Hvordan skal man beregne utlånstap, definere lånekriterier, analysere risiko eller øke omsetningen på en bærekraftig måte? For selskaper som tilbyr kreditt, enten i form av faktura, avbetalingsavtaler eller kortsiktig kjøpskreditt ved salg av produkter og tjenester, er dette viktige spørsmål.
En god forståelse av betalingsadferden til kunder og forbrukere vil bidra til å finne gode svar på spørsmålene og samtidig redusere kredittrisiko uavhengig av bransje. I praksis er forbrukernes betalingsadferd en sum av kundens betalingshistorikk kombinert med statistikk knyttet til betalingsadferden til forbrukere i forskjellige industrier.
- Betalingshistorikk blir blant annet brukt til å evaluere hvordan en spesifikk gruppe nedbetaler lånene sine eller hvilke typer lån som bør tilbys i hver bransje, sier Sami Peräsaari, Lowells kreditthåndteringsekspert.
Selskap har vanligvis analysert forbrukeres betalingsadferd ved å se på betalingsmønsteret for tidligere regninger eller ved å foreta en kredittsjekk etter samtykke fra kunden. Dette gir ikke alltid et nøyaktig eller oppdatert bilde.
- Dersom det eneste bildet av betalingsadferden til en kunde kommer fra selskapets egen fakturahistorikk, vil innsikten være ganske begrenset. For helt nye kunder vil det ikke engang eksistere historiske data. Selvfølgelig kan risiko fremdeles estimeres på grunnlag av tilgjengelig kredittinformasjon gitt etter kundens samtykke, men prosessen for å registrere en betalingsanmerkning tar ofte lang tid, fortsetter Peräsaari.
Med omfattende statistikk og inkassodata muliggjøres en eksakt vurdering av kunders betalingsadferd. Videre kan analyse forutsi adferden til forskjellige kundegrupper og særpregene i forskjellige bransjer. For eksempel viser statistikk at det er en sammenheng mellom antall betalingsanmerkninger en kunde har og nedbetalingsgrad.
Data bidrar til nøyaktige estimater og rask respons
Statistikk knyttet til inkasso og forbrukeres betalingsadferd kombinert med selskapets egne kundedata og kredittportefølje gir et beskrivende risikobilde av nåværende kunder. Basert på denne informasjonen, kan selskapet estimere forventet tap for eksisterende kundebase og iverksette nødvendige tiltak for å minimere dem.
- Data isolert sett har liten verdi, men kombineres den med salgs- og kundedata, gis en tilgang til verdifull informasjon, sier Peräsaari.
Innsikt i betalingsadferden til eksisterende og fremtidige kunder bidrar med mer treffsikre retningslinjer for lån- og kredittgivning, bedre grunnlag for planlegging av markedsføringsaktiviteter og mer målrettet produktutvikling.
Viser for eksempel data at en kundegruppe som kjøper spesifikke produkter historisk har vært dårlige til å overholde kredittavtalene sine, så kan kredittgivningen til denne kundegruppen strammes inn. På den andre siden kan man identifisere gode betalere som det vil være lønnsomt å tilby mer kreditt eller øke markedsføringen mot.
God forståelse av betalingsadferd vil hjelpe deg med å agere raskt i en økonomi som er i stadig endring. Denne våren har vi også sett at forbrukeradferden ikke nødvendigvis trender med endringene vi har sett i forskjellige industrier.
- Flere forbrukere har fått vanskeligheter med å møte forpliktelsene sine. På den andre siden så er det mange forbrukere som velger å spare penger når muligheten for å bruke penger innskrenkes, sier Peräsaari.
Det har vist seg at selskaper har redusert kostnadene og utlånstapene, samtidig som de har sikret nye inntekter og salg, gjennom å utnytte data og statistikk som har gitt dem en bred forståelse av forbrukernes betalingsadferd
- Det er viktig for hvert enkelt selskap å se fordelene med betalingsadferdsanalyse. Det er sjelden tilstrekkelig å basere en kredittpolicy på å kun bruke selskapets egne data, oppsummerer Peräsaari.
Ring +47 23 17 10 60 eller send en e-post for å høre mer om hvordan du kan forbedre kvaliteten på kredittporteføljen din med Portfolio Risk Analysis