Wie Sie Einsparpotenziale im Forderungsmanagement mit Datenanalysen identifizieren können

14. August 2014

Unternehmen im E-Commerce-Sektor verfügen oft über einen großen Fundus kundenspezifischer Datensätze. Mit der Analyse dieser umfangreichen und heterogenen Informationen können vor allem im Forderungsmanagement wertvolle Erkennisse gewonnen und Einsparpotenziale identifiziert werden.

Zur Beantwortung von Fragen, wie in welchen Fällen Ratenzahlung die Zahlungswahrscheinlichkeit erhöht, wann eher schriftliche oder telefonische Mahnungen eine größere Aussicht auf Erfolg haben, oder ab wann es wirtschaftlich sinnvoller ist, sogar ganz auf eine Forderung zu verzichten, liegen oftmals nur vage Erfahrungswerte, jedoch keine fundierten Erkenntnisse vor. Auf einem so dünnen Informationsfundament ein stabiles Handlungsgerüst mit konkreten Prozessschritten aufzubauen, ist für Unternehmen riskant.

Daten-Analysen können hier valide Ergebnisse liefern, auf die eine datenbasierte Steuerung der Prozesse aufgebaut werden kann. Das Forderungsmanagement birgt erhebliche Optimierungspotenziale bei den Geschäftsprozessen, wodurch die Erfolgsquote insgesamt erhöht und unnötige Prozesskosten vermieden werden können.
Lesen Sie im ersten Teil unseres Blogbeitrages, wie Einsparpotenziale mit Datenanalysen im Forderungsmanagement identifiziert werden können.

Hier geht es zum Neo Tech Blog Beitrag.

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