Differentiëren van huurders om succesvoller te incasseren Wat werkt en wat mag er?
Introductie Woningcorporaties kampen met flinke huurachterstanden. Dat betekent veelal dat individuele huurders in financiële problemen komen. Maar ook dat corporaties en onze samenleving niet kunnen beschikken over het geld waarop ze recht hebben. De benadering van huurders met betaalachterstanden is al enkele jaren onderwerp van gesprek. Weigeren van potentiële wanbetalers aan de poort kan niet, vanwege het sociale karakter van de organisaties. Maar wat mag er wel? Welke informatie mag je verzamelen en hoe kun je die inzetten? Door te experimenteren kom je er in ieder geval achter wat werkt en wat niet. En corporaties hoeven het wiel niet altijd zelf uit te vinden. Wat kan de corporatiewereld leren van andere sectoren en in het bijzonder van de creditmanagementwereld? Vesting Finance organiseerde in het voorjaar van 2014 met partners en experts een tweede Ronde Tafel over de benadering van huurachterstanden in de woningmarkt, in aansluiting op de paper ‘Een nieuw paternalisme in wonen?’. Nu is het tijd voor verdieping. Wat werkt er om gedrag te beïnvloeden? Dat is de centrale vraagstelling van deze paper.
Wanneer problemen eerder worden gesignaleerd, of zelfs worden voorkomen voordat ze optreden, zou dit voor veel partijen een positieve zaak zijn.
2
Experimenten credit management Het beantwoorden van de vraag wat werkt en wat niet als het gaat om het innen van (achterstallige) huurinkomsten is erg lastig, weet onderzoeker Roeland van Geuns. Dit is namelijk niet voor iedereen hetzelfde: wat voor de een werkt, werkt niet voor de ander. Van Geuns is op het moment van schrijven betrokken bij een project met twee woningcorporaties die een subsidieaanvraag hebben ingediend om samen met de Hogeschool van Amsterdam (HvA) en de Radbouduniversiteit onderzoek te doen naar deze thematiek. Op dit moment lopen er bij verschillende woningcorporaties experimenten met wat werkt en wat niet werkt als het om credit management gaat. Deze zijn deels gebaseerd op ervaringen in de creditmanagementwereld, waar men heeft geëxperimenteerd met aangepaste communicatie richting mensen met een betaalachterstand. Over het algemeen kunnen we stellen: als je op een andere manier communiceert met huurders met een betaalachterstand, heeft dit effect. De praktijk leert dat als je met meer beeld in plaats van tekst werkt, dit leidt tot meer communicatie en een verbeterd betaalgedrag. In het betreffende experiment kregen wanbetalers een kaart in plaats van een brief. De ervaring leert dat een groot deel van de wanbetalers de post niet meer openmaakt. Op deze kaarten stond een korte, heldere boodschap. Ze varieerden in relatie tot de ernst van de betalingsachterstand. De kaarten waren geïllustreerd, eventueel met kleurtjes. In alle gevallen stonden er teksten op waarmee de verzender vriendelijk doch dringend aangeeft wat er aan de hand is.
In Engeland vinden ook experimenten plaats op dit gebied. Hier krijgen wanbetalers een boete als ze niet voor een betaalde datum betalen. Een aanzienlijk deel van de mensen betaalt dan binnen twee dagen nadat zij de herinnering hebben ontvangen. Deze ervaringen zijn niet één-op-één te plakken op de corporatiesector. Er is immers een duidelijk verschil tussen beide sectoren, benadrukt Van Geuns: bij incasso heeft men over het algemeen geen structurele relatie met de klant. Een creditmanagementbureau krijgt een opdracht, komt in actie en rondt het proces af. Maar woningcorporaties hebben een structurele relatie met hun klanten. Werkt de communicatie met de klant dan hetzelfde? Dat is nog niet bekend.
Op dit moment lopen er bij verschillende woningcorporaties experimenten met wat werkt en wat niet werkt als het om credit management gaat.
Experimenten woningcorporaties Woningcorporaties zitten overigens niet stil en doen ook hun eigen experimenten. Zo is Van Geuns betrokken bij een voorstel voor een proef met het huishoudboekje. Voordat de huurders het huurcontract tekenen, ontvangen zij een huishoudboekje. Daarin vullen zij hun inkomsten en uitgaven in, waarbij ook de huur die zij gaan betalen wordt opgenomen. Dat geeft hen inzicht in de financiële situatie en maakt hen bewust van de financiële verplichtingen. Een bepaalde woning kan nu financieel wel passen, maar over een paar jaar komen er kinderen. Past de woning dan nog steeds? ‘Realiseert u zich dat uw financiële situatie daarmee sterk verandert?’
