Supplier Relationships
Accounts Reconciliation
Mit neuen Analysemethoden
zu besseren Kundenstrategien

Dirk Thomas Wagner,
Sales Development ERP Cloud, @dtwgermany


Geschickt verknüpfte Kundeninformationen steigern die Genauigkeit von Zahlungsprognosen. Die dafür nötige Big-Data-Technologie wird immer leistungsfähiger.

Intel

Kundenumsätze sind der entscheidende Wachstumsmotor für jedes Unternehmen. Das ist einer der Gründe, warum die Finanzabteilung seit jeher so wichtig für jede Firma ist. Hat es doch früher gereicht Tabellenblätter zu aktualisieren und Kunden, die in Zahlungsverzug geraten sind, anzumahnen, so ist dies heute eine durchaus komplexere Angelegenheit. Dadurch ergeben sich jedoch auch neue Möglichkeiten: Die Kundendaten lassen sich nun mit einer ganzen Bandbreite an strukturierten und unstrukturierten Informationen anreichern.

Traditionell analysieren Finanzabteilungen Zusammenhänge zwischen Zahlungsverhalten, Umsatz und verschiedenen Kundensegmenten, etwa Arbeitgeberbranche oder Land. Sie nutzen dazu aber Datensätze, die sich immer nur auf abgelaufene Berichtszeiträume beziehen, also die eines Jahres, Quartals oder bestenfalls Monats.

 Traditionelle „harte“ Daten und Fakten können problemlos mit Konsumklima, Umwelteinflüssen und sogar aktuellen Ereignissen kombiniert werden. 

Heutzutage schauen Unternehmen immer häufiger in ihre Finanzzahlen – z. B. Einzelhändler und Energieversorger sogar tageweise. Sie reichern diese außerdem mit einem Mix aus unstrukturierten Daten an, etwa Kundeninteraktionen aus sozialen Netzwerken. Auf diese Weise versuchen sie, Zusammenhänge zwischen Zahlungsgewohnheiten und Wohnort der Kunden herzustellen.

Dadurch können Finanz-Teams die Kundenstrategie des Unternehmens verbessern. Nehmen wir einen Energieversorger, der säumigen Kunden hinterherlaufen muss: Mit der richtigen Software könnte er Zusammenhänge zwischen demografischen Daten, Konjunkturlage und Schlechtzahlern finden. So ließe sich das Zahlungsverhalten von neuen und bestehenden Kunden vorhersagen. Potenziellen oder tatsächlichen Schlechtzahlern könnte das Unternehmen dann spezielle Tarife anbieten, die Anreize zur pünktlichen Rechnungsbegleichung bieten – oder aber reine Prepaid-Tarife.

Gerade diese unstrukturierten und schwierig zu quantifizierenden Daten verbessern das Kunden-Management enorm. Die Technologie, mit der sich diese Daten sammeln, speichern und analysieren lassen, wird immer leistungsfähiger. Traditionelle „harte“ Daten und Fakten können problemlos mit Konsumklima, Umwelteinflüssen und sogar aktuellen Ereignissen kombiniert werden. So erhält das Unternehmen ein Gesamtbild, in welcher Weise und wodurch das Kundenverhalten momentan beeinflusst wird.

 Dank Cloud-Technologie werden zukünftige Herausforderungen früh vorhergesehen und Unternehmen können entsprechend
reagieren. 

In Bezug auf Geschäftskunden bekommen Unternehmen dadurch bessere Einblicke in entscheidende Eigenschaften wie Zuverlässigkeit, Bonität und langfristige Rentabilität. Manche Finanzabteilungen untersuchen auch, welchen Einfluss Nachrichten über beispielsweise Aktienschwankungen oder Produkteinführungen auf das operative Geschäft haben. Dadurch hoffen Sie, zukünftig vorhersagen zu können, wie sich ähnliche Entwicklungen auf die Zahlungsfähigkeit der Kunden auswirken.

Einige Firmen berücksichtigen bei ihren Zahlungsprognosen sogar Umstände, die zwar außerhalb des Einflussbereichs ihrer Kunden liegen, trotzdem aber deren Geschäft beeinflussen. Kürzen Regierungen ihre Subventionen für erneuerbare Energien, könnte das manche Unternehmen in der Solarindustrie in wirtschaftliche Schwierigkeiten bringen. Unstrukturierte Daten mit Finanzmodellen zusammenzuführen, setzt ausgeklügelte Analysen voraus. Die dafür nötige Technologie ist aber bereits verfügbar! Jetzt sind die Finanzabteilungen am Zug: sie müssen sich die neue Form der Informationsgewinnung aneignen und neue Kundenstrategien entwickeln. Einige Unternehmen haben dafür eigens die Stelle eines Chief Data Officers geschaffen. Er soll Schnittstelle zwischen den schon gesammelten und noch zu sammelnden Daten sowie den Informationsbedürfnissen des Unternehmens sein.

Wir beginnen gerade erst zu realisieren, welches unglaubliche Potential in der Kombination von unstrukturierten und strukturierten Daten steckt – gerade im Hinblick auf Kundenbeziehungen. Unternehmen, die dieses Verfahren schon einsetzen, sehen bereits positive Ergebnisse: Bei manchen ist die Genauigkeit ihrer Planungen um bis zu 20 Prozent gestiegen.

Daten als Kapital zu betrachten, ändert die Finanzplanung komplett. Um den größtmöglichen Nutzen aus dem Datenkapital zu ziehen, muss es wie das traditionelle Kapital unter die Kontrolle der versierten Finanzabteilung gestellt werden. Wir leben in einer Zeit, in der viele Faktoren außerhalb des Einflussbereichs eines Unternehmens liegen. Daher muss es zukünftige Herausforderungen früh vorhersehen und entsprechend reagieren können – und das macht die Cloud-Technologie möglich.


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