Hoe zorgt datagestuurd werken voor een verbetering in het credit management proces?
- Incasso, Inspiratie
- Leestijd: 2 min
Datagestuurd werken kan een aanzienlijke verbetering bieden in het credit management proces door het mogelijk te maken om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en sneller en nauwkeuriger te handelen. Er worden geavanceerde algoritmen en modellen voor machine learning gebruikt om klantgegevens te analyseren en hun kredietwaardigheid te voorspellen.
In het credit management proces kan machine learning gebruikt worden om betalingsgedrag te voorspellen en om effectievere incassomaatregelen te nemen. Door te vertrouwen op gegevens in plaats van subjectief te oordelen kan je beter geïnformeerde beslissingen nemen over het verlenen van krediet, het innen van betalingen en het beheren van risico’s. Hieronder volgen enkele andere voordelen van datagestuurd werken bij credit management.
1. Minder fouten
Machine learning kan helpen om fouten in het credit management proces te verminderen. Bijvoorbeeld door het identificeren van fouten in betalingsgegevens of het herkennen van patronen in het betalingsgedrag van klanten die duiden op afwijkingen in het facturatieproces. Hierdoor kan een bedrijf snel actie ondernemen om eventuele fouten te herstellen.
2. Snellere betalingen
Machine learning kan gebruikt worden om betalingsgedrag te analyseren en voorspellingen te doen over welke klanten geneigd zijn om op tijd te betalen en welke niet. Door deze voorspellingen te gebruiken, kan je gerichter credit management toepassen en snellere betalingen realiseren.
3. Efficiënter incasseren
Ook kan je dankzij datagestuurd werken je incassoprocessen efficiënter inrichten. Door gegevens te analyseren en trends te identificeren, kan je beslissingen nemen over welke klanten het meest waarschijnlijk op tijd betalen en welke klanten extra aandacht nodig hebben. Hierdoor kan jij je richten op de meest kritieke klanten. Dit bespaart tijd en kosten en vermindert de belasting voor de klantrelatie.
Lees ook: ‘Automatisering helpt de werkdruk verlichten’
4. Identificatie van risico's
Een van de belangrijkste voordelen is dat het kan helpen bij het identificeren van klanten met een hoog risico op wanbetaling. Door gegevens over betalingsgeschiedenis, kredietwaardigheid, financiële positie en andere relevante informatie te analyseren, kan je als credit manager betere beslissingen nemen over welke klanten extra aandacht nodig hebben en hoe ze het risico op wanbetaling kunnen beperken.
5. Automatiseer je processen
Het credit management proces wordt geautomatiseerd, waardoor het sneller en efficiënter kan verlopen. Door bijvoorbeeld gebruik te maken van geautomatiseerde betalingsherinneringen en -procedures kan je sneller reageren op achterstallige betalingen en wanbetalingen.
6. Verbetering van cashflow
Datagestuurd werken kan ook helpen bij het verbeteren van de cashflow van een bedrijf. Door het gebruik van geavanceerde analytics en voorspellende modellen kan je beter voorspellen wanneer betalingen worden ontvangen en hoeveel cashflow er beschikbaar zal zijn op korte en lange termijn.
7. Betere klantrelaties
Door het gebruik van machine learning kan een bedrijf beter inzicht krijgen in het betalingsgedrag van klanten en hun specifieke behoeften en voorkeuren. Dit kan gebruikt worden om klantrelaties te verbeteren door bijvoorbeeld op maat gemaakte betalingsvoorwaarden aan te bieden.
In het kort kan datagestuurd werken dus bijdragen aan een efficiënter en effectiever credit management, wat leidt tot snellere betalingen, betere klantrelaties en kostenbesparingen voor het bedrijf.
Sparren?
Heb je hulp nodig bij openstaande facturen of wil je meer weten over datagestuurd credit management? Vraag een vrijblijvend adviesgesprek aan of bel ons op 088-9955180. We helpen je graag verder!
Geschreven door:
TKB
Wij helpen jou met het verbeteren van je credit management processen. Samen bepalen wij de beste weg voor het realiseren van positieve resultaten en klantbehoud.
Meer inspiratie
Download onze whitepaper:
Hoe credit management software u helpt bij procesoptimalisatie