Ook met het Plan Van Gaal wordt geëxperimenteerd. Annemarie van Gaal, ondernemer en investeerder en iemand die zich inzet voor de onderkant van de samenleving, verdeelt mensen grofweg in twee groepen. Enerzijds zijn er de ‘zelfredzamen’, zij die verantwoordelijkheid voor hun leven kunnen en willen nemen. Anderzijds zijn er de ‘ontredderden’, mensen die niet in staat zijn hun eigen financiële zaken te begrijpen en te regelen. Deze laatste groep hoeft volgens Van Gaal niet gestimuleerd te worden tot zelfredzaamheid; zij hebben het al moeilijk genoeg. In het plan van Van Gaal vindt een selectie al bij de voordeur plaats tussen de zelfredzamen en de ontredderden en krijgt ieder van de twee groepen een andere woning en benadering.
3
Voor de ontredderden, ongeveer 10 à 15 procent van de samenleving, stelt Van Gaal een ‘ontzorgcorporatie’ voor. Een dak boven je hoofd en daar geen zorgen over hebben is voor deze groep volgens haar van onschatbare waarde. Ook Van Geuns verwacht dat sommige mensen het erg prettig vinden als de vastelastenverplichtingen worden overgenomen. Zij weten: als ik het zelf moet doen, gaat het niet lukken. Inkomensbeheer en beschermingsbewind zijn echter zware maatregelen die je goed moet afwegen. Is deze maatregel niet te zwaar? Meestal is een betaalachterstand incidenteel, dus je moet er heel zeker van zijn dat je iemand met het juiste profiel voor je hebt.
‘Vroeg erop af’ is een inmiddels veelgebruikte aanpak in de Amsterdamse corporatiewereld, die veel navolging krijgt in andere delen van het land. De methode, waarbij medewerkers van corporaties dus snel een persoonlijk bezoek brengen aan huurders met achterstanden, lijkt effectief te zijn. Men gebruikt het contact echter regelmatig alleen om een betalingsregeling af te spreken en niet om de achterliggende problemen te achterhalen – laat staan om samen met de huurder over oplossingen na te denken. Een gemiste kans, meent Van Geuns. Een woningcorporatie in de hoofdstad is inmiddels overgegaan op bellen in plaats van brieven schrijven. Althans, het zijn geautomatiseerde telefoontjes: ‘Wilt u nu contact met een medewerker om een betalingsregeling te treffen? Toets dan een 1.’ Dit heeft succes. Mensen kiezen er dan zelf voor om contact te leggen met de corporatie.
Differentiëren Er vinden dus verschillende experimenten plaats. Het creditmanagementproces wordt tegen het licht gehouden. Er wordt eerder contact gezocht, zowel telefonisch als fysiek. En de mail wordt ingezet in plaats van de brief. Maar het is nog iedere keer één oplossing voor de hele groep. We moeten naar passende oplossingen voor bepaalde groepen, want zeker is dat de one size fits all-benadering niet werkt. Bovendien past niet iedereen precies in een groep. Het blijven mensen, die zich niet natuurwetenschappelijk laten indelen. Een deel van de oplossingen werkt daarom ook maar voor een deel van de mensen. Van Geuns hield tweeënhalf jaar geleden bij een woningcorporatie in Amsterdam zijn eerste verhaal over profielen en segmentering van wat in de volksmond wanbetalers worden genoemd. De lector geeft aan dat het niet eenvoudig is om te differentiëren en om te bepalen hoe je met verschillende mensen omgaat. Je moet volgens hem behoorlijk stevig onderzoek doen om te achterhalen bij wat voor mensen de ansichtkaart werkt, wie je beter een brief kunt sturen, wie je moet opbellen of bij wie je moet langsgaan. Waarop differentieer je groepen mensen/huurders eigenlijk? Het zijn veelal gedrags- en persoonlijkheids kenmerken die van invloed zijn op (betaal)gedrag. Opleidingsniveau is daarin belangrijker dan inkomen,
We moeten naar passende oplossingen voor bepaalde groepen, want zeker is dat de one size fits all-benadering niet werkt. leeftijd of sekse. Uiteindelijk benader je groepen huurders met een achterstand dus op een andere manier. Dat betekent dat je het taalniveau moet laten aansluiten – anders kun je een brief net zo goed niet sturen. Dit lijkt een groot onderschat obstakel, terwijl juist dit element zo eenvoudig is op te lossen. Het voorstel van Roeland van Geuns is om het taalniveau altijd zo laag mogelijk te kiezen. Mensen met een hoog taalniveau voelen zich namelijk niet snel beledigd als zij met een laag taalniveau worden aangesproken, zo blijkt uit onderzoek. Om bij zoveel mogelijk mensen succes te hebben, zou je de second best oplossing ook kunnen inzetten. Een andere optie is om in eerste instantie de goedkope oplossing te proberen (bijvoorbeeld een brief schrijven) en pas als die niet blijkt te werken voor de duurdere oplossing te gaan (bijvoorbeeld langs gaan).
