Verbetering van het incassoproces.
Conventioneel hangt het hele incasso proces sterk af van handmatige inspanning, vaardigheid en snelheid van de individuele incassanten. Een toenemende aantal facturen kan de DSO van een bedrijf schaden. Dit komt vaak door het ongeorganiseerde en slordige karakter van het interne proces. Bovendien moeten de incassanten goed worden opgeleid, met de best practices op het gebied van credit-management Dit omvat ook de wet- en regelgeving met betrekking tot correspondentie en managementvaardigheden.
Het is aantrekkelijk dat bedrijven kunnen kiezen voor high tec software waarmee ze hun inningsproces kunnen beheren. Deze software is veelal gebaseerd op het bijhouden van de prestatiestatistieken en KPI’s. Bovendien zijn deze softwareoplossingen effectief geprogrammeerd om nieuwe accounts toe te wijzen aan verschillende incassanten.
Klantervaring
Bij de dagelijkse incassobewerkingen is er een aantal contactpunten met klanten. Helaas hebben traditionele inningsprocessen zich alleen gericht op de financiële sfeer in plaats van op individuele kenmerken of beperkingen van een klant. Incassanten wachten simpelweg tot de vervaldatum arriveert om in contact te komen met klanten en hen vervolgens lastig vallen met herinneringen . In de huidige competitieve zakelijke wereld is klantervaring een onderscheid dat erop gericht is klanten een ervaring van wereldklasse te bieden en is permanente communicatie een must.
Klantsegmentatie biedt een effectieve aanpak voor het omgaan met het incassotraject. Dit omvat competente manieren om klanten te targeten en dus op maat gemaakte inning-strategieën te bieden om aan hun uitdagende behoeften te voldoen. Prioritering van de klantervaring boven bellen voor euro’s effent het pad voor een betere klantervaring. In wezen kan dit worden bereikt door de klantaccounts. Bovendien zou dit ook de werklast van een incassant verlichten. Met de juiste klanttevredenheid kunnen bedrijven concurrentievoordeel behalen, samen met verhoogde winstgevendheid voor een strategische verbetering van hun processen.
De komst van technologie
Het ontstaan van incasso in mobiele applicaties.
De overgang van bedrijven naar mobiele technologie geeft organisaties de beschikking over nauwkeurige informatie en bespaart veel inspanningen en middelen. Mobiele apparaten hebben nog steeds een enorme impact op de techno wereld. Incassodiensten en debiteurenbeheer specialisten blijven zich richten op het gebruik van verschillende alternatieven om hun inningen te verbeteren. Het is handig om te gebruiken, omdat het een flexibiliteit biedt waar klanten gemakkelijk toegang hebben tot hun credit scores;, kredietrapporten en details ontvangen over factoren die hun credit scores beïnvloeden. Bovendien is het toegankelijk wanneer en waar ze nodig hebben en willen. Klanten zijn continu op zoek naar manieren om zichzelf op de hoogte te houden van hun accounts. Mobiele applicaties bieden real-time inzicht in de innings-activiteiten en houden de prestaties bij binnen branche specifieke ratio’s.
Bovendien groeien op mobiel gebaseerde transacties ook voortdurend met de ontwikkeling van nieuwe betaalmethoden. Betalingen kunnen snel worden uitgevoerd, wat leidt tot een sneller incassotraject. Zelfs verzamelaars krijgen de kans om up-to-date te blijven met accounts met applicaties waarmee ze altijd en overal kunnen werken. In wezen zal dit verzamelaars in staat stellen veel efficiënter te werken en dus de productiviteit te verbeteren.
Incasso en machine learning (ML)
Machine Learning wordt gedefinieerd als de studie en constructie van algoritmen die continu leren. ML maakt nauwkeurige voorspellingen op basis van een grote hoeveelheid gegevens die worden verzameld. Met behulp van ML kunnen leidinggevenden ervoor zorgen dat klanten meer waarde krijgen.
