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Comment les credit managers peuvent-ils tirer le maximum de leurs données ?

À cause des progrès technologiques et des possibilités de collecter des données et de les analyser, le monde change à une vitesse inouïe. Les ‘big data’ et leur analyse créent une onde de choc dans nombre de secteurs et domaines professionnels. Également dans le credit management. Comment les credit managers peuvent-ils en profiter ?

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Les big data ne sont pas qu'une simple mode. En faisant un usage utile des innombrables données disponibles, (concernant les clients, les fournisseurs, les tendances du marché…), les entreprises peuvent travailler beaucoup plus efficacement. Le secteur financier, les soins de santé, les transports, l’énergie, le gouvernement….

Il ne s'agit-là que de quelques exemples de secteurs qui sont en train d'utiliser les big data et de les analyser pour augmenter leur efficacité. Les données entraînent aussi d'importants changements dans le credit management actuellement.

Credit management moderne

Les attentes et les possibilités pour le credit management sont totalement différentes aujourd'hui de ce qu’elles étaient il y a dix ans. Les credit managers peuvent aujourd’hui mettre en place des procédures efficaces, basées sur l’analyse des données, avec des algorithmes permettant de prendre des décisions beaucoup plus rapides et meilleures.

La révolution des données ouvre des possibilités inconnues : la question est de savoir comment mettre ces données au mieux à profit. Une étude réalisée parmi 600 chefs d’entreprise par l’Intelligence Unit de The Economist a démontré que 85 pour-cent des personnes interrogées se soucient davantage de la qualité que de la quantité des données.

Pour tirer le maximum des données, ce n'est pas la gestion du volume des données qui pose le problème, mais bien l'analyse et les bonnes décisions qui en découlent. 

Le défi n’est donc pas tant de recueillir les informations que d’en tirer un avantage

Quelles informations voulez-vous tirer de vos big data ?

Pour tirer un maximum de profit des big data, vous devez d’abord savoir où vous voulez aller. Que voulez-vous savoir ? Que voulez-vous étudier ? Cela peut vous aider à rationnaliser vos processus pour recueillir les données et les analyser. 

Dans l’analyse des données, on peut distinguer six objectifs principaux. C’est à vous de les classer dans l'ordre correspondant à ceux de votre entreprise. Lequel estimez-vous le plus important ?

  • être concurrentiel
  • réaliser une croissance
  • prévenir (ex. la fraude)
  • améliorer
  • satisfaire les besoins des clients
  • apprendre

Structurez votre processus d'analyse des big data

  • Commencez par une question spécifique. Ne la rendez pas trop complexe, fiez-vous à votre instinct.
  • Utilisez des sources de données pertinentes pour votre question spécifique.
  • Vérifiez si les données semblent correctes. Les données ne doivent pas nécessairement être de la meilleure qualité, mais elles doivent être cohérentes.
  • Faites en sorte que chacun puisse comprendre les conclusions de votre analyse des données.

Devenez un credit manager agile

Nous ne pourrons pas éviter que les données dominent notre futur. Il sera donc de plus en plus important de les traiter efficacement. En mettant en œuvre une approche ‘agile’.

Cette méthodologie ‘agile’ a été élaborée dans les années 80 et 90, sous l'impulsion de quelques développeurs de logiciels prépondérants. La méthodologie permet de créer un environnement de travail dynamique et flexible. Elle offre aux entreprises la possibilité de réagir vite aux changements et de suivre les nouveaux développements.

Les credit managers ont intérêt à mettre en place une approche agile, surtout quand des données sont en cause.

Traitement central et diffusion large ensuite

Une fois que vous avez fixé des objectifs clairs et mis au point une procédure bien réfléchie pour la collecte et le traitement des données, reste à savoir comment vous voulez communiquer à ce sujet.

Les données sont généralement réparties dans différents départements d’une entreprise. Il est crucial de centraliser toutes les données dans votre système CRM. Si vous réunissez vos données dans un endroit central, il vous sera plus facile d'y reconnaître des modèles, d'en extraire des informations précieuses et de prendre de meilleures décisions. Lorsque votre approche est fragmentée, c’est toujours plus difficile.

La diffusion des données dans toute l’entreprise, afin qu’elles puissent offrir une contribution maximale à une meilleure prise de décisions est tout aussi importante qu'un lieu de centralisation des données. Si vous ajoutez par exemple un customer score simple dans votre CRM, vos équipes de vente pourront approcher de manière plus ciblée des groupes de clients spécifiques et même les clients individuels.

Faites en sorte que vos équipes de vente comprennent de quelle façon les données permettent de déterminer les profils de clients adéquats. Elles sauront ainsi quels clients elles doivent approcher de préférence.

Apprenez à connaître vos données 

Maintenant que vous avez toutes les données, il importe d’en tirer le maximum. Et pour ce faire, vous devez apprendre à bien connaître les données. 

Pouvez-vous par exemple énumérer vos principaux clients ? Et vous basez-vous sur le chiffre d'affaires ou sur le bénéfice pour votre entreprise ? Il y a de fortes chances que vous trouviez pas mal de 'surprises' parmi vos soi-disant 'meilleurs' clients. Étudiez donc bien vos données financières et obtenez le meilleur ROI avec l’analyse de vos données.

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