4
Nog meer te onderzoeken Er is nog veel meer te onderzoeken. Zo is nog niet onderzocht wat het effect is van het voeren van een persoonlijk gesprek. Of wat voor verschil het maakt als je werkt met getrainde mensen. Medewerkers van woningcorporaties moeten namelijk wel getraind worden om met slechte betalers om te gaan. Het is belangrijk het goede gesprek met de juiste persoon te voeren. Dan pas heb je succes. Dat is overigens niet zaligmakend. Soms is er echt geen match tussen het beschikbare geld en de uitgaven van een huurder. In dat geval kan het slim zijn het gesprek anders in te steken. Zou het niet verstandig zijn om op zoek te gaan naar een goedkopere woning? Uiteraard moet een dergelijke woning dan wel beschikbaar zijn. Dit soort gesprekken voeren woningcorporaties doorgaans niet. De vraag is: is het hun verantwoordelijkheid? Waarschijnlijk wel. De wetgever stelt in ieder geval dat zij naar een duurzame betaalbaarheid van woningen toe
moeten. Dat vergt medewerkers die het juiste gesprek op de juiste manier kunnen voeren. Dit soort gesprekken op een directieve manier voeren (‘jij hebt hier geen geld voor’) heeft doorgaans niet de juiste uitwerking. Dan gaan de hakken in het zand. Het is zaak de situatie vanuit de huurder te bekijken. Díe moet tot de conclusie komen dat het anders moet. Sommige mensen zijn hier van nature goed in. Vanuit hun aard communiceren ze op een gelijkwaardig niveau met hun gesprekspartner – wie het ook is. Dat geldt echter lang niet voor iedereen. En vanuit de wetenschap is er bewijs dat bepaalde gesprekstechnieken kunnen helpen om degene aan de andere kant van de tafel ‘mee’ te krijgen. En die technieken zijn te leren.
Investeringsbereidheid woningcorporaties Het onderzoeken en laten uitvoeren van onderzoeken is betaalbaar, maar kost wel geld. Corporaties moeten dus bereid zijn te investeren in nieuwe aanpakken. Tot op heden zijn ze dat niet (echt) geweest, ondanks dat er mooie onderzoeksdesigns voor zijn en het logistiek goed uit te voeren is.
wereld. Zeker omdat het de insteek is mensen op een goede manier te begeleiden naar gezond financieel gedrag, zijn er mogelijkheden op dit vlak. Mochten er onderzoeken plaatsvinden die relevante uitkomsten oplevert, dan is het raadzaam die te delen met de hele branche.
De kosten zijn overigens te drukken wanneer sprake is van subsidie vanuit het ministerie van Sociale Zaken & Werkgelegenheid (SZW). Ook andere fondsen zijn aan te boren, zowel binnen als buiten de wetenschappelijke
5
Data-analyse en segmenteren Gerhard van Dijkhuizen, manager Business Intelligence bij Focum, is gespecialiseerd in het verzamelen van data en hoe je die data vervolgens inzet om betere, slimmere beslissingen te nemen. Voor woningcorporaties ziet hij nog de nodige verbetermogelijkheden, maar hij erkent ook dat de corporatiewereld te maken heeft met wetgeving die het lastiger maakt om data te verzilveren dan in andere sectoren. Kernvraag hierbij is: wat wil je als corporatie? Maar ook: wat is er toegestaan? De acceptatieplicht van woningcorporaties maakt het spel complex, maar ook boeiend. Als corporatie ben je verplicht een nieuwe huurder te accepteren, maar ben je ook gerechtigd iemand uit de woning te zetten. En vervolgens is een andere corporatie weer verplicht diegene toe te laten als huurder. Dit wordt versterkt doordat corporaties geen data met elkaar (mogen) delen, als gevolg van privacywetgeving. Of zou er toch meer mogelijk zijn? Als we naar de maatschappelijke kosten kijken, zouden
corporaties wel degelijk data met elkaar moeten kunnen delen, al was het alleen maar om tijdig oplossingen te bedenken over hoe om te gaan met slechte betalers. Want een huurder uitzetten kost veel geld. Heel veel geld. Wellicht zijn er goedkopere oplossingen te bedenken – denk bijvoorbeeld aan een soort van centraal toezicht.
Als we naar de maatschappelijke kosten kijken, zouden corporaties wel degelijk data met elkaar moeten kunnen delen, al was het alleen maar om tijdig oplossingen te bedenken over hoe om te gaan met slechte betalers.
