Datagedreven credit management: vier belangrijke learnings

Share:

Datagedreven credit management: vier belangrijke learnings

Data en de inzichten die daaruit volgen leveren organisaties veel op. Ook aan datagedreven credit management zitten vele voordelen. Denk aan het kunnen verlagen van de days sales outstanding (DSO) en het minimaliseren van reserveringen voor dubieuze debiteuren. Helaas word je niet automatisch datagedreven met de aankoop of inzet van de juiste credit management oplossing. Dit helpt natuurlijk zeker, maar er is een aantal belangrijke learnings die doorslaggevend zijn voor het succes van zo’n oplossing.

Learning 1: Gebruik eigen data

Gebruik eigen data, denk hierbij aan risicoprofielen van klanten en het betalingsgedrag van klanten. Externe data is niet alleen kostbaar, de profielen op basis van jouw eigen klanten zeggen meer over toekomstige klanten dan de data van andere bedrijven. De risicoprofielscores die je op basis van je interne data opstelt hebben dan ook meer voorspellende waarde. Een combinatie van zowel interne als externe bronnen is een stap die je later kunt nemen.

Learning 2: Zet Artificial Intelligence in voor het bepalen van vervolgacties

Inzichten vanuit data helpen bij het beter voorspellen van de cashflow. Artificial Intelligence (AI) ondersteunt je hier niet alleen bij, maar kan je ook advies geven over de beste vervolgactie. Werkt het bij bepaalde klanten bijvoorbeeld goed om na te bellen of moet er juist direct een incassoproces gestart worden? Daarnaast helpt AI ook bij het bepalen van het beste belmoment. Hierdoor voorkom je dat je onnodig vaak moet bellen omdat de klant niet bereikbaar is. Data helpen bij het maken van de juiste keuzes en dragen bij aan meer efficiëntie.

Learning 3: Maak gebruik van bestaande API’s

Bij veel credit management oplossingen heb je beschikking over standaard koppelingen zodat er een connectie ontstaat met andere systemen en applicaties. Dat is niet alleen efficiënt omdat het ontwikkeltijd scheelt, maar je weet ook zeker dat het uitvoerig getest is en daarmee dus werkt. Kies een order-to-cash oplossing waarvan bekend is dat zoveel mogelijk van de voor jou relevante koppelingen mogelijk zijn.

Learning 4: Zet kleine stappen

Waarschijnlijk zie je nog best wat beren op de weg om als credit manager volledig data gedreven te werken. Het is belangrijk om gewoon te beginnen. Pak het proces om datagedreven te worden agile aan. Zet kleine stappen door tooling te gebruiken die je in staat stelt de datagedrevenheid stukje bij beetje uit te breiden. Verbind eerst de twee meest relevante bronnen aan elkaar en breid dit steeds verder uit. Zo zie je meteen of dat wat je doet extra waarde toevoegt. Door eerst een analyse te maken van de data die je bezit en het deel te selecteren dat relevant is, zorg je ervoor dat je geen onnodige data koppelt.

Steeds meer financiële afdelingen werken datagedreven. Daardoor zijn ze succesvoller en efficiënter. Begin!

Gepubliceerd op Financieel Management.

Voor meer informatie over hoe u een datagedreven organisatie kunt worden
Lees onze whitepaper: De invloed van datagedreven organisaties op de dagelijkse praktijk

Stel je vraag of ontdek wat Onguard nog meer voor je kan betekenen!

Vul onderstaand formulier in en ontvang een reactie binnen 2 werkdagen.

Neem contact met mij op

Neem contact met ons op

Request a Demo