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<\/figure>\n\n\n\nLa v\u00e9ritable origine des retards<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLes causes des retards de paiement sont plus souvent internes qu\u2019on ne l\u2019imagine. De petites anomalies dans les donn\u00e9es et les processus peuvent avoir un impact bien plus important qu\u2019attendu.<\/p>\n\n\n\n
Parmi les causes les plus fr\u00e9quentes\u00a0:<\/p>\n\n\n\n
\n- Des factures sans r\u00e9f\u00e9rence correcte ou sans num\u00e9ro de bon de commande (PO)<\/li>\n\n\n\n
- Des conditions tarifaires qui ne correspondent pas aux contrats<\/li>\n\n\n\n
- Des donn\u00e9es clients obsol\u00e8tes ou incompl\u00e8tes<\/li>\n\n\n\n
- Un manque de clart\u00e9 dans les accords et les conditions<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Pris isol\u00e9ment, ces \u00e9l\u00e9ments semblent anodins.\nEn r\u00e9alit\u00e9, ils g\u00e9n\u00e8rent des questions, des corrections et des retards dans la validation et le paiement.\nLes litiges sont ainsi rarement ponctuels\u00a0: ils traduisent souvent un probl\u00e8me structurel.\nComme le souligne Friso van de Beeten, CEO de MaxCredible\u00a0: \u00ab\u00a0Le plus surprenant, c\u2019est que la plupart des retards de paiement trouvent leur origine au sein m\u00eame de l\u2019organisation, et non chez le client<\/em>. \u00bb<\/p>\n\n\n\nCes obstacles n\u2019apparaissent g\u00e9n\u00e9ralement pas d\u2019un seul coup. Ils s\u2019accumulent tout au long du processus et restent souvent invisibles jusqu\u2019\u00e0 ce que leur impact se refl\u00e8te dans les chiffres.<\/p>\n\n\n\n
Lors d\u2019un r\u00e9cent Webinaire<\/a> organis\u00e9 avec MaxCredible, nous avons approfondi cette question et analys\u00e9 comment ces causes internes s\u2019accumulent dans le processus Order-to-Cash, ainsi que les leviers pour mieux les ma\u00eetriser.<\/p>\n\n\n\nMieux comprendre pour mieux anticiper<\/strong><\/h2>\n\n\n\nD\u00e8s lors que les retards proviennent des processus et des donn\u00e9es, il devient n\u00e9cessaire d\u2019adopter une autre m\u00e9thode de travail. La gestion de cr\u00e9dit \u00e9volue ainsi d\u2019une approche r\u00e9active vers une approche pr\u00e9dictive. Il ne s\u2019agit plus seulement d\u2019intervenir a posteriori, mais d\u2019identifier les risques en amont et d\u2019agir en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n
Gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es pertinentes, les organisations obtiennent une meilleure compr\u00e9hension du comportement client et peuvent agir de mani\u00e8re plus cibl\u00e9e. Cela permet notamment\u00a0:<\/p>\n\n\n\n
\n- Une segmentation client plus fine<\/li>\n\n\n\n
- Une d\u00e9tection plus pr\u00e9coce des risques<\/li>\n\n\n\n
- Un suivi plus cibl\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\u00c0 la cl\u00e9\u00a0: moins de retards et une tr\u00e9sorerie plus stable.<\/p>\n\n\n\n
La qualit\u00e9 des processus et des donn\u00e9es comme condition sine qua non<\/strong><\/h2>\n\n\n\nPour y parvenir, il est indispensable de ma\u00eetriser \u00e0 la fois les donn\u00e9es et les processus.<\/p>\n\n\n\n
Tout commence par des donn\u00e9es fiables. Cela implique d\u2019enrichir les donn\u00e9es internes avec des sources externes. Sans ce contexte, il est difficile d\u2019anticiper les \u00e9volutions de la solvabilit\u00e9 et du comportement de paiement.<\/p>\n\n\n\n
Par ailleurs, une approche ax\u00e9e sur les donn\u00e9es n\u00e9cessite des processus adapt\u00e9s. Les retards de paiement ne r\u00e9sultent que rarement d\u2019une seule erreur\u00a0: ils sont g\u00e9n\u00e9ralement li\u00e9s \u00e0 une combinaison d\u2019inefficacit\u00e9s, comme des factures incompl\u00e8tes, des interlocuteurs incorrects ou des syst\u00e8mes mal int\u00e9gr\u00e9s. Ajoutez \u00e0 cela un manque de coordination entre les \u00e9quipes commerciales, financi\u00e8res et op\u00e9rationnelles, et vous obtenez des frictions dans le processus Order-to-Cash.<\/p>\n\n\n\n
La ma\u00eetrise de ces \u00e9l\u00e9ments devient un enjeu croissant. Avec la g\u00e9n\u00e9ralisation de la facturation \u00e9lectronique, les erreurs sont plus rapidement visibles et la marge pour des corrections manuelles dispara\u00eet. Parall\u00e8lement, l\u2019IA permet de mieux d\u00e9tecter les risques et de prioriser les actions, \u00e0 condition que les donn\u00e9es soient fiables. La qualit\u00e9 des donn\u00e9es n\u2019est donc plus une optimisation, mais une condition indispensable.<\/p>\n\n\n\n
Lisez aussi :\u00a0<\/strong>L\u2019IA s\u00e9duit, mais votre organisation peut-elle la suivre ?<\/a><\/p>\n\n\n\nLa compr\u00e9hension comme point de d\u00e9part de l\u2019am\u00e9lioration<\/strong><\/h2>\n\n\n\nToute am\u00e9lioration commence par une compr\u00e9hension claire des points de blocage dans le processus. Une fois identifi\u00e9s, il devient possible d\u2019agir de mani\u00e8re cibl\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