Andere sectoren Bij het omgaan met huurders en in het bijzonder met huurachterstanden lijkt het raadzaam het vizier in eerste instantie op andere (commerciële) sectoren te richten. Hoe hebben zij hun processen ingericht? Klanten van Focum zoals webshops, verzekeraars, energie- en telecombedrijven segmenteren hun klanten met behulp van data. Klanten binnen een ander segment worden vervolgens ook anders behandeld. Denk hierbij aan andere betaalopties, andere voorwaarden en in sommige gevallen zelfs andere tarieven. Welke data kun je allemaal vergaren danwel gebruiken? Allereerst zijn er de eigen data (bestaande klanten). Vervolgens zijn er data die je tijdens transacties verzamelt, zoals bij de intake (nieuwe klanten). Er zijn ook openbare bronnen, zoals het insolventie- en
curateleregister, de Kamer van Koophandel, het Kadaster, de Telefoongids, etcetera. Dan kun je nog data kopen, bijvoorbeeld bij bedrijven zoals Focum, onder andere met betrekking tot (negatieve) betaalervaringen. Wanneer iemand – om maar eens een voorbeeld te noemen – gedurende het afgelopen jaar door drie verschillende incassobureaus is gezocht, zegt dat waarschijnlijk wel iets over het betaalgedrag van deze persoon. Tenslotte verzamel je tijdens de ‘klantrelatie’ ook nog allerlei data over de klant. Bijvoorbeeld met behulp van vragenlijsten of uit gespreksnotities. Bij wanbetalende huurders is een belangrijke vraag: kunnen ze niet betalen of willen ze niet betalen? Aangezien je niet over alle informatie beschikt, is het belangrijk om te bepalen of iemand geloofwaardig en integer overkomt.
Scoren Maar als je dit al denkt te kunnen bepalen: hoe structureer je data uit een gesprek met een debiteur van anderhalf uur? Als je wilt gaan “scoren”, zoals dit heet, is het de kunst om relevante c.q. voorspellende indicatoren te vinden. Medewerkers van corporaties die in contact staan met de huurders moeten slimme indicatoren bedenken (bijvoorbeeld op een schaal van 1 tot 5) die ze vervolgens naar aanleiding van een gesprek kunnen invullen.
Het is belangrijk rekening te houden met afwijkingen en subjectiviteit als je gaat scoren. Twee mensen beoordelen een situatie veelal op een andere manier. Sterker nog: één persoon beoordeelt een situatie op een ander moment niet zelden op een andere manier. Je ontkomt er niet aan dat het mensenwerk is, maar je moet er als corporatie naar streven consistente beslissingen te nemen op basis van dezelfde informatie. Het is de kunst
6
om je (primaire) processen zodanig in te richten dat je het risico op inconsistentie zoveel als mogelijk beperkt. Dat betekent dat je dicht moet blijven bij de informatie die je verzamelt. En dat doe je door de data gestructureerd en in de meeste gevallen dus ook gecodeerd op te slaan in
een database. Database-specialisten bekijken vervolgens welke elementen er terugkomen. Dit gaat met behulp van verschillende statistische technieken, die we hier niet verder zullen bespreken.
Segmenteren Het is belangrijk dat je dit jaar in jaar uit blijft doen. Elk model verliest na verloop van tijd zijn schoonheid, zo ook wiskundige modellen. Maar ook al zou je al deze data tot in lengte van dagen verzamelen en tot je beschikking hebben (ervan uitgaande dat je deze mag bewaren), dan ben je er nog niet. Het is namelijk niet zo dat je automatisch weet wat je ermee moet doen. Een goede data-analist herkent echter patronen in de data. Een belangrijk deel van de werkzaamheden die dataspecialisten als bij Focum uitvoeren, heeft betrekking op het verzamelen van data en op het maken van klantprofielen. Vervolgens stel je proefondervindelijk vast welk (behandel)traject de beste resultaten oplevert voor welk klantprofiel. Idealiter ga je er blanco in, zodat je de beste strategie bepaalt (en periodiek weer bijstelt) op basis van ervaringscijfers. Het segmenteren van een klantenportefeuille gaat eenvoudig gesteld met behulp van een matrix waarin je combinaties maakt van klantprofielen en behandelmethoden. Stel: je hebt drie profielen bepaald en drie behandelmethoden tot je beschikking. Dan maak je een matrix van alle negen combinaties. Initieel is voor profiel 1 behandelmethode 1 bijvoorbeeld het effectiefst, voor profiel 2 methode 2 en voor profiel 3 methode 3. Deze initiële keuze wordt doorgaans op basis van onderbuikgevoel (of praktijkervaring) genomen. Daarbij is het echter zaak waakzaam te zijn voor bedrijfsblindheid. Methode 1 zouden we de voor profiel 1 de ‘champion’ kunnen noemen, die dus naar verwachting het beste werkt voor profiel 1. Maar denk niet te snel dat je goed zit en behandel dus niet 100 procent van de klanten in profiel 1 met methode 1. Je zou daarnaast bijvoorbeeld ook methode 2 moeten inzetten. Dit is de ‘challenger’, die mogelijk betere resultaten oplevert dan methode 1 (in elk
