية، والمساعدات الذكية مثل أمازون أليكسا، والسيارات ذاتية القيادة، كلها تطبيقات للذكاء الاصطناعي.

مثال على نموذج ML في قطاع المدفوعات يهدف إلى تحقيق AI هو التعرف على نمط من الاستردادات العالية لمجموعة معينة من العملاء، وتطبيق قاعدة عمل تلقائيًا لإزالة بطاقات الدفع كخيار بمجرد أن يبدأ العميل في تقديم ثالث استرداد خلال ستة أشهر. يجعل ML هذا الرد فوريًا، محددًا، وآليًا، مما يلغي الحاجة إلى تدخل يدوي أو قرار بشري.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين تجربة العملاء وتقليل النفقات التشغيلية. على سبيل المثال، يمكن أن يكون نموذج ML وراء تطبيق AI هذا لتوجيه العملاء ذوي سجل الدفع الموثوق إلى خيارات الدفع الذاتي باستخدام IVR، أو الدردشة الآلية، أو الرسائل النصية، مع روابط دفع مخصصة. كما يمكنه إرسال رسائل تفاعل خاصة لتشجيع الاشتراك في الدفع التلقائي، بما في ذلك روابط مخصصة لجعل العملية سهلة وسلسة.

أما العملاء الذين لديهم نمط من المدفوعات المتأخرة أو المرتجعات، فيمكن إرسال اتصالات لهم مع خيارات لكيفية التسوية. على سبيل المثال، هل يرغبون في تقسيم المدفوعات المتأخرة إلى دفعات متعددة وإضافتها إلى الفواتير المستقبلية؟ هل سيكون من المفيد لهم تغيير موعد الدفع ليتوافق مع يوم الراتب؟ أو هل يفضلون الدفع الأسبوعي على دفع شهري واحد؟ يمكن للعملاء النقر على روابط لتنفيذ قراراتهم بشكل مستقل بدلاً من الاعتماد على مكالمة هاتفية مع وكيل. هذا النوع من اتخاذ القرارات الآلي والمدفوع بالبيانات يجعل تجربة الدفع أكثر سرعة وملاءمة لهم، مع توفير وقت خدمة العملاء للحالات التي تتطلب اهتمامًا خاصًا.

وفي الوقت نفسه، تُستخدم بيانات قرارات هؤلاء العملاء وأنماط مدفوعاتهم المستقبلية في تدريب نموذج ML لتقديم خيارات للعملاء المستقبليين من المرجح أن تؤدي إلى دفع مستقل وفي الوقت المحدد في المستقبل.

كيفية دمقرطة البيانات عبر منظمتك

لا تحدث دمقرطة البيانات بشكل عفوي أو مستقل. فهي تتطلب أولاً التزام مزود خدمة الدفع الخاص بك بإزالة الأكياس وحراس تكنولوجيا المعلومات الذين يقفون في طريق وصول البيانات بشكل كامل وسريع إلى أصحاب المصلحة لديك. إذا لم يكن مزود الدفع الحالي يولي أولوية لذلك، فقد حان الوقت للبحث عن مزود آخر.

يجب أن يبدأ مزود الدفع الخاص بك بتطوير مستودع بيانات يجمع ويعير جميع بيانات المدفوعات. ثم يجب أن يوفر البيانات بالتنسيق الأكثر فائدة لك. قد يعني ذلك تقديم البيانات الخام ليقوم فريقك بتنزيلها وتحليلها داخليًا، أو إكمال التحليل نيابة عنك، أو تصور بياناتك مجتمعة مع بيانات الصناعة، أو تقديم بيانات سياقية من مصادر خارجية.

بمجرد توفر تلك العناصر، يكون الأمر متروكًا لك لجعل البيانات مرئية لجميع أصحاب المصلحة في منظمتك – حتى الأقل تقنيًا – ليتمكنوا من اتخاذ إجراءات والسعي لتحقيق الأهداف استنادًا إلى الحقائق، وليس المشاعر.

لقد أعدت حركة دمقرطة البيانات المسرح للفواتير لإضافة الأدلة والسياق إلى عملية اتخاذ القرار في جميع أنحاء المنظمة. وسيكون للمستفيدين منها ميزة في تحسين الاستراتيجيات لزيادة الخدمة الذاتية وخلق تجربة عملاء سلسة ومرضية.

عن الكاتب

ستيف كرامر هو نائب رئيس المنتجات في PayNearMe، حيث يقود فريق تطوير المنتجات. مع أكثر من 25 عامًا من الخبرة في المدفوعات والمنتجات، يضمن ستيف أن حلول PayNearMe تتصدر السوق من خلال تقليل الاحتكاك للمستهلكين وتقديم أوسع مجموعة من خيارات وقنوات الدفع، مع التركيز على الأمان والموثوقية لضمان جمع العملاء لكل دفعة، في كل مرة.