Des liquidités suffisantes peuvent donner un faux sentiment de sécurité
Back to overview
blog

Hoe kunnen creditmanagers het maximum halen uit data?

De wereld is aan ongekende snelheid aan het veranderen en dat is vooral te danken aan de technologische vooruitgang en de mogelijkheden om data te verzamelen en te analyseren. Het begrip ‘big data’ en de analyse ervan zendt een schokgolf door tal van sectoren en vakgebieden. Ook door dat van creditmanagement. Hoe kunnen creditmanagers hiervan profiteren?

Lees ook:

Het handboek voor de moderne creditmanager

Big data is al lang geen hype meer. Door ontelbaar veel gegevens (over klanten, leveranciers, markttendenzen, ...) nuttig te gebruiken, kunnen bedrijven veel efficiënter werken. De financiële sector, de gezondheidszorg, de transportsector, de energiesector, de overheid, … Het zijn slechts enkele voorbeelden van sectoren die volop inzetten op het gebruik en de analyse van big data om de efficiëntie te verhogen. Ook in creditmanagement zorgen data vandaag reeds voor ingrijpende veranderingen.

Modern creditmanagement

De verwachtingen en ook de mogelijkheden voor creditmanagement zijn vandaag totaal verschillend van wat een decennium geleden gangbaar was. Creditmanagers kunnen vandaag krachtige procedures installeren, gebaseerd op data-analyse, met algoritmes die het mogelijk te maken om veel sneller en veel betere beslissingen te nemen.

De datarevolutie opent ongekende mogelijkheden, wat meteen de vraag doet rijzen hoe die data best ingezet worden. Een onderzoek bij 600 bedrijfsleiders door de Intelligence Unit van The Economist toonde aan dat 85 procent van de ondervraagden zich meer zorgen maakt om de kwaliteit dan om de kwantiteit van de data. Om het maximum te halen uit data is niet het beheer van het volume aan data het grote probleem, wel de analyse en de juiste besluitvorming die daaruit voortvoeit. De uitdaging is dus niet zozeer de informatie te verzamelen, maar wel om er voordeel uit te halen

Welke informatie wilt u halen uit uw big data?

Om maximaal voordeel te halen uit big data, moet u eerst weten waar u naartoe wilt. Wat wilt u te weten komen? Wat wilt u onderzoeken? Dit zal u helpen bij de stroomlijning van uw processen om de data te verzamelen en te analyseren. 

We kunnen bij data-analyse zes kerndoelstellingen onderscheiden. Het is aan u om ze te rangschikken volgens de doelstellingen van uw bedrijf. Wat vindt u het belangrijkste?

  • concurreren
  • groeien
  • voorkomen (bv. fraudepreventie)
  • verbeteren
  • klantenbehoeften bevredigen
  • leren

Breng structuur in uw proces van big data-analyse

  • Begin met een specifieke vraag. Maak het niet te complex, maar luister naar uw buikgevoel.
  • Gebruik de databronnen die relevant zijn voor uw specifieke vraag.
  • Controleer of de data juist aanvoelen. Data hoeven niet noodzakelijk van de hoogste kwaliteit zijn, maar ze moeten wel consistent zijn.
  • Zorg ervoor dat iedereen de conclusies uit uw data-analyse begrijpt.

Evolueer naar een agile creditmanager

We kunnen er niet omheen dat data onze toekomst zullen beheersen. Het wordt dan ook steeds belangrijker om data efficiënt te behandelen. En dat kunt u doen door een ‘agile’ aanpak te implementeren.

Die ‘agile’ methodologie kreeg onder impuls van enkele toonaangevende software-ontwikkelaars vorm in de jaren tachtig en negentig.De methodologie zorgt voor een dynamische en flexibele werkomgeving. Het geeft bedrijven de mogelijkheid om snel te reageren op veranderingen en in te spelen op nieuwe ontwikkelingen.

Zeker wanneer er data mee gemoeid zijn, is het interessant voor creditmanagers om een agile aanpak te installeren.

Centraal verwerken, daarna breed delen

Eenmaal u duidelijke doelstellingen heeft bepaald en een doordacht proces voor data-inzameling en -verwerking op punt staat, is de vraag hoe u hierover zult communiceren.

Data zitten meestal verspreid over diverse afdelingen van een bedrijf. Het is echter cruciaal om alle data te centraliseren in uw CRM-systeem. Als u data op een centrale plaats verzamelt, wordt het gemakkelijker om patronen te herkennen, waardevolle informatie uit de data te halen en betere beslissingen te nemen. Wanneer uw aanpak gefragmenteerd is, dan is dat veel lastiger.

Even belangrijk als uw centrale verzamelplaats, is de verdeling van uw data over het hele bedrijf zodat ze maximaal kunnen bijdragen tot een betere besluitvorming. Door bijvoorbeeld een eenvoudige customer score in uw CRM toe te voegen, kunnen uw verkoopsteams specifieke klantengroepen en zelfs individuele klanten gerichter benaderen. Zorg dat uw verkoopsteams begrijpen op welke manier data zicht geven op geschikte klantenprofielen. Op die manier weten ze welke klanten ze best kunnen benaderen.

Leer uw data kennen

Nu u alle data heeft, is het belangrijk om er het maximum uit te halen. Daarvoor moet u uw data goed leren kennen. Kunt u bijvoorbeeld uw belangrijkste klanten opsommen? En kijkt u dan naar omzet of naar de winst voor uw onderneming? De kans is groot dat er heel wat verrassingen opduiken tussen uw zogenaamde ‘beste’ klanten. Bestudeer dus grondig uw financiële data en zorg voor de beste ROI bij de analyse van uw gegevens.

Newsletter

Sign up for the newsletter and stay inspired thanks to our ...