催收要解决的是客户回款问题，但催收本身具体是一个怎样的问题，还需要结合案例，具体问题具体分析。作者结合案例，用浅显易懂的大白话带你了解贷后催收，一起来看看。

一、催收是个怎样的问题

毫无疑问，催收要解决的问题是客户回款。但催收本身是一个怎样的问题，首先来看一个案例：

举例：针对逾期客群A，在其逾期的1、7、15、21（天）时发送话术“模板1”的短信，在其逾期的24、27、30天进行人工催收并发送话术“模板B”的短信。

由此可见，催收工作主要包括以下的6个方面：

对什么样的客户？在什么时间？用什么催收方式，如短信、IVR、人工电催、信函、委外等？以什么频率，即强度？用什么话术？，如提醒、谈判、施压、警告等

最终促使客户还款，是终极目标，个人认为，在这五点里面涉及四个层面的策略：

分群策略：解决对什么样客户的问题，将待催客户按不同标准分为不同的客群；分案策略：解决在客户是否逾期以及逾期多久后，将不同客群客户分派给谁，比如不同技能的催收团队、甚至个人、机器人等；拨打策略：解决怎么拨打电话的问题，如打什么电话，频次怎样等；话术策略：解决如何提醒、沟通施压、减免等的问题，因客户反馈具备不可预期，此处多为原则性指导，要随客户反馈随机应变。

总之，催收就是将各种催收手段，以适当的方式与不同的逾期客户匹配，从而达到回款效果好、催收成本可控（最优）的目标。

二、催收客户分群

此处不考虑大额、抵押、欺诈等各类场景，主要考虑小额信贷业务，该类场景按“业务+客群”分群模式居多。通常情况下，按照回款的难易程度将客户分为以下三类：

数据显示，逾期客户呈现“早期客户量多，回款容易；中后期客户量少，回款难度较高”的特点。所以在此基础上，结合监管要求、考核要求、业务运营等多方面的考量，催收客户的分群通常是在逾期阶段的基础上来进行划分。如，M0、M1、M2等。然后，通常通过催收模型的方式进一步细分。常用的有以下几类：

在催收过程中，逾期早期，主要寻找还款困难的客户，促使其早日还款；逾期中后期，主要寻找还款可能性高的客户，尽可能多的收回欠款。可以通过上述分群的方式，从早期客户中寻找难回款的客户，以及中后期客户中相对容易回款的客户。

三、分案策略

客户入催后，完成分群后就需要将客户派发给相应的话务员或机器进行催收。主要涉及3个问题：

首先解决什么时候分派的问题，什么时候分派需要考虑三个方面的因素：

客户服务。比如，客户刚逾期，通常需要发送一条提醒短信通知客户还款，起到尽职义务。如果没有提醒，后续客户还可能会投诉，并且存在升级投诉的可能（当然，大环境好的时候，也有些公司因收益的因素，可能会采取不同的策略）；回款率（成本）：以刚逾期客户举例，可通过观察客群在无催收情况下，逾期后30天内的回款曲线变化来判定回款率变化的拐点，可以在回款率下降前进行催收，可省去很多无效拨打。合规：如《信用卡管理办法》中明确要求“发卡银行应当及时就即将到期的透支金额、还款日期等信息提醒持卡人”（每个公司对于这块，归属部门可能不同）。

其次，采取什么分案模式，方面通常有抢案模式和派发模式。人工催收时，分案和抢案的情况可能二选一或组合使用。以下是我对两种模式理解：

四、拨打策略

分案完成后，就需要联系客户了（短信、IVR、人工电话），如何联系也涉及三个方面的问题：

什么时候，什么频率？拨打给谁，本人or联系人？拨打模式？

首先，什么时候拨打，主要考虑三个方面的问题：

合规：比如法规要求，一天之中晚上九点之后和早上八点之前禁止拨打，拨打客户的频率也不可过高，否则引起投诉骚扰。接通率：不同客户，在不同时间段拨打，其接通率存在较大差异，比如有些工人上夜班或者工作时不能带手机（也有简单粗暴的，直接自动外呼，联系不上就间隔一段时间后再继续拨打）。之前有一篇有关机器学习的策略实践，感兴趣可参见之前的一篇文章：《记一次催收策略/模型实践——提升客户可联率》客户体验：比如节假日、午休期间的特殊处理、客户承诺还款当天再次进行提醒的处理等。

其次，拨打给谁方面，主要考虑合规问题 。比如首拨是不可以打给客户的紧急联系人的，一定是在多次联系不上本人的时候才可拨打，拨打给联系人时还要注意措辞，避免给客户造成生活上或工作上的影响。在充分拨打客户且联系不上时，才可以联系客户的紧急联系人及其他联系人。

最后，拨打模式，主要考虑拨打效率和可联率（客户维度的，不同于接通率），自动外呼拨打效率高，通常都采用自动拨打的模式。按自动外呼拨打接通与否，又分为预测式与预览式：

除了预测式、预览式外呼，还有坐席手动外、机器人外呼，人机结合外呼等方式，这里重点说下人机结合，是由机器人根据配置好的外呼模板进行外呼，接通后先由机器人进行服务，检测意向后无缝转人工。

通常业绩压力较大的时，会多向业务偏移，而监管趋严时，又会特别注重合规。拨打策略调整经常需要在两者之间找平衡。不同场景下，侧重点也会有所差异。

作者：王小宾；微信公众号：一起侃产品

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