• Home
• Nieuws

Neem het heft in handen met machine learning

Geplaatst door CorporatieMedia op Wednesday 11 June 2025

De dagen van traditioneel, reactief creditmanagement zijn geteld. Echt waar. In een wereld die razendsnel digitaliseert, kunnen we niet meer achteroverleunen en wachten tot facturen betaald worden. Dat is niet alleen inefficiënt, het is ook zonde van de kostbare klantrelatie. In mijn recente video duik ik diep in de revolutionaire impact van machine mearning (ML) op ons vakgebied. Vergeet complexe algoritmes en onbegrijpelijke code; ik laat je zien hoe ML niet alleen je cashflow verbetert, maar ook écht het verschil maakt voor jouw klanten.

Is jouw aanmaning nog een gok? Tijd voor data-gedreven zekerheid!
Laten we eerlijk zijn: hoe vaak stuur je nog een aanmaning op gevoel? Omdat 'het nu eenmaal tijd is' of 'omdat dat de standaardprocedure is'? Vraag je je weleens af of je wel het juiste moment, de juiste toon of het juiste kanaal kiest voor die specifieke klant?

Precies. Met machine learning is dat gokwerk verleden tijd. Dit is geen sciencefiction; dit is de slimste manier om betalingsverzoeken te personaliseren en te optimaliseren. En het geheim zit 'm in iets heel menselijks: begrip.

1. De kracht van diepgaande data-analyse: Jouw klanten écht leren kennen. Stel je voor: een systeem dat niet alleen je klant kent, maar ook snapt hoe die klant het liefst betaalt. ML-algoritmes zijn als super-speurneuzen. Ze pluizen alle beschikbare data uit: de betalingshistorie, eerder contact, demografische gegevens, zelfs externe factoren zoals feestdagen of loonperiodes. Ze zoeken naar patronen die wij nooit zouden zien. En met die patronen bouwen ze een gedetailleerd profiel van elke individuele klant.
   
   Geen one-size-fits-all meer, maar een aanpak die op maat gemaakt is elke individuele klant

2. Timing is alles: het perfecte moment, kanaal en de juiste toon. Met de inzichten uit die data wordt elke aanmaning een strategische zet

   • Het gouden moment: Waarom stuur je een herinnering op dinsdagochtend als jouw klant statistisch gezien het meest openstaat voor betaling op donderdagavond? ML weet het. Het identificeert het optimale moment voor contact en verhoogt de kans op succes aanzienlijk.

   • Het juiste kanaal: Mail, brief, sms, app of een telefoontje? Iedereen heeft zijn eigen voorkeur. ML weet welk communicatiekanaal het meest effectief is voor die specifieke klant. Zo voorkom je dat je klant belangrijke informatie of een betaaltermijn mist door een verkeerd kanaal.

   • De empathische toon: Een zakelijke aanmaning is prima voor de ene klant, terwijl de ander gebaat is bij een meer meewerkende, begripvolle benadering. ML past de juiste toon aan, waardoor je communicatie niet alleen effectief is, maar ook de relatie met je klant versterkt. Want uiteindelijk wil je dat de klant betaalt én blijft, toch?
     ‍

3. ‍Leren van elke stap: jouw proces wordt slimmer met de dag. Wat machine learning zo ongelooflijk krachtig maakt, is het continue leervermogen. Zie het als een kind dat elke dag nieuwe dingen leert en zich aanpast. Elke betaling die binnenkomt (of uitblijft!), elke succesvolle interactie, elke nieuwe data: het voedt het systeem. De algoritmes analyseren voortdurend wat werkt en wat niet en verfijnen de modellen. Dit betekent dat jouw creditmanagementproces niet alleen beter wordt, maar zich ook blijft ontwikkelen. Het blijft relevant en maximaal effectief, ongeacht hoe de markt of je klanten veranderen.

"De traditionele aanpak is als vissen met een net, in de hoop dat je de juiste vis vangt. Machine learning is als vissen met een sonar, een gps én het juiste aas – je weet precies waar je moet zijn en wat je moet doen."– Dennis Faas

De toekomst is geen verre droom, het is nú!
Laten we helder zijn: machine learning is niet langer een luxe. Het is een absolute noodzaak voor elke organisatie die wil excelleren in creditmanagement. Het gaat niet alleen om indrukwekkende technologie; het gaat om de concrete, tastbare voordelen die het oplevert:

• Meer efficiëntie: automatisering van repetitieve taken betekent dat je team zich kan richten op de échte uitdagingen, de complexe gevallen waar menselijk contact cruciaal is. Dat is slim werken!
• Betere klantrelaties: door personalisatie en de juiste communicatie voorkom je wrijving en ergernis. Je toont begrip, zelfs als het om een openstaande rekening gaat. Dat bouwt vertrouwen op en zorgt ervoor dat klanten graag bij je blijven.
• Hogere betaalpercentages: en ja, dat is waar het uiteindelijk om draait. Een effectievere aanpak leidt tot snellere en betere betalingen, wat direct merkbaar is in je cashflow. Stel je voor wat dat betekent voor je organisatie!

De wereld van creditmanagement is datagedreven, slim en bovenal klantgericht geworden. En die toekomst? Die is vandaag al binnen handbereik. Durf jij de stap te zetten?

Klaar om de volgende stap te zetten?
Ben je benieuwd hoe Machine Learning jouw creditmanagementafdeling kan transformeren? Ik nodig je van harte uit om mijn video te bekijken waarin ik alles tot in detail uitleg.

Bron: POM, Foto: POM