geval voor profiel 1). Eens in de zoveel tijd ontdek je aan de hand van metingen dat de challenger het beter doet dan de champion. Je vervangt dan de champion door de challenger en bedenkt tegelijk een nieuwe challenger. En je begint weer van voren af aan. Dat is op hoofdlijnen ook de essentie van de evolutietheorie. Je laat nieuwe alternatieven toe, waarvan je niet zeker weet of ze het beter doen. Zwakke mutaties sterven uit, goede overleven en maken de soort sterker. Focum past deze tactiek toe in het beheer van vorderingen. Het bedrijf heeft lijntjes met een groot aantal verschillende incassobureaus en deurwaarders. Het segmenteert de portefeuilles van zijn klanten en bekijkt welk bureau het beste presteert op welk type vordering en/of debiteur. Dat bureau krijgt vervolgens 60 procent van dat deel van de portefeuille, een ander bureau krijgt 30 procent en een derde bureau krijgt 10 procent. Het idee hierachter: het derde bureau gaat misschien extra zijn best doen, waardoor het beter presteert en de verhoudingen in de toekomst wellicht anders komen te liggen. En met de hete adem van het derde bureau in de nek zullen de eerste twee bureaus het wel nalaten te verslappen. Overigens geldt ook bij dergelijke ontwikkelingen: vervang de champion ook weer niet te snel door de challenger. De betere performance van de challenger kan immers ook een toevalstreffer zijn (zeker bij lage volumes). Daartegenover staat dat je de champion moet blijven uitdagen. Anders bouw je namelijk geen data en dus ook geen kennis meer op. Niemand heeft de wijsheid immers in pacht en de wereld verandert voortdurend. Ook hier weer het lijntje met de evolutietheorie. Als er geen kruisbestuiving meer plaatsvindt, is dat niet goed voor de genen van de soort. Dan is er in feite sprake van inteelt.
7
Succes van data-analyses Wat is nu de toegevoegde waarde van zulke methodieken? Dat verschilt per situatie. Maar als het niet zoveel geld zou opleveren, zou het niet zo wijdverbreid worden toegepast. Het principe is in ieder geval op veel plekken toepasbaar, ook bij woningcorporaties. Nadeel is dat corporaties te maken hebben met privacywetgeving (zie hoofdstuk 3: Privacywetgeving). Dat betekent dat corporaties ook als het gaat om het gebruiken van vragenlijsten ‘voorzichtig’ moeten zijn. De effecten van slim gebruik van data kunnen gigantisch zijn, zeker wanneer er weinig beperkingen zijn. Zo gebruiken klanten van Focum data in het bijzonder bij de acceptatie van nieuwe (onbekende) klanten. Met behulp van deze informatie bepalen webshops bijvoorbeeld of zij op rekening willen leveren of niet. En bepalen energiebedrijven of nieuwe klanten een waarborgsom moeten betalen. En bepalen telecombedrijven of ze iemand de allernieuwste iPhone willen meegeven. Onder strenge wetgeving maakt Focum gebruik van betalingservaringen van onder andere Vesting Finance, waaronder ook namen van personen en hun adressen. Als een consument wordt afgewezen als klant, kan hij of zij een inzageverzoek indienen. Hij of zij kan zich tegen de geleverde data verzetten, zoals hij of zij ook een vordering kan betwisten. Wanneer iemand op het adres woont waar in het verleden een wanbetaler woonde, zegt dat niet noodzakelijk iets over zijn of haar betaalmoraal. Toch kan alleen al dat enkele feit tot een statistisch en significant
verhoogd betalingsrisico leiden. Wanneer van iemand bekend is dat hij of zij in de schuldsanering zit of heeft gezeten, zegt dit uiteraard wel iets over hem of haar, ook al is de schuldsanering beëindigd en ook al heeft hij of zij weer een schone lei. De data-analyses doen hun werk. Of anders gezegd: cijfers liegen niet. Wanneer de dataset goed in elkaar zit – datakwaliteit is het fundament !!! – kan Focum typisch veelal de helft van de wanbetalers aanwijzen, op basis van wiskundige modellen die voorspellen of iemand een goede of een slechte betaler is. Slechts een paar procent van de goede klanten wordt daarbij ten onrechte aangemerkt als (potentiële) wanbetaler. Afhankelijk van de marge op goed betalende klanten danwel het verlies op slecht betalende klanten, kunnen de besparingen die je hiermee bereikt enorm zijn. Wanneer je iedereen op rekening zou leveren, dienen de kosten van wanbetalers immers ook op de goede betalers te worden verhaald. Dat is niet prettig voor de goede betalers, maar ook niet voor het bedrijf in kwestie, dat zijn prijzen moet verhogen en zichzelf uit de markt prijst.
