Ügyfél számlafizetés elemzés és proaktív menedzsment

Üzleti probléma

• A szolgáltatások típusainak és számának növekedése miatt a még az amúgy jól fizető ügyfelek is könnyen nemfizetésbe csúsznak, ha a szolgáltató a számla kiküldése után a befizetés folyamatát megfelelően nem menedzseli.

• Ugyanakkor a nehezen fizető ügyfelek sem ignorálják teljes mértékben a számlák befizetését, és a szolgáltató megfelelő menedzsmenttel el tudja érni, hogy az ő számlája a kevés kifizetett számla között legyen.

Üzleti cél

• Természetes cél az, hogy a szolgáltató elérje, hogy az általa kibocsátott számlák minél nagyobb része be legyen fizetve.

• Viszont a szolgáltatónak kerülnie kell a felesleges ügyfélirritációt is, mert ezzel könnyen az ellenkező hatást, az ügyfelek elvándorlását válthatja ki.

Megoldás

• Az ügyfelek viselkedésének elemzéséhez és menedzseléséhez elengedhetetlen a vállalaton belül az ügyféllel kapcsolatban elérhető releváns adatok összegyűjtése.

• Az adatok felhasználásával Machine Learning algoritmusok segítenek a várható fizetési hajlandóság megítélésében, a szükséges fizetésösztönző módszerek meghatározásában és az ösztönző lépések időzítésében.

• Az elemzések eredményét a megfelelő automatizmusok vezérlése mellett testreszabott dashboardok kialakításával fel tudjuk használni az értékesítési/hitelképesség ellenőrzési folyamat során, de a fizetőképesség ügyfélszolgálati munkatárs általi kezelésének támogatására is.

Elérhető haszon

Nehéz piacon a teljes kiszámlázás 2%-a is veszteségbe fordulhat nemfizetés miatt. Viszont élenjáró (értsd: a többi számlakibocsátónál jobb) számlamenedzsmenttel ennek akár 40%-a is megmenthető.