fbpx

Prédire quand votre facture sera payée grâce au machine learning

Dans Minority Report, Tom Cruise et son unité spéciale de police sont capables d’empêcher les crimes avant qu’ils ne soient commis.

De la même façon, Dunforce est capable de prévoir les délais de paiement de vos clients avant qu’ils ne paient votre facture. Vous êtes ainsi capables d’anticiper et de prendre des mesures proactives dans la gestion des risques ou dans vos actions de recouvrement.

La différence entre Tom Cruise et Dunforce ? Le premier possède des dons de prescience. Le second s’appuie sur de l’analyse prédictive, notre algorithme maison, associé à des outils de machine learning.

Une facture c’est l’aboutissement du cycle commercial

Pour bien comprendre l’intérêt d’anticiper le cycle d’une facture, il faut en mesurer l’importance vitale pour l’entreprise. En effet, la vie d’une entreprise peut se résumer à un cycle Vente-Encaissement, ou « Order to Cash » en anglais.

En schématisant ce cycle, on peut le décomposer selon les étapes suivantes :

Gestion compte client

Au moment où est émis la facture, le processus commercial n’est pas terminée, loin s’en faut. Et d’ailleurs notre solution Dunforce ne s’intéresse qu’à ces dernières étapes : suivi du compte client, relances, encaissement, reporting. Il s’agit d’étapes critiques qui concrétisent la réalisation commerciale et permet à l’entreprise de survivre !

Ces étapes nécessitent depuis toujours – et encore aujourd’hui – la mise en œuvre de nombreuses petites tâches, fort consommatrice de temps et de ressources. Comme la découverte du bon interlocuteur dans l’entreprise cliente, l’établissement de plans de relance en fonction des clients, des montants de facture, la mise en place de ces relances avec l’envoi d’emails ou courriers ou d’appels, la proposition du bon moyen de paiement, l’encaissement de la dite facture, son suivi en comptabilité avec le lettrage, voir le suivi chez le client avec la circularisation… Et toutes les autres actions en cas de souci sur le produit, sur le retard de paiement, l’erreur sur le paiement ou le moyen de paiement, etc…

Dans la majorité des cas, ces tâches sont effectuées manuellement, de manière lente, répétitive, sujettes à erreur ou omissions, et sont coûteuses. Avec une importance cruciale pour l’entreprise et sa trésorerie.

En résulte un manque de visibilité sur le suivi, les paiements, les impayés, avec un pilotage des risques délicat : quels sont les clients à risque ? Comment leur parler de manière spécifique ? Comment avoir une visibilité concrète sur les encaissements ?

Si ces actions sont externalisées chez un prestataire, elles seront gérées de manière standardisée, sans prendre en compte les spécificités de chaque client. Ce qui peut mettre en péril la relation client.

Ces situations mènent vers des délais de paiements parfois trop longs, des problèmes de trésorerie et surtout des démarches fastidieuses, à la valeur ajoutée limitée.

Beaucoup de risques pour une activité critique.

prévoir son cycle d'encaissement

L’analyse prédictive à la rescousse

Grâce au machine learning, nourri par d’immenses quantités de données sur votre fonctionnement et celui de vos clients, il est possible de construire des modèles prédictifs pour la gestion de vos factures. Vous êtes capable de prévoir avec une grande précision si vos factures seront payées ou non, ainsi que d’en estimer le délai. Vous permettant de construire des plans d’encaissement et de relances spécifiques aux particularités de chaque client.

Plutôt que de travailler de manière standard et uniforme vous êtes précis et personnalisez chacune de vos actions en fonction de vos clients. Concrètement vous êtes capables de répondre aux questions suivantes :

  • Quel(s) client(s) surveiller en priorité ?
  • Quand relancer ? A quelle fréquence ?
  • Quel est le meilleur canal de relance ?
  • Que dire à chaque client ?

Vous pouvez estimer vos recettes futures ainsi que votre prévisionnel de trésorerie. Vous êtes beaucoup plus proche de la réalité, de vos clients et non plus simplement de vos factures.

Vous anticipez en amont les comportements de vos mauvais payeurs pour prendre des mesures pertinentes et proactives. Vous gagnez grandement en efficacité. Vos clients vous paient plus vite. Vous désamorcez le conflit avant même qu’il ne commence à prendre racines.

Dunforce propose une solution globale en associant la prévision du cycle d’encaissement avec l’automatisation des tâches nécessaires à la gestion du poste client.

Les bénéfices sont nombreux :

  • Visibilité sur l’intégralité du processus Order to Cash
  • Pilotage amélioré avec une meilleure allocation des ressources
  • Maîtrise du risque en étant alerté plus tôt sur les potentiels dangers
  • Réduction des délais de paiement clients grâce à des actions spécifiques
  • Amélioration de la trésorerie et baisse du besoin en fonds de roulement

Une étude réalisée par Capgemini démontre, par exemple, qu’une meilleure allocation des ressources dans le cycle Order to Cash, pour une société qui réalise 10 milliards € de Chiffre d’Affaires, peut permettre des économies d’environ 35 millions € par an.

Application du prédictif auprès d’un de nos client

Nous avons récemment mis en place une solution d’analyse prédictive auprès d’un client grand compte pour améliorer la productivité de son cycle d’encaissement.

La mise en place de la solution comprenait :

  • Une analyse et un audit du processus existant pour déceler des pistes d’automatisation et de gain en efficacité.
  • Un travail sur les données accumulées (data set) sur les clients de l’entreprise pour une prise de conscience des spécificités de chacun d’entre eux, dans le but de dégager des patterns.
  • L’identification des critères d’aide à la décision (ou indice d’efficacité).
  • Et l’utilisation de ces critères dans l’algorithme de notre plateforme pour automatiser des plans de relances et l’allocation de ressources plus efficace dans les actions de recouvrement.