De data-analyses doen hun werk. Of anders gezegd: cijfers liegen niet.
Klein beginnen Hoewel statistische technieken en wiskundige modellen op de lange termijn zeer relevante informatie opleveren, zeker wanneer data-analisten deze data kunnen en mogen analyseren, wil dat niet zeggen dat organisaties geen profijt hebben van segmentatie en differentiatie zonder dat zij deze technieken en modellen gebruiken. Alles staat of valt in elk geval bij het verzamelen en vervolgens benutten van informatie die veelal wel aanwezig maar doorgaans niet te ontsluiten is. Je moet wel iets met de data kunnen en je moet wel een strategie hebben. Zo dien je nu al te bepalen wat je over vijf of tien jaar wilt weten. Dan kun je daar nu al op sturen. Ook zonder data en ook zonder data-analisten. Op die manier kun je al innoveren als organisatie, maar echt goede innovatie ontstaat pas als je op een goed doordachte manier met data omgaat, weet men bij Focum.
Neem als voorbeeld een willekeurige achterstands portefeuille. Bij een aanzienlijk deel hiervan is er maar een kleine kans dat deze nogmaals de fout in gaat. Debiteuren worden daarom ingedeeld in groepen en die krijgen allemaal een andere benadering. Wanneer je ‘klein’ wilt beginnen, kun je je populatie opdelen in bijvoorbeeld twee segmenten. Wil je het meteen nauwkeurig doen, dan maak je gelijk vier of vijf segmenten. Het grootste (beste) segment krijgt een vriendelijke brief, een iets kleiner segment krijgt een strenge brief, een nog kleiner segment wordt gebeld en het kleinste (slechtste) segment krijgt meteen iemand aan de deur. De hamvraag daarbij is: wie behoort tot welk segment en waarom? Zonder data en zonder data-analyses is dat haast onbegonnen werk. Wil je onderzoeken wat de beste strategie is per segment? Pas dan twee strategieën toe: bij de helft van de groep de ene en bij de andere helft de andere strategie. Dan weet je daarna met zekerheid of het waar is wat je al op voorhand
8
dacht. Daarvoor heb je natuurlijk wel een bepaald kritische volume nodig. Je wilt geen cruciale beslissingen baseren op toevalstreffers. Je past scoring en segmentatie dan ook bij voorkeur toe waar het nog bulk is. Juist de grote getallen maken dat je in één keer veel inzicht verkrijgt. Dus wat doe je als iemand in achterstand geraakt? Behandel je iedereen op dezelfde manier, dan is er vaak te weinig capaciteit en blijft een groot deel van het werk gewoon liggen. Door de slechtste tien tot twintig procent van de populatie aan te pakken, heb je niet zelden al tachtig tot negentig procent van de grootste probleemgevallen te pakken.
Alles staat of valt in elk geval bij het verzamelen en vervolgens benutten van informatie die veelal wel aanwezig maar doorgaans niet te ontsluiten is.
Wat in deze context overigens bijzonder prettig is, is dat een huurder zelf niet weet dat hij of zij tot een bepaald segment behoort. Waarom wordt juist hij of zij bezocht of gebeld? Of krijgt juist hij of zij een vriendelijke danwel strenge brief? Huurders hebben waarschijnlijk geen idee dat zij een ander behandeltraject doorlopen dan andere huurders in dezelfde situatie, die bijvoorbeeld alleen een brief krijgen. Dat betekent dus ook dat zij niet zullen klagen als er iemand voor de deur staat of als zij een strenge brief krijgen. Dit maakt het relatief eenvoudig om scoring en segmentatie toe te passen. Aan de voorkant ligt het een stuk lastiger. De impact van een afwijzing is immers enorm. Maar bovenal hebben woningcorporaties een acceptatieplicht. Zij mogen pas in actie komen als iemand zijn of haar betaaltermijn mist. Niettemin is het wel zo prettig als zij vanaf dag één al weten dat zij een risico in huis hebben gehaald. Dan zijn zij immers voorbereid op wat er komen gaat. Van Dijkhuizen van Focum is van mening dat corporaties allereerst moeten bepalen hoe ze het creditmanagementtraject idealiter zouden willen inrichten (out-of-the-box denken). Vervolgens moeten zij met een jurist bekijken wat er nu allemaal mogelijk is en welke elementen afvallen. Zijn idee: er is altijd meer mogelijk dan je denkt, is het niet linksom, dan wellicht rechtsom.
