Ein ausgezeichnetes aargauisches KMU steht vor Herausforderungen in seinem Debitorenmanagement. Die aktuellen Prozesse sind ineffizient und fehleranfällig, da Entscheidungen oft auf subjektiven Einschätzungen beruhen und eine hohe manuelle Dateneingabe erfordern. Es fehlt an einem zentralen System, welches automatisierte Prozesse zulässt. Zudem basieren Kreditentscheidungen häufig auf veralteten oder unvollständigen Informationen. Diese Situation führt zu einem erhöhten Risiko von Zahlungsausfällen und einer suboptimalen Nutzung von Ressourcen.

Die Autoren führten zunächst eine detaillierte Analyse der bestehenden Debitorenmanagement-Prozesse bei dem Unternehmen durch. Basierend auf dieser Analyse und umfassender Recherche zu Best Practices und innovativen Lösungsansätzen entwickelten sie ein neues Konzept. Dieses beinhaltet die Einführung eines zentralen CRM-Systems, die Integration externer Daten zur Verbesserung der Kreditwürdigkeitsprüfung und die Implementierung eines internen Bonitätsindex. Zusätzlich erarbeiteten die Autoren Vorschläge zur Prozessautomatisierung und Optimierung des Risikomanagements.

Das entwickelte Konzept für das Debitorenmanagement umfasst mehrere Kernelemente. Dazu gehört die Einführung eines zentralen CRM-Systems zur Verbesserung der Datenverwaltung und Prozessautomatisierung. Externe Bonitätsinformationen werden integriert, um die Kundendaten anzureichern und eine präzisere Einschätzung der Kreditwürdigkeit zu ermöglichen. Ein interner Bonitätsindex, der sowohl interne als auch externe Daten berücksichtigt, wird implementiert. Routineaufgaben wie Zahlungserinnerungen und Berichtserstellung werden automatisiert, und das Risikomanagement wird durch Echtzeit-Überwachung des Zahlungsstatus und verbesserte Liquiditätsplanung optimiert. Eine Scorecard zur objektiven und konsistenten Bewertung von Kreditentscheidungen wird eingeführt. Die Umsetzung verspricht eine signifikante Verbesserung der Effizienz im Debitorenmanagement und eine Verminderung des Risikos von Zahlungsausfällen. Durch die Integration von automatisierten Prozessen und datengestützten Entscheidungen wird das Unternehmen in die Lage versetzt, proaktiv auf Veränderungen im Zahlungsverhalten von Kunden zu reagieren und fundierte Kreditentscheidungen zu treffen.