Als creditmanager is het belangrijk om betrokken te zijn bij het klantacceptatieproces. Het accepteren van nieuwe klanten brengt namelijk veel risico’s met zich mee. Door te kiezen voor een strategie waarbij je de kredietwaardigheid van potentiële klanten preventief bepaalt en blijft monitoren, bouw je een kwalitatief goede klantenportefeuille op.
Enerzijds moet je organisatie compliant zijn en risico’s indammen. En dat in een wereld vol grensoverschrijdende financiële criminaliteit, financiële onzekerheid, geopolitieke onrust, (financiering van) terrorisme, en belasting- en corruptieschandalen zoals Panama Papers, Unaoil en VimpelCom.
Het afgelopen decennium had je als b2b-marketeer geen gebrek aan data en tools. Integendeel. Marketeers hebben de beschikking over ruim 5000 gespecialiseerde software-tools en gebruiken gemiddeld zo’n 70 verschillende databronnen.
Hoewel de AI-revolutie nog echt op stoom moet komen, zijn er al succesverhalen in overvloed. Denk aan de chatbot van KLM Royal
Dutch Airlines, die meer dan 50 procent van de 130.000 social mediamentions
met minstens 95 procent accuraatheid afhandelt. Of aan L’Oréal, Pepsi en Ikea, die dankzij een robot van het bedrijf Strafory 30 procent besparen op hun recruitmentkosten.
Hoe neem je als bedrijf de beste beslissingen? De toverformule: zorg dat je precies weet wat er speelt én gaat spelen. Makkelijk gezegd, steeds makkelijker gedaan. Business analytics, het vakgebied dat zich hierover buigt, gaat namelijk met grote sprongen vooruit.
Stoeien jullie weleens met rommelige en niet altijd even betrouwbare data? Is deze verspreid over meerdere databases, platformen of zelfs spreadsheets? Ervaar je afwijkende records van klanten in verschillende systemen? Of dubbele records, inconsistente spelling- en naamregels, een laag vulpercentage van beschrijvende informatie over bedrijven, incomplete concernstructuren of vage definities van categorieën? Dan heb je een master data-probleem.
Wat nu als je – hoe utopisch – een Data-as-a-Service-oplossing hebt waarmee je geverifieerde, complete en up-to-date data en inzichten over je klanten, leveranciers en prospects real-time streamt in je ERP en CRM-applicaties? Waarbij incorrecte data wordt gecorrigeerd en incomplete data wordt aangevuld?
De strijd om datakwaliteit is een slag op vele fronten. Zo wordt de kwaliteit langs verschillende kanten aangetast. Bijvoorbeeld omdat door menselijke fouten veel incorrecte records ontstaan en data vaak verscholen zit in silo’s binnen een lappendeken van systemen en applicaties. Om je datakwaliteit op te vijzelen, zijn meerdere processen nodig: eerst opschonen, dan eventueel verrijken en vervolgens – gevalletje laatste loodjes – schoon houden.
Whitepapers Externe bedrijfsinformatie: groei en bespaar door onbekende dataparels Meer en meer bedrijven zien de kracht van data in. Terecht. Met goede data en dito analytics ben je namelijk niet langer overgeleverd aan educated guesses, maar neem je op data gefundeerde beslissingen. Hoe haal je waardevolle inzichten uit de berg data waarover je beschikt? Ontdek…
Whitepapers Bedrijfsinformatie als brandstof voor groei Met jouw bedrijf zit jij, direct of indirect, op een enorm olieveld. Data is namelijk de nieuwe olie. Zo is het een potentieel waardevolle resource, waar je zonder al te veel moeite aan kunt komen. Net als olie moet het eerst verwerkt worden voordat je er iets aan hebt.…