Anti Cyclisch Credit Management: Slechte klanten bestaan niet. De gemiddelde klant ook niet!

image001 (1)Gelukkig zijn er goede voorbeelden waarin de opportunities van goed credit management en niet het risico voorop staan in de besluitvorming. De inzet van de mogelijkheden van databeschikbaarheid, dataverrijking en beslissingssoftware alleen voor het weren van de slechte klanten is beperkt.

In de Telecom is het al lange tijd gebruikelijk klanten te trekken door “gratis” telefoons, tablets en zelfs laptops aan te bieden. Dit kopen op afbetaling heeft ook in andere sectoren inmiddels navolging gevolgen, van krantenaanbieders waar de tablet het aloude papier vervangt tot energie-aanbieders die haar klanten via dezelfde “gratis” tablet inzicht geeft in zijn of haar energieverbruik. Ook in online retail werkt het hebben van ruimere betaalmogelijkheden (achteraf betalen) conversie verhogend; onderzoeken wijzen uit dat klanten sneller tot kopen overgaan indien ze niet hun creditcard of Ideal betaling vooraf moeten verrichten.

Iedereen blij?
Een mooi middel natuurlijk om zo een nieuwe klantgroep aan te trekken, die anders niet een abonnement op het NRC zou hebben genomen of toch maar bij de eigen energieleverancier of zorgverzekeraar was gebleven. Iedereen blij, of toch niet? De ervaring leert dat echter dat het (krediet-)risicoprofiel dat deze klanten aanmerkelijk anders is dan de gemiddelde klant waar men al langer ervaring men heeft. Uit de verschillende onderzoeken die jaarlijks worden gepubliceerd blijkt dat het percentage wanbetaling zo’n 1 tot 3% procent van de totale gefactureerde omzet. Voor deze specifieke groep leert de ervaring helaas dat dit kan oplopen tot 30 tot 40% (of zelfs meer), waardoor de nieuw aangeworven klantengroep helaas niet zo’n goede investering bleek te zijn.

Is het daarmee onmogelijk dit soort lokkertjes te gebruiken om nieuwe klanten te werven. Helemaal niet. Het vergt echter wel een andere benadering. Voordat dit soort middelen worden ingezet, is het raadzaam een aantal vragen wordt beantwoord, voordat de deal met de nieuwkomer wordt gesloten. Bijvoorbeeld:

  • Met wie doe ik zaken?
  • Wat is de betaalmoraal van deze klant?
  • Ken ik deze klant al?
  • Wat is de kans dat deze klant blijft/ herhaalaankopen doet?
  • Wat is de gemiddelde return on investment als ik deze klantgroep accepteer?

Eigenlijk hele logische vragen indien we de deal als een lening beschouwen!

Slechte klanten
Slechte klanten bestaan namelijk niet. Natuurlijk zijn er klanten die “ zonder te betalen de winkel uitlopen”  of druk bezig zijn zo veel mogelijk van alle koopincentives gebruik te maken die worden aangeboden zonder de intenties hiervoor te betalen. Deze groep van fraudeurs is gelukkig echter nog steeds een heel beperkte groep, waarbij er gelukkig steeds meer mogelijkheden zijn deze klanten te weren. Hoewel ze natuurlijk slecht zijn, kunnen we ze beter kwalificeren wat ze zijn fraudeurs en ook als zodanig behandelen.

De inzet van de mogelijkheden van databeschikbaarheid, dataverrijking en beslissingssoftware alleen voor het weren van de slechte klanten is echter te beperkt. Met dezelfde middelen kunnen niet alleen de goede klanten worden geïdentificeerd, maar kunnen intelligentiebeslissingen worden genomen tijdens het koopproces. Zelfs zover dat custom made aanbiedingen worden gegenereerd op basis van het klantprofiel van de individuele klant.

Goede klanten
Willen we niet juist allemaal de klant binnenhalen die met (bijna) 99,96% zekerheid betaalt, jarenlang klant blijft en ook nog eens jaar- op jaar in omzet groeit binnenhalen? Of geven we hem of haar hetzelfde aanbod als de klanten in de groep die met een zekerheid van meer dan 70% niet gaat betalen en zo inderdaad een echt gratis iPad krijgt? Of behandelen we liever alle klanten gelijk (gemiddeld)?

Credit management, risico en verwacht rendement
Credit management het vakgebied dat toeziet om het voorkomen van betalingsproblemen en daarmee met behulp van eenvoudige of geavanceerde scoringsmodellen beslissingen omtrent klantacceptatie en krediethoogten ondersteunt. De groep klanten waar een bedrijf echt geen zaken mee moet doen is gelukkig nog steeds erg klein. Deze fraudeurs kunnen echter wel voor grote schades zorgen, zodat de basis in orde moet zijn om ze daadwerkelijk buiten te houden. Voor de overige groepen moeten risico en verwacht rendement gedurende de leven cyclus van klanten  zodanig gemanaged worden dat een maximale bijdrage wordt geleverd aan de bedrijfsdoelstellingen. Credit managers zien ze meer en meer genoodzaakt hier ook een bijdrage aan te leveren. Gelukkig zijn er goede voorbeelden waarin de opportunities en niet het risico voorop staat in de besluitvorming.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit / Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit / Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit / Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit / Bijwerken )

Verbinden met %s