Comment améliorer la relation entre la finance et la vente dans une société

Bonnes pratiques de collaboration entre les équipes financières et commerciales

Ah, la relation entre la finance et la vente. Nous en parlons depuis des années chez Dun & Bradstreet, de la nécessité pour ces deux départements de travailler ensemble et de ne pas se voir comme des adversaires.

La relation entre les équipes financières et commerciales peut parfois se présenter comme un choc culturel car les deux départements fonctionnent souvent de manière croisée. Les vendeurs travaillent à la commission et peuvent faire pression pour obtenir facilement une extension de crédit afin de maximiser les ventes. À l’inverse, les financiers ne sont pas récompensés pour les ventes, mais peuvent être réprimandés pour le laxisme des normes de crédit. Ils peuvent donc appliquer des règles de crédit prudentes afin de minimiser le risque de retard de paiement ou de défaut de paiement pur et simple.

Ces différences peuvent conduire à des tensions et des conflits plutôt qu’à la coopération. Cependant, les finances et les ventes ont plus en commun que vous ne le pensez, car les deux départements partagent de nombreux objectifs importants. Tous deux veulent que votre entreprise réussisse. Tous deux veulent que leurs clients soient satisfaits et ne veulent pas que leur entreprise aille ailleurs. Chacun apporte une connaissance unique du client qui peut aider l’autre à réussir, en particulier lorsque ses données sont liées à une analyse rigoureuse et continue du cycle du crédit aux espèces. (Vous saviez que ce serait des données, n’est-ce pas ?)

Exploiter les données pour améliorer la collaboration entre la finance et les ventes

Il n’existe pas de moyen parfait d’améliorer la relation entre la finance et la vente. Chaque organisation doit modeler ses activités de manière à refléter sa culture, son modèle de fonctionnement, ses processus et ses objectifs commerciaux uniques. Les services financiers disposent d’une multitude de données qui peuvent être extraites pour identifier de nouvelles opportunités commerciales. Grâce aux nouvelles technologies, le service financier peut travailler avec le service commercial pour exploiter les données des clients et partager les connaissances afin d’accroître les possibilités de revenus. En discutant avec des clients qui ont travaillé avec Dun & Bradstreet pour les aider à transformer leurs services de crédit grâce à nos solutions, j’ai identifié quatre meilleures pratiques pour aider à surmonter les obstacles communs à la coopération.

Raccourcir le cycle de vente grâce à l’automatisation

L’automatisation permet d’éviter les inefficacités et les problèmes qui peuvent survenir dans les processus manuels, tels que les nombreuses demandes de crédit manuelles, les appels téléphoniques, les courriels, la ressaisie de données, les rapports de crédit ad hoc, l’application incohérente des limites de crédit et d’autres pratiques, qui augmentent tous la probabilité d’erreurs et de retards.

La présélection généralisée des demandeurs de crédit peut être facilitée par des services tiers qui sont en mesure de compléter les données de signature de l’entreprise sur les clients potentiels. En outre, les tiers peuvent fournir des mesures financières et de risque solides, qui peuvent être calibrées par rapport à un ensemble personnalisé de règles de crédit. Les entreprises peuvent également créer des processus et des règles de présélection distincts pour les nouveaux clients, ce qui contribue à minimiser les risques.

L’automatisation des processus de présélection et d’approbation conduit principalement les politiques internes de crédit d’une entreprise vers un point de vente efficace, que la vente soit faite au bureau, sur le site web de l’entreprise ou sur le terrain. En fait, l’automatisation augmente considérablement les avantages d’une force de vente mobile. Les clients sont mieux servis par le processus d’approbation rapide et efficace, tout comme les équipes financières et commerciales, qui peuvent vendre davantage grâce à des limites de crédit pré-approuvées.

Toutes les décisions ne seront pas automatisées, mais l’automatisation permettra aux entreprises de traiter rapidement les approbations et les rejets clairs, afin qu’elles puissent immédiatement commencer à commercer avec des clients prometteurs. Il est tout aussi important que le personnel commercial ne perde pas de temps à poursuivre des clients potentiels qui ne peuvent ou ne veulent pas payer à temps ou dans les délais, tandis que le service financier peut se concentrer sur la résolution de problèmes de crédit plus complexes.

Cette approche se prête également à la génération d’une demande de crédit en ligne. De nombreuses entreprises peuvent déjà travailler avec des signatures électroniques et stocker en toute sécurité les demandes de crédit et autres documents connexes. Une demande de crédit en ligne avec capacité de signature électronique permet de créer un processus cohérent et plus sûr qui améliore les ventes et la satisfaction des clients en permettant une réponse instantanée. En outre, en indiquant que certains champs sont « obligatoires », vous réduisez le nombre de demandes incomplètes reçues et vous contribuez à accélérer la décision de crédit et la vente.

Optimiser les limites de crédit avec Customer Insight

Les limites de crédit sont souvent fixées en fonction de la commande initiale du client, plutôt qu’en fonction de ses besoins ou capacités futurs. En général, une fois que les limites de crédit sont établies, elles restent souvent fixes, sauf si le client demande une augmentation. Les limites de crédit fixes ne reflètent parfois pas la capacité d’un client à acheter et à payer. Au fil du temps, les clients qui se développent peuvent être conditionnés par des limites de crédit inutilement basses, et certains peuvent même, par inadvertance, dépasser leur limite et voir leur compte suspendu, ce qui entraîne une lutte frustrante pour obtenir la libération de la commande.

