Wat een credit manager interesseert zijn gegevens die je kunnen helpen om processen te optimaliseren en zo meerwaarde creëren voor de organisatie. Welke klanten je aan “creditscoring” en limietberekening wil onderwerpen, maakt daar een essentieel deel van uit. Liefst wil je iedereen klant laten worden, zolang er uiteindelijk maar betaald wordt.
Ik heb al vaker aangegeven dat veel gegevens openbaar beschikbaar zijn en dus bruikbaar zijn voor jouw optimalisaties. Een interessante bron van informatie zijn de publicaties van Graydon Belgium. Hieronder vind je een concreet voorbeeld.
Aan het begin van elke maand informeert Graydon over de faillissementen van de voorbije maand en wat de stand van zaken is voor het ganse jaar. Dit wordt op de website gepubliceerd in een uitgave “Studie Faillissementen” van de betreffende maand. In dit geval heb ik gebruik gemaakt van de uitgave van december 2015 die een inzicht geeft in de faillissementen van 2015. Met dank aan Eric Van den Broele! Daarnaast vind je op dezelfde website een studie “Evoluties in het bedrijvenlandschap” , waarin het hele bedrijvenlandschap via verschillende dimensies in kaart wordt gebracht.
De studie “Evoluties in het bedrijvenlandschap” geeft inzicht in de samenstelling van het hele bedrijvenlandschap. We zijn 2015 gestart met 1.358.170 KBO-entiteiten. Dit brengt ons tot de eerste vaststelling: de Kruispuntbank van Ondernemingen (KBO) bevat informatie over meer dan enkel bedrijven. Daarom wordt over entiteiten gesproken. De verdeling vind je in onderstaande grafiek.
Wat het meest interessant is aan deze analyse is dat je in de bijlage perfect kan achterhalen hoe deze opdeling is gemaakt aan de hand van het type onderneming zoals deze in de KBO is opgenomen. En aangezien deze info publiek beschikbaar is, is dat een gegeven dat je kan gebruiken.
In de commentaar wordt duidelijk dat er nagenoeg geen faillissementen uitgesproken worden voor overheden (wat je wel verwacht), maar ook niet voor verenigingen (bijvoorbeeld VZW, Vereniging mede-eigenaars) of de overige en geen rechtsvormen. Met andere woorden, met al deze entiteiten mogen jouw collega’s van sales en marketing zonder belemmeringen zaken doen. Indien je creditscoring geautomatiseerd is, kan je deze info opnemen in je beslissingsmatrix. Daarenboven kan je deze info combineren met de faillissementsgegevens. Over 2015 gingen 10.605 bedrijven failliet in verhouding tot 1,1 mio bestaande bedrijven op 1 januari 2015. Je kan er immers vanuit gaan dat er geen bedrijven binnen het jaar failliet gaan (@Eric Van den Broele: verbeter me als ik fout ben). Dat betekent dat gemiddeld 0,96 % van de bedrijven in 2015 failliet is gegaan. Voilà, zoek niet langer wanneer je een benchmark-cijfer zoekt.
Maar het wordt nog interessanter. In dezelfde studie krijg je ook een opdeling naar rechtsvorm binnen de 1,1 miljoen bedrijven. Op pagina 26 vind je een detail per rechtsvorm waaruit je onderstaande cijfers kan afleiden.
Wanneer je deze gegevens combineert met de faillissementscijfers van 2015 per rechtsvorm, dan kan je hier de waarschijnlijkheid op falen per rechtsvorm uit afleiden voor 2015. Je stelt vast dat eenmanszaken veel lager scoren m.b.t. het risico op faling dan alle andere bedrijfsvormen. Voorts loop je 6 keer meer risico op een faillissement bij BVBA’s dan bij eenmanszaken. Bij een NV is dit minder, nl. 2,4. Ik vond dit verrassend, intuïtief worden er wel eens andere getallen naar voor geschoven. Het is wel belangrijk om op te merken dat deze getallen enkel van toepassing zijn als je willekeurig aan outbound prospectie gaat doen. Klanten die leveranciers spontaan benaderen omdat ze in slechte papieren zitten, zullen het cijfer negatief beïnvloeden indien je geen creditscoring proces toepast.
Bovenstaande info kan je morgen al toepassen. Indien collega’s op prospectie gaan, kan je objectief aantonen waarom ze beter bij eenmanszaken gaan prospecteren en de BVBA’s even links laten liggen. Als je een benchmark nodig hebt voor je interne KPI’s in 2016, dan weet je nu al welke richting het uitgaat en wat jouw potentieel aan verbetering is als je nu hoger scoort. Zo maak je een perfect onderbouwd business case.
Data zonder interpretatie is waardeloos. Maar door elementen te combineren kom je tot bruikbare inzichten die je in de praktijk direct kan toepassen. Deel, reageer en vertel het voort.
