Cas d'utilisation
Comment une organisation a utilisé l'intelligence des données pour hiérarchiser les suivis et améliorer l'efficacité du recouvrement
Le défi
L’équipe financière ne disposait pas d’informations claires sur les comptes susceptibles de retarder leurs paiements ou de faire défaut. Les activités de recouvrement étaient réactives et uniformes, et tous les clients recevaient des rappels au même moment, quel que soit leur niveau de risque, ce qui entraînait un gaspillage d’efforts et des résultats incohérents.
L’approche
En tirant parti de l’automatisation des comptes clients de PIREL avec analyse intégrée, l’organisation a mis en place un système de notation prédictive pour chaque client. La plateforme a analysé les habitudes de paiement historiques, l’ancienneté des factures et l’historique des communications afin de prévoir les risques de recouvrement. Le système a automatiquement hiérarchisé les suivis, envoyant des rappels précoces pour les comptes à haut risque et permettant aux clients à faible risque de s’auto-servir via le portail de paiement.
Le résultat
Les activités de recouvrement sont devenues ciblées et efficaces. Les équipes financières ont réduit les soldes en souffrance sans augmenter les effectifs, tandis que la direction a pu anticiper plus tôt les pressions potentielles sur la trésorerie. Le délai moyen de recouvrement s’est encore amélioré et l’engagement des clients est devenu plus proactif et axé sur les données.
En un coup d’œil
Impact stratégique :
- Cycles de recouvrement plus courts et amélioration du fonds de roulement
- Réduction de l'exposition aux créances irrécouvrables
- Amélioration de la précision des prévisions et de l'aide à la décision
Améliorations opérationnelles :
- Notation prédictive du comportement de paiement des clients
- Flux de travail automatisés et basés sur les risques pour les rappels
- Visibilité proactive sur les comptes à haut risque
- Meilleure allocation des ressources de recouvrement
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