De credit manager van de toekomst is de data manager van het heden.

Data is met de komst van social media, internet en het digitalisatie van de wereld dichterbij dan ooit, maar meer dan ooit ook een jungle aan het worden. Maar data is er al voor de internet revolutie geweest, de pure gegevens die nodig zijn om zaken met klanten en leveranciers te kunnen doen.  

Het is simpelweg niet meer afdoende om je als credit manager te focussen op zaken als bellen met slecht betalende debiteuren, pitbull uithangen en sales “pesten”.  Steeds meer wordt de totale ketenbewaking integraal onderdeel van de taken van de credit management afdeling. Puur richten en rapporteren op debiteurencijfers zoals DSO en vervallen posten is daarbij maar een onderdeel.  

Kwaliteit

Kwaliteitszorg, juridisch inzicht, lean management, commercieel gevoel en ten slotte master data beheersing spelen meer en meer een rol in het moderne credit management. 

In dit stuk wil ik me vooral op de data concentreren. Hier ligt al de eerste uitdaging. Zou de credit manager niet ook gewoon de gehele supervisie op master data moeten hebben? Niet alleen debiteuren maar ook crediteuren? Ten slotte vormen beide een groot onderdeel van het werkkapitaal.  

Alle KPIs van credit managers hebben schone klantenbestanden nodig. Dan heb ik het niet alleen over adressen maar ook over veranderingen van debiteuren. Onnodig geld wordt door bedrijven over de balk gegooid door foutieve gegevens in het ERP systeem. Het is essentieel om de kwaliteit van de brongegevens te bewaken om juist tijdig en kwalitatief hoogwaardig te kunnen incasseren.  

10% van een willekeurig klantbestand is doorgaans vervuild. Niet alleen kost het herstellen tijd maar vreet ook nog eens marge. Echter kom ik maar zelden KPIs op data kwaliteit tegen waarbij de credit manager een actieve rol heeft. Zonde, want garbage in is garbage out.  

Wat doen? Naast poortwachter spelen bij het acceptatiebeleid zou de credit manager ook actief op data management moeten sturen. Bronnen aftappen die de juiste gegevens hebben en de data, het liefst, geautomatiseerd in de ERP omgeving laten toevoegen. Doublures en de typo’s voorkomen. Gewoon schone data waarbij alle relevante velden op dezelfde “fatsoenlijke” manier gevuld zijn.  

De impact op dit stukje meerwerk wordt aan de achterkant, tijdens het incasseren, ruimschoots goedgemaakt. Disputen omtrent facturatie zullen afnemen en uiteraard ook de hieraan gepaarde smoesjes.  

Conclusie

De credit manager kan zijn doelstellingen efficiënter bereiken als hij ook de gatekeeper is van de data waarmee hij moet werken.  

Meer weten over data? Klik hier