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DOSSIER DATA & RECOUVREMENT
Dans notre précédent article « Data, l’atout du recouvrement », nous avons découvert comment la data transforme les pratiques de recouvrement en apportant anticipation, personnalisation et efficacité. Pour aller plus loin, il est crucial de savoir quelles données sont indispensables.
Dans cet article, nous détaillons les catégories de données essentielles à collecter et à analyser pour optimiser vos stratégies de recouvrement. Qu’il s’agisse de données financières, juridiques, comportementales ou sectorielles, chaque type joue un rôle clé pour anticiper les risques, prioriser les actions et améliorer les résultats.
4 catégories de data
Pour tirer pleinement parti de la data dans le recouvrement, il est crucial de savoir quelles informations collecter et analyser. La diversité des données disponibles peut sembler intimidante, mais elles peuvent être regroupées en quatre grandes catégories : les données financières, juridiques, comportementales et sectorielles. Chacune joue un rôle clé dans l’optimisation des stratégies de recouvrement.
1. Données financières : comprendre la santé économique d’un client
Les données financières sont essentielles pour évaluer la capacité d’un client à honorer ses engagements. Elles se divisent en :
- Données internes : ce sont les données calculées par les systèmes d’information (CRM, logiciel comptable, logiciel de facturation, logiciel de recouvrement …) utilisés par chaque entreprise, telles que l’encours client, le DSO (Days Sales Outstanding) ou encore l’historique des paiements.
- Données externes : ce sont les donnée publiques, payantes ou gratuite publiées par des fournisseurs d’information financière comme le score de solvabilité, les ratios financiers ou les délais de paiement moyens d’une entreprise ou d’un secteur.
Les indicateurs clés incluent :
- Ratios de liquidité : mesurent la capacité d’une entreprise à couvrir ses dettes à court terme.
- Ratios d’endettement : identifient les entreprises à risque de surendettement.
- Excédent brut d’exploitation (EBE) : reflète la capacité d’une entreprise à générer des liquidités.
Ces informations permettent d’identifier rapidement les clients à risque, de prioriser les relances et de sécuriser les encours.
2. Données juridiques : identifier les risques majeurs
Les données juridiques fournissent une vue d’ensemble sur la situation légale et structurelle d’un client. Trois indicateurs se révèlent particulièrement critiques :
- Procédures collectives : comme le redressement ou la liquidation judiciaire, signalant une situation critique.
- Mandats des dirigeants : pour détecter des liens avec d’autres entreprises en difficulté.
- Privilèges et nantissements : qui peuvent réduire les chances de recouvrement.
Un exemple concret : un fournisseur qui détecte une procédure de sauvegarde en cours chez un de ses clients peut immédiatement ajuster ses actions pour accélérer son recouvrement.
3. Données comportementales : analyser les habitudes de paiement
Ces données, internes ou externes, se basent principalement sur l’historique des interactions entre une entreprise et ses clients. Elles permettent d’identifier :
- Les régularités et anomalies dans les paiements.
- Les volumes et fréquences de retard.
- Les incidents de paiement passés.
Un exemple : si un client qui paie habituellement en temps et en heure commence à allonger ses délais de paiement, cela peut indiquer un problème nécessitant une intervention proactive.
4. Informations sectorielles : prendre en compte le contexte économique
Les données sectorielles, généralement publiées par des fournisseurs d’information financière, éclairent sur l’environnement dans lequel évolue une entreprise.
Par exemple :
- Une entreprise dans un secteur en crise (comme la construction) nécessitera une vigilance accrue.
- À l’inverse, une entreprise d’un secteur en forte croissance, bien que moins risquée, peut présenter des signaux à surveiller, comme une expansion trop rapide.
Ces données sectorielles complètent les informations financières et comportementales pour offrir une vue globale.
Croiser les données internes et externes : une clé pour l’efficacité
L’analyse isolée des données internes ou externes peut mener à des conclusions partielles. Le croisement des deux types de données est indispensable pour obtenir une vision claire et fiable.
Par exemple :
- Données internes : L’historique des paiements montre un retard systématique.
- Données externes : Le score de solvabilité est pourtant bon.
Ce décalage peut indiquer un problème de priorisation des paiements par le client ou un dysfonctionnement interne dans les processus de facturation.
Par exemple, un fournisseur d’informations financières peut signaler qu’un client règle ses factures fournisseurs avec un léger retard par rapport à la moyenne de son secteur. En confrontant cette donnée à vos propres informations internes, vous remarquez que ce même client dépasse largement ses délais habituels de paiement sur vos factures.
Ces deux observations, bien qu’exactes, semblent contradictoires : les données du fournisseur reflètent le comportement global du client envers l’ensemble de ses fournisseurs, tandis que vos outils internes mettent en lumière sa relation spécifique avec votre entreprise. Cette divergence doit être interprétée comme un signal d’alerte nécessitant une analyse approfondie.
Deux causes principales peuvent expliquer ce décalage :
- Problème interne à vos processus Order To Cash : Des factures envoyées en retard, des bons de commande manquants ou des erreurs de facturation peuvent être à l’origine de ces retards. Dans ce cas, une correction interne s’impose.
- Problème de priorisation chez votre client : Si vos processus sont optimaux, il se peut que votre entreprise ne soit pas perçue comme prioritaire par votre client, ou que des contraintes de trésorerie le forcent à hiérarchiser ses paiements. Une prise de contact avec le client est alors nécessaire pour comprendre ses contraintes, négocier et améliorer votre position dans ses priorités.
Il est donc toujours essentiel quand c’est possible de croiser la data externe avec la data interne.
Conclusion
Comprendre les différents types de données à exploiter est une étape cruciale. Il s’agit non seulement de savoir quelles données collecter, mais aussi de comprendre comment les croiser pour obtenir une vision globale et fiable. Lorsqu’elles sont intégrées au bon moment dans le cycle de recouvrement, ces données permettent de développer des stratégies prédictives, d’améliorer la réactivité et de personnaliser les actions pour des résultats optimaux.
Retrouvez « Quand et comment exploiter la data ? » et découvrez comment positionner vos actions stratégiquement tout au long du cycle Order-to-Cash, en exploitant les données au bon moment pour maximiser leur impact.
Pour mieux comprendre l’IA dans le recouvrement, Contactez Recouvéo.
Cédric Brun, Fondateur Associé Recouvéo
Expert Credit management, Cédric Brun a cofondé avec Lionel Rabayrol le groupe Recouvéo en 2013 pour aider les dirigeants et leurs services financiers (DAF, comptabilité, etc.) à optimiser leur stratégie. Il les assiste efficacement sur tout le processus recouvrement de créances et Credit Management.
Pour les accompagner, il s'appuie sur les nouvelles technologies, mais pas seulement. Sa maîtrise de l'expertise comptable, acquise pendant près de 8 ans au sein du cabinet Mazars, est un véritable atout pour obtenir des résultats.
"Avec Recouvéo, mon objectif est à la fois de générer de la trésorerie à très court terme, mais aussi de sécuriser leur activité durablement."