• Comprender los principios de la neurociencia aplicados al comportamiento financiero y las decisiones de pago.

• Aplicar estrategias de comunicación persuasiva basadas en emociones, sesgos cognitivos y percepción de riesgo.

• Diseñar flujos automatizados de contacto, seguimiento y negociación con herramientas digitales.

• Usar inteligencia artificial para segmentar carteras, predecir conductas de pago y optimizar la gestión.

• Identificar patrones emocionales y racionales en el deudor para adaptar mensajes y momentos de contacto.

• Integrar un modelo de cobranza estratégico, ético y centrado en la experiencia del cliente.

• Aumentarás tu efectividad en la recuperación de cartera, gracias al entendimiento profundo del comportamiento del deudor.

• Reducirás el desgaste operativo de tu equipo, aplicando flujos automatizados y estrategias de contacto más eficientes.

• Mejorarás la experiencia del cliente moroso, logrando pagos sin deteriorar la relación comercial.

• Aplicarás neurociencia al cobro, aprendiendo a comunicarte con mayor persuasión, empatía e inteligencia emocional.

• Accederás a herramientas digitales y modelos listos para implementar, que podrás adaptar a tu entorno operativo desde el primer día.

• Utilizarás inteligencia artificial de forma práctica, para predecir quién pagará, cuándo y cómo contactarlo con mayor impacto.

• Te actualizarás con las últimas tendencias en cobranza inteligente, dejando atrás métodos obsoletos que ya no generan resultados.

Módulo 1: Evolución del perfil del deudor

Duración estimada: 45 minutos
• Cómo ha cambiado el perfil del deudor en la última década.
• Principales fallas del modelo tradicional de cobranza: presión, desgaste y baja efectividad.
• Por qué insistir más ya no es cobrar mejor.
• Introducción al modelo de Cobranza 2.0: enfoque estratégico, humanizado y potenciado con tecnología.
• Contexto actual: incertidumbre económica, comportamiento digital, automatización y fatiga emocional.

Este módulo brinda la base conceptual para entender por qué es urgente evolucionar en la forma de gestionar la recuperación de cartera. Se plantean los retos del entorno actual y se introduce la propuesta de valor del nuevo modelo.

Módulo 2: Neurocobranza — Cómo influir en la decisión de pago

Duración estimada: 1 hora
• Principios de neurociencia aplicados al comportamiento financiero.
• Cómo procesa el cerebro una deuda: riesgo, culpa, evasión y recompensa.
• Sesgos cognitivos que afectan la decisión de pagar: aversión a la pérdida, disonancia cognitiva, efecto ancla, entre otros.
• Comunicación efectiva en procesos de cobranza: tono, estructura, tiempo y canal.
• Cómo generar urgencia de pago sin presión ni conflicto.
• El rol de la empatía y la percepción emocional en el contacto con el deudor.

En este módulo se presenta la neurocobranza como una metodología avanzada que permite entender y activar mecanismos emocionales y racionales para lograr pagos más efectivos y sostenibles.

Módulo 3: Automatización de procesos de cobranza

Duración estimada: 1 hora
• Automatizar sin deshumanizar: cómo equilibrar eficiencia y cercanía.
• Beneficios de automatizar procesos de contacto, seguimiento y cierre de cobro.
• Flujos automatizados multicanal: correo, WhatsApp, SMS, llamadas automatizadas.
• Herramientas disponibles (CRM, bots, plataformas de automatización accesibles).
• Cómo estructurar campañas de cobranza automatizadas y personalizadas.
• Mejores prácticas para mantener control y trazabilidad de las acciones automatizadas.

Este módulo aborda cómo reducir la carga operativa, aumentar la productividad y mejorar la trazabilidad en la gestión de cartera mediante automatización simple y efectiva.

Módulo 4: Inteligencia Artificial aplicada a la gestión de cartera

Duración estimada: 1 hora
• Qué es la inteligencia artificial y cómo se aplica en cobranza.
• Segmentación inteligente de clientes y deudas: priorización de esfuerzos.
• Modelos predictivos: ¿quién va a pagar?, ¿cuándo?, ¿a través de qué canal?
• Cómo interpretar datos de comportamiento y convertirlos en decisiones estratégicas.
• Aplicaciones prácticas: análisis de riesgo, respuesta automatizada, análisis emocional, motores de recomendación.
• Cómo iniciar con IA sin ser experto técnico: herramientas accesibles y uso progresivo.