Het slim inzetten van data gebeurt binnen veel financiële afdelingen steeds vaker. Dat hierdoor de functie van de creditmanager verandert is duidelijk, want de inzichten die uit de data komen helpen om betere beslissingen te nemen over klanten en hun financiële vooruitzichten. Datagedreven creditmanagement levert dus best veel voordelen op. Maar hoe zet je data slim in om klantgedrag te kunnen voorspellen? We geven je enkele tips.
1. Kijk naar je eigen database
Data kan worden ingezet om bijvoorbeeld nieuwe klanten te vinden of om de klanttevredenheid te verhogen. Kijk hiervoor altijd eerst naar de ‘eigen’ data, zoals klantgegevens, risicoprofielen of bijvoorbeeld het betalingsgedrag van klanten. Data over bestaande klanten zegt namelijk meer over toekomstige klanten, meer dan bij externe data het geval is. Bovendien is externe data kostbaar.
2. Analyseer de data
Als je de data hebt, kun je gaan analyseren. Gebruik hulpmiddelen zoals Artificial Intelligence (AI) voor gegevensanalyse om trends en patronen te ontdekken, zodat je jouw klanten en hun kredietwaardigheid beter kunt begrijpen. Op basis van de analyse kun je vervolgacties gaan plannen.
3. Gebruik voorspellende analyses
Predictive analytics kan helpen om klantgedrag en financiële trends te voorspellen. Aan de hand van historische klantgegevens, kun je voorspellende modellen opstellen waarmee je toekomstig klantgedrag en kredietrisico’s kunt identificeren. Dit worden ook wel ‘betaalprofielen’ genoemd.
4. Bewaak kredietrisico’s
Predictive analytics kan ook worden gebruikt om het huidige kredietrisico van klanten te bewaken. Door de kredietscores van klanten en andere financiële indicatoren bij te houden, kun je vaststellen wanneer klanten het risico lopen om hun leningen niet af te lossen.
5. Ontwikkel kredietstrategieën
Met de inzichten die door predictive analytics zijn verkregen, kun je kredietstrategieën ontwikkelen waarmee je het kredietrisico kunt verminderen. Ook kun je kredietscoresystemen creëren waarmee de kredietwaardigheid van klanten beoordeeld kan worden.
6. Automatiseer het proces
Zet automatisering in om het kredietbeheerproces te stroomlijnen en tijd te besparen en uiteindelijk kosten te verlagen. Met geautomatiseerde processen kun je klantgegevens en kredietscores sneller en efficiënter beoordelen, zodat je nauwkeuriger beslissingen kunt nemen.
7. Volg de prestaties
Na de implementatie van creditmanagementstrategieën, moeten de prestaties ervan bijgehouden worden. Je kunt voorspellende analyses inzetten om de effectiviteit van de strategieën te controleren en zo nodig aanpassingen te doen.
Begin klein. Maar vooral, begin!
Wat de mate van automatiseren binnen het debiteurenbeheer ook is, voorspellend en datagedreven creditmanagement heeft enorm veel voordelen voor de financiële afdeling. Het stimuleert een efficiënter proces, dat leidt tot een betere dienstverlening richting debiteuren en een verbeterd inningsproces om kredietverliezen te beperken. Zonde dus, om hier niet mee te starten. Zet kleine stappen en breid de hoeveelheid data voor jouw analyses steeds verder uit. Zo zie je direct welke waarde dit toevoegt en maak je het behapbaar voor jezelf.
Vanuit onze ervaring bij klanten zien we steeds meer interessante toepassingen van data binnen creditmanagement. Wil je meer over weten of eens sparren over dit onderwerp, dan komen we graag in contact.
Bronnen:
www.onguard.com/nl/media/blog/datagedreven-credit-management-vier-belangrijke-learnings
www.icontroller.eu/blog/rol-van-betaalprofielen-in-credit-management/?lang=nl