Quelles Data Centraliser sur son Logiciel de Recouvrement pour Mieux Prévenir les Risques d’Impayés

La gestion des risques d’impayés est l’une des préoccupations majeures des DAF, DG et Credit Managers. La collecte et l’analyse de données appropriées sont essentielles pour anticiper et prévenir les retards de paiement et les impayés. Dans cet article, nous allons explorer les types de données que vous devriez centraliser sur votre logiciel de recouvrement pour renforcer votre capacité à gérer efficacement ces risques de non-paiement.


1. Données de Base du Client

La première étape pour prévenir les risques d’impayés consiste à centraliser les données d’identité de vos clients sur le logiciel de recouvrement. Cela inclut des informations telles que :

  • Raison sociale de l’entreprise
  • Coordonnées de contact
  • Numéro de TVA
  • Références des institutions bancaires avec lesquelles le client travaille
  • Structure de l’entreprise, y compris la forme juridique, l’ancienneté, la taille et la structure de propriété
  • Réputation de l’entreprise

Mais aussi : 

  • Procédure de facturation particulière
  • Coordonnées du contact chargé du paiement fournisseurs

Centraliser ces données vous permet de connaître l’environnement de vos clients et ses préférences. Puisqu’une facture sur deux en retard de paiement l’est à cause d’anomalies administratives, il est aisé de l’éviter.

2. Données de Crédit

La collecte de données de crédit est essentielle pour évaluer la solvabilité de vos clients. Vous devriez inclure des informations telles que :

  • Rapport de solvabilité et Bilan financier
  • Score de risque de défaillance 
  • Historique de crédit de l’entreprise, y compris les antécédents de paiement et les retards de paiement passés.
  • Les garanties accordées
  • Limite de crédit conseillée

Ces données vous permettent de prendre des décisions éclairées en matière de crédit, en identifiant les clients présentant un risque plus élevé et en définissant des limites de crédit appropriées.

3. Données de Comportement de Paiement et Analyse Prédictive

L’analyse du comportement de paiement de vos clients est cruciale pour prévenir les impayés. Vous devriez collecter des données telles que l’historique des paiements passés, les délais de paiement, les motifs de retards de paiement, et les réactions aux rappels de paiement. Centraliser ces données vous permet de repérer les tendances de paiement et d’anticiper les retards potentiels.

En outre, les données d’analyse prédictive, telles que les modèles de scoring de crédit et les prévisions de comportement de paiement, sont de plus en plus essentielles. Ces données vous permettent d’anticiper les risques d’impayés et de prendre des mesures proactives pour les prévenir. Elles sont alimentées par les données de comportement de paiement et aident à affiner vos prévisions, à identifier les clients à risque, et à personnaliser votre approche de gestion en fonction des comportements passés.

Centraliser et utiliser ces données en combinaison renforce votre capacité à gérer efficacement les risques d’impayés et à protéger votre trésorerie de manière proactive.

4. Données Macroéconomiques

Les données macroéconomiques peuvent également avoir un impact sur les risques d’impayés. Tenez compte de facteurs tels que :

  • Tendances économiques générales
  • Événements économiques et géopolitiques susceptibles d’affecter la stabilité financière du client.
  • Indicateurs sectoriels
  • Évaluation de la concurrence et de la part de marché de l’entreprise cliente.

La centralisation de ces données peut vous aider à prévoir des périodes de ralentissement économique qui pourraient affecter la capacité de paiement de vos clients.

Centralisation des data sur le logiciel de recouvrement

5. Données de Litiges et Réclamations

Centraliser les données sur les litiges et les réclamations antérieurs est essentiel pour identifier les clients qui pourraient présenter des risques plus élevés d’impayés à l’avenir. Les informations pertinentes comprennent :

  • Historique des litiges
  • Résolutions
  • Motifs des réclamations
  • Coûts associés aux litiges

La gestion proactive de ces données peut vous aider à anticiper les problèmes potentiels et à mettre en place des mesures préventives.

Conclusion

La centralisation de données pertinentes sur votre logiciel de recouvrement est une étape essentielle pour mieux prévenir les risques d’impayés. 

Certaines de ces données seront collectées à partir de l’ERP, d’autres proviennent de sources extérieures, et encore d’autres sont générées automatiquement par le logiciel de recouvrement ou bien implémentées par le Credit Manager ou le chargé de recouvrement au fil de la relation financière client. 

En collectant et en analysant les bonnes données, les DAF, DG et Credit Managers peuvent prendre des décisions éclairées, personnaliser leurs approches de recouvrement et minimiser les perturbations dans leur trésorerie. 

La technologie numérique offre des solutions avancées pour la collecte, l’analyse et la gestion de ces données, renforçant ainsi la capacité des entreprises à gérer efficacement les risques d’impayés.

Pour en savoir plus sur la manière dont notre logiciel de recouvrement peut vous aider à centraliser et à gérer ces données de manière optimale, n’hésitez pas à nous contacter. Une gestion proactive des risques d’impayés est essentielle pour une trésorerie solide et une croissance continue de votre entreprise.

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