9
Privacywetgeving: wat mag wel en niet bij een corporatie? Het samenstellen van een ‘zwarte lijst’, waarop personen of bedrijven staan waarmee je geen zaken wilt doen, is in verschillende branches en bedrijfstakken zeer gebruikelijk. Bij woningcorporaties komt het hanteren van zwarte lijsten echter relatief weinig voor. Een dergelijke lijst heeft wellicht een negatieve connotatie, maar je hoeft zo’n zwarte lijst niet te gebruiken om huurders uit te sluiten. Je kunt een zwarte lijst ook verbinden aan iets positiefs. Zo kun je met een zwarte lijst van huurders die eerder in betalingsproblemen zijn geraakt
voortijdig meedenken, oplossingen bieden en afspraken maken indien de huurder weer betalingsachterstanden laat ontstaan. Maar mogen corporaties een zwarte lijst aanleggen? In hoeverre overtreden zij dan de wet? De privacywetgeving is niet zwart-wit, weet Marina Kleijn, advocate bij Bosselaar en Strengers Advocaten. De wetgeving staat zelfs vol met open normen en dat is zowel een voordeel als een nadeel. Het voordeel is dat er met open normen relatief veel mogelijk is. Een nadeel is dat het niet altijd duidelijk is hoe ver je mag gaan.
Drie pijlers Het College Bescherming Persoonsgegevens (CBP) is de toezichthouder. Voordat je een zwarte lijst hanteert, moet je dit melden bij het CBP. Er zijn enkele voorwaarden en maatstaven waarmee je rekening dient te houden wanneer je de intentie hebt een zwarte lijst samen te stellen. Grofweg zijn er drie pijlers aan de hand waarvan het CBP de zwarte lijst toetst. De eerste is dat je als organisatie een gerechtvaardigd belang behoort te hebben voor een zwarte lijst. Het (gerechtvaardigd) belang dat een woningcorporatie heeft bij het hanteren van een zwarte lijst van (probleem)huurders zou bijvoorbeeld kunnen worden gevonden in de schade die een woningcorporatie lijdt.
De tweede pijler stelt dat het aanleggen van een (zwarte) lijst noodzakelijk moet zijn om het gerechtvaardigde doel te bereiken. Met ‘noodzakelijk’ wordt bedoeld dat er geen andere wijze, met een minder grote inbreuk op de privacy, mag zijn om het doel te bereiken. Afhankelijk van hetgeen er op de zwarte lijst wordt geregistreerd, zal hiervan sprake zijn. De derde pijler schrijft voor dat het belang zwaar genoeg moet zijn om inbreuk te mogen maken op de persoonlijke levenssfeer van de mensen op de lijst. Wellicht is dat bij een zwarte lijst met slecht betalende huurders het geval. Het belang kan daarbij tweeledig zijn. Niet alleen de woningcorporatie heeft hierbij een zwaarwegend belang, ook de individuele huurder kan erbij gebaat zijn. In een vroegtijdig stadium kun je wellicht nog verschil maken in betalings- en persoonlijke problematiek.
Informeren en goedkeuring vragen Al met al zijn het drie open normen, waarbij de achterliggende vraag eigenlijk altijd is: waarom gebruik je die gegevens? En is er geen manier met een minder grote impact om met de problematiek om te gaan?
Het samenstellen van een zwarte lijst is één, het delen van een dergelijke lijst is een tweede. Activiteiten op dit gebied zijn eerder toegestaan wanneer de personen, huurders in dit geval, hier toestemming voor hebben gegeven, bijvoorbeeld omdat zij er zelf ook iets aan hebben. De huurder dient in ieder geval te worden
geïnformeerd over het feit dat hij op een zwarte lijst komt te staan. Dit kan voor nieuwe huurders bijvoorbeeld via een bijlage van de huurovereenkomst. Maar hoe maak je dit bestaande huurders kenbaar? En kunnen zij er dan nog wel iets aan doen? Het beste is om hiervoor toestemming te hebben van de huurder. Want als je geen toestemming hebt, dan moet er een andere wettelijke rechtvaardigheidsgrond bestaan voor het bewaren van gegevens. Het is ook belangrijk om te beseffen dat huurders inzage- en correctierecht hebben. Oftewel: wanneer iemand het niet eens is met zijn opname in de lijst of wat er over hem geadministreerd is, dan moet hij dat kunnen aanpassen. Het samenstellen van een zwarte lijst is één, het delen van een dergelijke lijst is een tweede. Daarvoor dienen corporaties vooraf een onderzoek te laten instellen door het CBP, weet Kleijn. Dit verzoek om een voorafgaand onderzoek dient gepaard te gaan met een protocol waarin
10
staat hoe de gegevens op de zwarte lijst zullen worden verwerkt. Tijdens het voorafgaande onderzoek toetst het CBP of de zwarte lijst voldoet aan de eisen uit de Wet bescherming persoonsgegevens. Het CBP wil onder andere
weten hoe lang iemand op de lijst staat, hoe lang de lijst wordt bewaard en waar hij allemaal voor wordt gebruikt. Voordat het CBP haar goedkeuring heeft verleend, mag de zwarte lijst niet worden gebruikt.