En conséquence, les entreprises, ainsi que leurs équipes de crédit et de vente, risquent de perdre de l’argent et de provoquer un mécontentement parce qu’elles ne comprennent pas pleinement les besoins, les capacités ou le profil de risque de leurs clients. Les services financiers peuvent contribuer à corriger ce problème en fournissant aux vendeurs des données et des informations analytiques sur chaque client, y compris ceux qui atteignent leur limite de crédit et/ou ont la possibilité de dépenser au-delà de leur limite actuelle. En surveillant constamment les niveaux de risque de leurs portefeuilles et le potentiel d’achat des clients, les équipes financières peuvent optimiser la limite et les conditions de crédit selon les besoins.

Trouver des opportunités de vente supplémentaires pour aider à générer de nouvelles affaires

Fournir aux vendeurs des informations et des connaissances analytiques sur chaque client permet non seulement de s’assurer que les clients rentables ont accès au crédit dont ils ont besoin, mais aussi de leur offrir des opportunités de vente supplémentaires. Par exemple, l’intelligence économique basée sur le risque peut appliquer l’analyse des limites de crédit pour aider à identifier les clients à faible risque qui sous-utilisent leurs limites de crédit, ce qui en fait de bonnes perspectives d’augmentation des ventes. Les données de tiers peuvent également aider le personnel de vente à comprendre quels clients développent leur activité et disposent des ressources nécessaires pour augmenter leurs ventes.

Une autre source d’information précieuse est l’obligation d’entreprise d’un client. La compréhension du lien d’entreprise, qui est la relation de propriété juridique entre différentes entreprises au sein d’un arbre généalogique d’entreprise, peut révéler des liens jusqu’alors inconnus entre les clients. Il est souvent utilisé pour déterminer l’exposition globale des entreprises. Grâce à ces informations, le service commercial peut voir qui sont ses meilleurs et plus gros clients et rechercher des pistes et des prospects prometteurs qui sont associés à ces clients, comme une société affiliée. En outre, le département des ventes peut allouer les ressources de manière plus efficace, identifier les opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives, et déterminer les niveaux de service appropriés pour les meilleurs et les plus gros clients. En forgeant un partenariat plus solide avec le service des ventes, les services financiers peuvent aider les vendeurs à établir des relations plus solides avec leurs clients.

Améliorer l’intégration des systèmes d’information

La plupart des entreprises disposent de nombreuses informations sur leurs clients, mais elles sont souvent piégées dans de multiples systèmes, tels que les systèmes ERP, CRM et de gestion des créances. En nettoyant et en intégrant leurs données internes, les entreprises peuvent créer une puissante vue à 360 degrés de leurs clients actuels et potentiels.

Toutefois, il convient de noter que cette étape dépend d’un appariement précis et complet (le terme officiel pour cela est « résolution d’entité ») des différentes entreprises dans les bases de données. De nombreuses entreprises utilisent des logiciels de reconnaissance de noms, mais ceux-ci ne parviennent souvent pas à regrouper avec précision toutes les façons dont une entreprise peut être représentée ou déformée. En d’autres termes, une même société peut avoir des entrées différentes pour sa raison sociale, son nom commercial, son acronyme, son abréviation ou des versions mal orthographiées de ces noms. (Un exemple courant est celui d’IBM et d’International Business Machines). ) Un logiciel de rapprochement qui ne peut pas concilier efficacement les noms commerciaux et les données produira moins d’informations sur les clients, de multiples dossiers d’entreprise erronés et peut-être même des indications trompeuses pour les décideurs.

Une fois les données internes nettoyées, l’exploitation de données tierces pour enrichir et fournir des informations plus solides permet de créer une base de données clients optimisée. Les entreprises peuvent utiliser un modèle analytique, appelé modèle de ressemblance, pour aider à établir le profil de leurs meilleurs clients grâce à une analyse qui examine les données de l’entreprise, les niveaux de risque, la rentabilité, les prévisions de risques futurs et d’autres variables. Il segmente également ces profils en fonction du secteur d’activité, de la situation géographique, de la taille de l’entreprise, de l’âge et d’autres catégories d’entreprises. En comprenant le risque et le rendement de ces segmentations, les équipes financières peuvent étendre leur réseau de collaboration au-delà des ventes et travailler avec le marketing et le développement commercial pour cibler les prospects qui ressemblent à leurs meilleurs et plus rentables clients.

Bien que le plan soit simple, toutes les actions de chaque étape ne sont pas nécessairement faciles. L’adéquation et l’intégration peuvent constituer un défi majeur pour de nombreuses entreprises. La conception d’une analyse appropriée peut exiger de la persévérance, de la créativité et peut-être de nouvelles compétences. Toutefois, le temps et l’investissement sont plus que compensés par un meilleur service à la clientèle, un nombre croissant de prospects de qualité et une plus grande rentabilité.