Concr\u00e8tement, cela signifie\u00a0:<\/p>\n\n\n\n
\n- Cartographier les points de blocage<\/li>\n\n\n\n
- Segmenter les clients selon leur comportement et leur niveau de risque<\/li>\n\n\n\n
- Combiner donn\u00e9es internes et externes<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Les entreprises qui adoptent cette approche r\u00e9duisent leur DSO et gagnent en ma\u00eetrise de leur tr\u00e9sorerie et en pr\u00e9visibilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Pris isol\u00e9ment, ces \u00e9l\u00e9ments semblent anodins.\nEn r\u00e9alit\u00e9, ils g\u00e9n\u00e8rent des questions, des corrections et des retards dans la validation et le paiement.\nLes litiges sont ainsi rarement ponctuels\u00a0: ils traduisent souvent un probl\u00e8me structurel.\nComme le souligne Friso van de Beeten, CEO de MaxCredible\u00a0: \u00ab\u00a0Le plus surprenant, c\u2019est que la plupart des retards de paiement trouvent leur origine au sein m\u00eame de l\u2019organisation, et non chez le client<\/em>. \u00bb<\/p>\n\n\n\n Ces obstacles n\u2019apparaissent g\u00e9n\u00e9ralement pas d\u2019un seul coup. Ils s\u2019accumulent tout au long du processus et restent souvent invisibles jusqu\u2019\u00e0 ce que leur impact se refl\u00e8te dans les chiffres.<\/p>\n\n\n\n Lors d\u2019un r\u00e9cent Webinaire<\/a> organis\u00e9 avec MaxCredible, nous avons approfondi cette question et analys\u00e9 comment ces causes internes s\u2019accumulent dans le processus Order-to-Cash, ainsi que les leviers pour mieux les ma\u00eetriser.<\/p>\n\n\n\n D\u00e8s lors que les retards proviennent des processus et des donn\u00e9es, il devient n\u00e9cessaire d\u2019adopter une autre m\u00e9thode de travail. La gestion de cr\u00e9dit \u00e9volue ainsi d\u2019une approche r\u00e9active vers une approche pr\u00e9dictive. Il ne s\u2019agit plus seulement d\u2019intervenir a posteriori, mais d\u2019identifier les risques en amont et d\u2019agir en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es pertinentes, les organisations obtiennent une meilleure compr\u00e9hension du comportement client et peuvent agir de mani\u00e8re plus cibl\u00e9e. Cela permet notamment\u00a0:<\/p>\n\n\n\n \u00c0 la cl\u00e9\u00a0: moins de retards et une tr\u00e9sorerie plus stable.<\/p>\n\n\n\n Pour y parvenir, il est indispensable de ma\u00eetriser \u00e0 la fois les donn\u00e9es et les processus.<\/p>\n\n\n\n Tout commence par des donn\u00e9es fiables. Cela implique d\u2019enrichir les donn\u00e9es internes avec des sources externes. Sans ce contexte, il est difficile d\u2019anticiper les \u00e9volutions de la solvabilit\u00e9 et du comportement de paiement.<\/p>\n\n\n\n Par ailleurs, une approche ax\u00e9e sur les donn\u00e9es n\u00e9cessite des processus adapt\u00e9s. Les retards de paiement ne r\u00e9sultent que rarement d\u2019une seule erreur\u00a0: ils sont g\u00e9n\u00e9ralement li\u00e9s \u00e0 une combinaison d\u2019inefficacit\u00e9s, comme des factures incompl\u00e8tes, des interlocuteurs incorrects ou des syst\u00e8mes mal int\u00e9gr\u00e9s. Ajoutez \u00e0 cela un manque de coordination entre les \u00e9quipes commerciales, financi\u00e8res et op\u00e9rationnelles, et vous obtenez des frictions dans le processus Order-to-Cash.<\/p>\n\n\n\n La ma\u00eetrise de ces \u00e9l\u00e9ments devient un enjeu croissant. Avec la g\u00e9n\u00e9ralisation de la facturation \u00e9lectronique, les erreurs sont plus rapidement visibles et la marge pour des corrections manuelles dispara\u00eet. Parall\u00e8lement, l\u2019IA permet de mieux d\u00e9tecter les risques et de prioriser les actions, \u00e0 condition que les donn\u00e9es soient fiables. La qualit\u00e9 des donn\u00e9es n\u2019est donc plus une optimisation, mais une condition indispensable.<\/p>\n\n\n\n Lisez aussi :\u00a0<\/strong>L\u2019IA s\u00e9duit, mais votre organisation peut-elle la suivre ?<\/a><\/p>\n\n\n\n Toute am\u00e9lioration commence par une compr\u00e9hension claire des points de blocage dans le processus. Une fois identifi\u00e9s, il devient possible d\u2019agir de mani\u00e8re cibl\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Concr\u00e8tement, cela signifie\u00a0:<\/p>\n\n\n\n Les entreprises qui adoptent cette approche r\u00e9duisent leur DSO et gagnent en ma\u00eetrise de leur tr\u00e9sorerie et en pr\u00e9visibilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\nMieux comprendre pour mieux anticiper<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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La qualit\u00e9 des processus et des donn\u00e9es comme condition sine qua non<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
La compr\u00e9hension comme point de d\u00e9part de l\u2019am\u00e9lioration<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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