Binnen het incassoproces kan ML worden gebruikt om voorspellingen over betalingsdatums mogelijk te maken met behulp van historische uitgaande gegevens. Het kan dit doen door de relevante variabelen te identificeren. Het analyseert ook de waardevolle ingewikkelde patronen binnen de incasso-cyclus. Het is handig bij het voorspellen van een bepaalde betalingsdatum voor een klant. Het zal helpen ervoor te zorgen dat het incassoteam proactief wordt met verbeterde incasso technieken.
Incasso en kunstmatige intelligentie (AI)
Met de introductie van kunstmatige intelligentie zijn bedrijven uiteengelopen in de ruimte waar het gemakkelijker is om klantaccounts te segmenteren op basis van verschillende dynamische factoren. Een proactieve tool voor incassobeheer ingebed in AI helpt ook bij het opruimen van de incasso werklijst. Het helpt bij het leveren van een geoptimaliseerde oplossingsinspanning met betere inzichten in accounts. Dit omvat een snellere oplossing van transacties met een lage waarde voor rekeningen met een laag risico en betere besluitvormingsstrategieën voor rekeningen met een hoge waarde en een risico. Bovendien biedt AI een breder bereik dan conventionele correspondentiemethoden. Op AI gebaseerde oplossingen komen op om klanten te segmenteren op basis van risicosegmenten en zorgen voor juiste correspondentiestrategieën met sentimentanalyse dus opnieuw worden toegewezen aan taken met een hogere waarde in plaats van hun handmatige inspanningen te richten op taken met een minimale waarde.
De incasso-output kan op verschillende manieren worden verbeterd-
Risico-identificatie
Identificatie van alle potentieel achterstallige rekeningen door historische gegevens van de klanten te beschouwen, samen met real-time kredietanalyse van elke klantaccount.
Prioritering van en samen met efficiënte inzichten met behulp van AI en ML.
Betere incassostrategieën
Het creëren van betere incassostrategieën die als best practices uitkomen voor uiteenlopende industrieën, aangevuld met AI-aanbevelingen.
Geoptimaliseerd order- en kredietbeheer
Betere voorspelling van vertragingen die kunnen worden berekend op het moment van ordercreatie. Dit is gebaseerd op verschillende factuurparameters en klant-accountgeschiedenis. Klanten kunnen worden gevraagd met voorafbetalingen voor bepaalde facturen, betalingsverplichtingen kunnen worden gecreëerd op het moment dat de bestelling wordt gemaakt, of de kredietvoorwaarden van de klant bijwerken om vertraging in de betaling te minimaliseren.
Uiteindelijk wordt AI nu beschouwd als de grootste troef voor de groei van een bedrijf. Een effectieve op AI gebaseerde oplossing kan de efficiëntie verhogen en de klantervaring voor incasso verbeteren. Bovendien kan het incassoteam beter samenwerken met andere afdelingsteams voor facturering, geschillenbeslechting en zelfs betalingen. Het biedt ook een hoog niveau van inzicht in activiteiten en rapportagemogelijkheden. Met een slimme technologie kunnen de mensen en processen binnen het incassotraject manuele taken automatiseren, standaardisatie in de bedrijfsagenda verbeteren en opschalen op cashvoorspelling.
Conclusie
De incassobewerking binnen organisaties heeft dringend behoefte aan innovaties die de algehele procesefficiëntie kunnen verbeteren en kunnen helpen bij het terugwinnen van het geld. Technologie staat als een pijler van verandering voor uiteenlopende industrieën die de traditionele processen hebben verbeterd. Het benutten van de kracht van technologie kan een belangrijke rol spelen bij het toepassen van methoden die effectief kunnen zijn bij het verbeteren van het incassoproces. Uiteindelijk zal het helpen bij het sneller terughalen van geld zonder gedoe en helpen bij het handhaven van goodwill bij klanten.
Volg ons !