גבייה וחשיפה

מניתוח לתובנות

ניתוח המידע הרב על חובות וגבייה, מאפשר לכם להפיק תובנות שימושיות וחשובות. זאת, ברמות שונות. החל ממוסר התשלומים של כלל הלקוחות שלכם ועד כמובן, תובנות לגבי כל לקוח ספציפי. Power BI איננו סתם "מאגר מידע", אלא כלי ניתוח רב עוצמה וכדאי וחשוב לנצל זאת. לקוח עשוי לעכב תשלומים באופן קבוע, אבל לא מוגזם. הוא עשוי להיות במצב כספי לא קל שמתבטא בתשלום עבורכם, אבל להיות סך הכול לקוח אמין, שלא תרצו לאבד. ישנם גם לקוחות, כולל עסקיים, שהם לקוחות טובים בהחלט, אבל בעצמם לא מנהלים את נושא התשלומים באופן מסודר.

הם באמת לא תמיד זוכרים לשלם או לשלם בזמן. במצב כזה, ייתכן שכל הדרוש הוא להקפיד יותר על משלוח תזכורות לגבי תשלום ואולי להקדים את התזכורות. מבינים נקודות כאלה לא רק משיחה עם הלקוח, אלא גם מניתוח המידע שכבר נצבר לגביו. כמובן, ישנם גם אלה שמתחמקים ומתחכמים בכוונה ואותם בוודאי חיוני לזהות ובהקדם. לקוח כזה עשוי לגרור אותנו זמן רב עם החובות, לגרום לטרחה רבה סביב הניסיון לגבות ממנו, לא לשלם בסופו של דבר וגם לא לקנות יותר בעתיד. משמע – נזק גדול ומתמשך. מבחינה זו, הלקוח עשוי לומר דבר אחד, אבל הנתונים תמיד אומרים אמת – את מה שכבר התרחש בשטח. זה "הזהב" שכדאי לכם להכיר ולנתח היטב.

בעסקים גדולים, מדובר אמנם במידע רב מאוד, אבל יש לזה פתרון רב עוצמה – Power BI. באמצעותו, תוכלו לפלח את המידע בדרכים רבות ומעניינות. למשל – להתעמק ספציפית בחובות של לקוחות, אשר רוכשים את המוצרים היקרים ביותר שלכם. תוכלו להתעמק במידע על חובות לגבי מוצר ספציפי, לקוחות ממגזר מסוים ועוד.

מתובנות להתייעלות מתמדת

מעבר לריכוז המידע על הגבייה ולניתוחו באופנים שונים, ישנו שלב הפקת התובנות. לאחר שיש לכם תמונה ברורה על "העבר", מכל היבט שחשוב לכם, תוכלו לגבש תכניות להמשך, באופן יותר חכם ומתוחכם.
לדוגמא – Power BI יסייע לכם להבין במהירות, את היחס בין הרווחים מלקוח מסוים, לבין הטרחה (וההוצאות) סביב גבייה ממנו.

התובנה המתבקשת מכך, היא לקבוע את מידת ה"כדאיות" של המשך פעילות מול אותו הלקוח, על פי שיקוליכם השונים. ייתכן למשל, שזה לקוח שגם מתמקח על כל שקל וגם גורר תשלומים ככל שהוא יכול. משמע – לא הלקוח האידיאלי. מצד שני, ייתכן שהוא לקוח שחשוב לכם במיוחד לשמור, מסיבה כלשהי. אולי לאור היותו עסק ידוע, אשר עבודה איתו תורמת לתדמיתכם. ואולי מדובר בגוף ממשלתי גדול (רבים מהם ידועים בענייני השוטף פלוס והגבייה המסורבלת). עובדה זו עשויה כמובן לשנות את ההחלטה הסופית. העיקר, הוא לקבל החלטות בנושאים כאלה על סמך הבנה לעומק. כעת יש עבורכם כלי חזק, שמסייע לכם לעשות זאת בקלות ובמהירות.

עוד חשוב לציין

ניתן לבצע גם ניתוח חוב הלקוח ביחס לאובליגו (מסגרת האשראי ללקוח). ככל שלקוח סטטיסטית קרוב למסגרת האשראי שלו, הדבר יכול להצביע על סיכון ביכולת שלנו לגבות את החוב. לחלופין, יתכן שמסגרת החוב יכולה לפגוע במכירות נוספות שלא אושרו, כתוצאה ממסגרת שלא תואמת את יכולת התשלום של הלקוח.

נציין, כי חברות יכולות להיות רווחיות אבל לפשוט רגל, בגלל שלא ניהלו כראוי את תזרים המזומנים שלהן ובפרט את תהליך הגבייה. זאת, כתוצאה מקושי בגבייה של החובות מלקוחותיהם או מתן אשראי גדול ללקוחות שלא תואם את יכולת החברה להכיל במקרה של מימוש סיכונים כמו חוב אבוד או עיכובים בתשלומים. המערכת יודעת לא רק לנתח את תהליך הגבייה אלה גם לשלוח תזכורות והתראות אוטומטיות ללקוחות לתשלום החוב, לצמצום העבודה הידנית בנושא ולשיפור תהליך הגבייה.

השורה התחתונה

נדגיש, כי מדובר בכלי שליטה ובקרה על התהליך והיכולת לקבל החלטות בזמן אמת. אם תעבדו עם Power BI ותעשו זאת היטב, תפשטו את הטיפול בגבייה, תצמצמו הוצאות סביב נושא זה ותשפרו את תזרים המזומנים שלכם. תוכלו להתמקד בלקוחות המשתלמים ביותר, לצמצם לקוחות שאינם כאלה, לצמצם הגעה לתביעות על רקע חובות ועוד. טיפול מתוחכם כזה בגבייה, משתלם ומחזיר את ההשקעה בו בגדול ולאורך זמן.