Klantcase: voorspellen welke huurders een betaalprobleem krijgen

Betaalprobleem klantcase

Teaser

Met een algoritme kun je voortijdig signaleren welke huurders mogelijk een betaalprobleem krijgen. Hierdoor kun je (betaal)problemen voorkomen en sneller passende oplossingen bieden.

Onderzoeksvraag

Kun je – met behulp van slimme(re) algoritmes – tijdig voorspellen welke huurders het meest waarschijnlijk een betaalprobleem gaan krijgen?

Oplossing

Totta data lab heeft een algoritme ontwikkeld dat op basis van gedragsdata signaleert welke huurders mogelijk een betaalachterstand gaan krijgen. Het algoritme geeft per huurder aan wat de kans op toekomstige (betaal)problemen is, rekening houdend met de situatie waarin de huurder zich bevindt.

Doorlooptijd

De data gap analyse duurt 8 weken, en is bedoeld om te beoordelen of er voldoende kwalitatieve gegevens zijn. Hierna wordt het algoritme ontwikkeld, en dit duurt 12 weken.

Resultaat

Door voortijdige signalering van (betaal)problemen is het mogelijk om sneller passende oplossingen te bieden aan huurders. Daarnaast kunnen (betaal)problemen sneller en beter voorkomen worden.

Back to Top