BLOGI

Maksamisen data takaa hyvän luottopäätöksen

Maksamisesta syntyvää dataa tulisi hyödyntää luottopäätöksessä nykyistä enemmän, Tero Almi kirjoittaa.

Markkinapaikka on siirtynyt Googleen, ja torin sijasta myyjä ja ostaja kohtaavat verkkokaupassa tai WhatsAppissa. Enää asiakkaita ei voi tuntea henkilökohtaisten suhteiden perusteella ja perustaa luottopäätöstä siihen. Uudessa ympäristössä täytyy löytää uusia keinoja asiakkaiden tuntemiseen.

Digitaalisessa maailmassa maksamisesta jää aina jälki. Tätä asiakkaiden maksukäyttäytymisestä syntyvää dataa pitäisi pystyä hyödyntämään myös luottopäätöksen teossa. Muutoin päätös luotottamisesta tehdään puolittain silmät ummessa ja osalle maksavista asiakkaista jätetään myymättä, mikä tarkoittaa hukattuja myyntimahdollisuuksia.

Luottotietojen tarkastaminen ei riitä!

Tätä nykyä moni asiakas jää ilmaa tuotetta tai palvelua, kun myönteisen luottopäätöksen kriteerinä on puhtaat luottotiedot – ei maksuhäiriömerkintöjä siis. Huomioimatta jää kaikki se tieto, mikä voisi kertoa asiakkaan viimeaikaisesta maksukyvystä ja -käyttäytymisestä.

Maksamisen datalla tarkoitan sitä tietoa, joka syntyy laskutusprosessin eri vaiheissa luottopäätöksestä siihen asti kunnes luotto maksetaan. Positiivinen maksukäyttäytymistieto kertoo siitä, että asiakas on maksanut laskut ajallaan. Negatiivinen maksukäyttäytymistieto puolestaan viittaa siihen, että laskut maksetaan vasta eräpäivän jälkeen – jos ollenkaan.

Kuluttajaliiketoiminnassa asiakkaiden positiivinen maksukäyttäytyminen pitäisi huomioida nykyistä useammin. Sen sijaan että maksuaika tai luotto evätään suoralta kädeltä maksuhäiriömerkinnän saaneelta asiakkaalta, on mahdollista tehdä valistuneempi arvio siitä, voitaisiinko asiakkaalle myydä luotolla tiettyyn rajaan asti, vaikka vain joidenkin tuotteiden kohdalla.

Vastaavasti yritysmyynnissä maksutapatiedot ja maksuviiveet pitäisi ottaa osaksi luottopäätöstä, sillä ne kertovat tuoreemmin yrityksen maksuvalmiudesta kuin maksuhäiriömerkinnät. Maksuviiveet ovat myös aikaisia varoitussignaaleja asiakkaan mahdollisesti pahenevista likviditeettiongelmista.

Reaaliaikainen tieto takaa sen, että luottopäätös tukee myyntiä maksukykyisille asiakkaille.

Reaaliaikainen tieto takaa sen, että luottopäätös tukee myyntiä maksukykyisille asiakkaille.

Luottopäätöksen onnistumista pitää pystyä seuramaan

Asiakasdatan merkitys korostuu luotonannossa. Datan hyödyntämiseen kuuluu myös jatkuva oppiminen siitä, miten luottopäätöksissä onnistuttiin – miten ja milloin asiakkaat maksoivat? Yrityksissä pitäisi olla näkymä koko laskutusprosessiin eli käytännössä siihen kuinka moni luottoa saaneista asiakkaista maksoi sovitusti, kuinka moni puolestaan vasta myöhemmin muistutus- tai perintävaiheessa. Jos tehtyjen luottopäätösten onnistumista ei pystytä seuraamaan ja analysoimaan, ei myöskään voida kehittää myyntiä.

Aidosti maksamisen dataa hyödyntävissä yrityksissä asiakkaiden maksukäyttäytymistä seurataan, ja asiakassuhteita ohjataan tämän tiedon avulla eteenpäin. Luottopäätös on kiinteä osa koko laskutusprosessia, ja sitä kehitetään systemaattisesti.

Juuri nyt on hyvä hetki pysähtyä tarkastelemaan nykyistä luottopolitiikkaa: Milloin yrityksessäsi on viimeksi tarkastettu luotonannon kriteerit? Miten epäonnistuneista luottopäätöksistä tai sivuutetuista kaupoista on otettu opiksi?

 

tero_profit_nelio

Tero Almi on Lindorffin informaatiopalveluista vastaava henkilö, joka on seurannut aktiivisesti Suomen luottomarkkinoiden kehittymistä viimeisen kymmennen vuoden aikana. Teron intohimona on innovoida ratkaisuja, joiden avulla suomalaisten kuluttajien ja yritysten luototamista voidaan parantaa. Vapaa-ajallaan Tero liikkuu luonnossa mm. Turun saaristossa veneillen. LinkedIn: Tero Almi

 

11.10.2016