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Dans la bonne marche d’une PME, la gestion du poste clients revêt une importance capitale. La trésorerie pour une entreprise, c’est le nerf de la guerre. Gérer habilement ses flux financiers est un préalable pour se développer. D’après une étude du site Coface, 82% des entreprises ont pourtant enregistré des retards de paiement au cours de l’année 2023. Une situation problématique qui concerne tous les secteurs sans exception. Pour prévenir ce type de désagréments, bon nombre d’entreprises délaissent les méthodes manuelles traditionnelles pour utiliser des sources d’informations plus performantes. Cela passe notamment par l’utilisation de données en masse (« la Data »), récoltées puis traitées efficacement.
Les mises en application concrètes se sont multipliées ces dernières années. Si à l’origine il s’agissait de pratiques réservées aux grands groupes, ces usages se sont aujourd’hui démocratisés.
Voici pêle-mêle quelques usages venus faciliter la gestion du poste clients :
Ils prennent la forme de logiciels incluant dans leur fonctionnement une part d’Intelligence Artificielle. Ils associent par exemple des facteurs commerciaux comme l’évaluation de la solvabilité à des données sectorielles d’analyse de marché. Il est notamment possible de croiser l’historique des paiements et le type de comportement du client avec la situation économique d’un domaine d’activité. La finalité ? Associer un scoring à chacun des partenaires, à la manière des agences de notation financière. Si le score du futur débiteur est bas, on doit alors se prémunir alors avec des actions préventives, comme un acompte ou des délais de paiement raccourcis.
Un nombre de commandes en baisse ? Des dates de paiement systématiquement dépassées ? Des réclamations ou demandes de délais en augmentation ? Autant de signes avant-coureurs d’une future relation délicate à détecter de manière automatique.
Depuis quelques années déjà, des solutions CRM connectées intègrent l’Intelligence Artificielle. Elles déterminent le niveau de risques d’une facture ou plus globalement d’un client, et permet de gagner en rapidité dans les relances. L’utilisation conjointe de données internes et externes facilite la détection d’une future créance impayée.
Optimiser sa relation clients reste un bon moyen d’éviter les impayés. La fidélisation constitue un levier plus rentable que l’acquisition de nouveaux consommateurs ou usagers. L’objectif final ? Une personnalisation maximale des communications envers le partenaire. Historiques des interactions, données comportementales, habitudes de paiement : ces informations permettent d’anticiper d’éventuels problèmes.
En utilisant une IA adaptée, on peut suivre les mentions relatives à ses clients. Les réseaux sociaux peuvent constituées une source d’informations, à la véracité toute relative mais qui donnent des indications. Trop de plaintes de non-paiement ou mentions équivalentes ? Evitons d’engager une relation commerciale sans garantie.
Pour être exploitables, les données doivent être fiables, mais également comparables, facilement accessibles et exhaustives. L’historique clients par exemple doit être tenu avec précision, notamment le respect de leurs délais de règlement. Ces données enrichissent les modèles prédictifs utilisés.
Le nombre d’IA déjà disponibles est exponentiel. Difficile de s’y retrouver sans être expert. Pour éviter de choisir une solution inadaptée, autant faire confiance à un consultant externe. L’idée est de trouver celle qui collera exactement à vos besoins tout en limitant le coût de l’investissement.
La collecte et l’utilisation de données doivent être réalisées dans un cadre législatif strict. C’est notamment le cas dans l’Union Européenne où les restrictions sont plus nombreuses qu’ailleurs.
Pour résumer, plusieurs avantages se dessinent grâce à l’IA pour l’optimisation des flux de trésorerie :
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