Life events Het privacyvraagstuk rondom sociale huur gaat natuurlijk verder dan alleen zwarte lijsten. Mag een woningcorporatie huurders bijvoorbeeld verplichten om haar op de hoogte te stellen van life events, zoals een scheiding of gezinsuitbreiding?
Dat zijn namelijk gebeurtenissen waarna wanbetaling niet zelden plaatsvindt. Toch is al snel sprake van privacyschending wanneer je dit verplicht stelt. En ook de handhaving is ingewikkeld. Soms kan andere wetgeving ruimte bieden om een huurder de gewenste informatie te laten mededelen. Zo zou een corporatie de huurder in het kader van het medehuurderschap kunnen vragen om te melden wanneer hij gaat trouwen.
Rechtvaardigheidsgronden Het is belangrijk om te kunnen aantonen dat je een belangenafweging hebt gemaakt en de minst bezwarende methode hebt gekozen. Daarbij dient er sprake te zijn van (ten minste) één van de wettelijke rechtvaardigheidsgronden voor het verwerken van de persoonsgegevens. Een van de wettelijke rechtvaardigheidsgronden is toestemming. Indien een huurder de woningcorporatie expliciet toestemming heeft gegeven voor het verwerken van bepaalde gegevens, dan zit de corporatie daarmee in beginsel safe. Er is echter wel sprake van een soort machtsverhouding in de relatie tussen een huurder en een corporatie. Iemand die graag wil huren, zal al snel toestemming geven voor het verwerken van bepaalde
persoonsgegevens, ook al wordt daarmee in verregaande mate inbreuk gemaakt op zijn privacy. Daarmee is toestemming in de relatie tussen een corporatie en een huurder niet altijd voldoende. Een andere rechtvaardigheidsgrond kan erin gelegen zijn als het opslaan van data noodzakelijk is voor de uitvoering van de overeenkomst die de huurder en corporatie sluiten. Voor bepaalde gegevens hoeft de huurder dan ook geen toestemming te geven, wanneer zonder deze gegevens geen huurovereenkomst kan bestaan. Een derde rechtvaardigheidsgrond kan zijn als er een gerechtvaardigd belang is van de corporatie bij het verwerken van bepaalde gegevens. Bepaalde data zijn immers noodzakelijk om de bedrijfsactiviteiten te kunnen verrichten. Als je aan een of meer van de wettelijke rechtvaardigheidsgronden voldoet, zit je als corporatie in beginsel goed. Maar het blijft maatwerk.
11
Conclusie Hoewel de corporatiewereld volop kan leren uit andere branches en sectoren, dient er nog het nodige onderzocht te worden als het gaat om hoe gedrag te beïnvloeden van huurders met betaalachterstanden. Zo is nog niet onderzocht wat het effect is van het voeren van een persoonlijk gesprek. Of wat voor verschil het maakt als je werkt met getrainde mensen. Corporaties moeten bereid zijn te investeren in (onderzoek naar) nieuwe aanpakken. Dit zijn zij tot op heden echter niet (echt) geweest. Mochten er wel onderzoeken plaatsvinden die relevante uitkomsten opleveren, dan is het raadzaam die te delen met de hele branche. Met behulp van segmentatie en data-analyse behalen commerciële organisaties zoals webshops interessante resultaten. Voor corporaties vergt dat een omslag in het denken. Zij moeten allereerst bedenken hoe ze het credit managementproces anders zouden willen
Als je transparant bent, op een slimme manier handelt, aan de rechtsvaardigheidsgronden voldoet en kunt aantonen dat je overal goed over hebt nagedacht, kom je een heel eind. inrichten. Vervolgens is het nadrukkelijk de vraag wat er wel en niet mag, vanuit privacywetgeving. Maar hoewel woningcorporaties wel degelijk te maken hebben met beperkingen, kan er waarschijnlijk een stuk meer dan zij denken. Als je transparant bent, op een slimme manier handelt, aan de rechtsvaardigheidsgronden voldoet en kunt aantonen dat je overal goed over hebt nagedacht, kom je een heel eind.
Dit paper is tot stand gekomen met dank aan en medewerking van Bosselaar & Strengers Advocaten, Hogeschool van Amsterdam en Focum.
12
