Application of natural language processing to segment clients in a collection company.
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Abstract
Portfolio collecting is highly demanded activity, driven by financial inclusion, digital transformation and data science. Collection companies invest in infrastructure and labour to be competitive and profitable, in a market swayed by significant economic and social changes.
Traditional marketing uses hard variables in order to get knowledge of the structure, characteristics and conditions from groups or individuals, the inclusion of soft variables to this process adds the formerly concelaled information, improving the analysis. Within this line, according to transactional analysis, there are three different ways from where and to where we relate to the world: parent, adult and child.
The behaviors, thoughts, feelings, and emotions that are expressed in each of these states are called "ego states." The use of these tools at a business level is favored by the evolution of neuromarketing and the development of computational techniques to synthesize cognitive processes, these are called Artificial Intelligence (AI).
Thus, this research hyphotesis proposes to answer whether the a priori identification of the ego states allows to differentiate the parent, adult and child relationship patterns, using AI, and suggests to use these soft variables for segmentation of past due portfolio.
Using Python for Natural Language Processing (NLP) and logistic regression to clarify the relationships between segmentation and payment behavior. The results obtained revealed the existence of such patterns and their acceptance throughly, additionally they put forward the bases for the design of effective strategies in modern collection management.
Key words: customer segmentation, debt collection, soft variables, buyer persona, artificial intelligence
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