La méthode Dunforce s’articule ainsi autour de la construction de ces indicateurs intelligents (KPI) et d’algorithmes qui permettent à partir de données passées (les factures, les clients, etc…) d’anticiper avec pertinence les données futures (avec un pourcentage d’erreur).

Ces “prédictions” vont pouvoir permettre – si aucune action n’est menée – d’anticiper le cycle normal d’encaissement de chaque facture.

Et en retour d’initier les ajustements des plans que notre plateforme et les équipes du client mettent en place.

Concrètement, notre démarche de “machine learning” pouvait ainsi se résumer ainsi : Comment, peut-on construire le modèle qui range les factures dans des catégories de délai de paiement et dans des catégories de clients afin d’initier les bonnes démarches de recouvrement ? Le tout, à partir des critères associé à des factures et à des clients.

Le challenge dans ce type de situation est la diversité des profils clients, notamment la différence entre un client récurrent et un nouveau client. Selon le secteur d’activité, cela peut aller de 20% à 80% de clients nouveaux.

Pour notre partenaire, nous avons ainsi construit un modèle avec plus d’une cinquantaine de critères liés à ces factures. Certains évidents comme l’échéance, le montant, les produits, etc… D’autres plus subtils, comme le canal de distribution, les conditions générales, le commercial chargé de l’affaire, etc…

Et pour la partie clients, le modèle s’est basé sur une vingtaine de critères – région, chiffre d’affaires, en-cours moyen, ancienneté, etc…

Dans le schéma supervisé, les factures sont rangées autour de classes de délais de règlement : en avance (si si, ça arrive parfois), à l’échéance, à 10 jours, etc…

Ces catégories sont classiques dans le suivi de factures, souvent associées à des actions spécifiques.

Nous avons également défini les actions types menées par profil de client, relances mails, courriers, nombre d’appels, clients fidèles, clients VIP, etc…Déterminant ainsi des catégories de clients pour le recouvrement.

En résumé, la construction de ce modèle intégré à notre plateforme a été un challenge passionnant, et avec un résultat particulièrement surprenant et efficace. Cela contribue aujourd’hui de manière très concrète à notre algorithme de suivi, le cœur de notre plateforme.

Et cela a permis à ce partenaire d’identifier les potentiels risques en amont afin de mettre en place des plans préventifs plutôt que subis. Cela lui offre une meilleure visibilité et un pilotage plus efficace des actions.

L’objectif de réduction du délai de règlement client de 7 jours à été atteint, avec un impact positif de 12 M€ sur le Besoin en Fonds de Roulement.

 

Dans Minority Report il est question de pouvoirs surnaturelles et de science-fiction. Chez Dunforce, on préfère se baser sur de la donnée et des algorithmes.

Sylvie Fleury : « Nous pouvons prédire assez précisément nos résultats d’un mois à l’autre et d’optimiser chaque étape »

Dans le cadre de notre série d’entretiens avec des chefs d’entreprises et directeurs financiers autour des sujets de la croissance et sa structuration, nous interviewons cette semaine Sylvie Fleury, CEO d’Hunteed.

Pouvez-vous présenter Hunteed ?

Hunteed est une plateforme digitale de recrutement au succès qui permet aux entreprises de bénéficier du réseau et de l’expertise d’une grande communauté de consultants en recrutement professionnels pour l’acquisition de leurs talents.

Nous sommes actuellement 10 permanents, professionnels du recrutement et du digital, qui accompagnons plus de 200 entreprises et une communauté de plus de 500 consultants en recrutement.

 

Votre parcours ?

Ex-DGA Europe de Meetic durant 7 ans, j’ai eu à de nombreuses reprises l’occasion de voir les difficultés qu’ont les entreprises à approcher les talents adéquats et à les sensibiliser à la culture de leur organisation.

Je vois en Hunteed l’occasion d’offrir aux entreprises de bénéficier d’un réel soutien de la part de professionnels du recrutement pour aider les services RH à intégrer rapidement les opérationnels dans les phases de sélection des candidats.

 

Comprendre votre croissance

Forte d’une solution technique robuste et mûrement réfléchie, notre croissance actuelle est due à notre force commerciale issue du monde du recrutement, et que nous avons doté des nouveaux outils de marketing digital. Notre succès découle également de la facilité d’utilisation de notre plateforme, pour les consultants en recrutement.

En clair, les entreprises trouvent avec Hunteed un nouveau canal de recrutement, qui leur permet d’accéder à des candidatures qualifiées, en adéquation avec leurs besoins, plus rapidement et à moindre coût qu‘un cabinet de recrutement classique. Les consultants en recrutement accèdent en quelques clics à de nouveaux clients et de nouvelles missions, valorisent leur vivier de talents et augmentent leurs revenus.

Depuis quelques mois, nous nous sommes rendus compte qu’un certain nombre de nos clients, en forte croissance, étaient confrontés à un déficit de notoriété. Nous avons développé une nouvelle offre avec un espace dédié à la Marque Employeur.

 

L’enjeu au niveau organisationnel

Étant encore relativement jeune, nous sommes actuellement 10 permanents. Cette dimension d’équipe est aujourd’hui optimale. Disposés en open-space, la communication entre les différents pôles est fluide, et l’agilité dans les réponses à toutes nos problématiques est forte.

Tous nos projets visent à améliorer l’expérience utilisateur de la plateforme Hunteed et les outils d’administration de l’activité commerciale et de la production. Une équipe réduite et organisée de façon horizontale nous permet de préserver cette agilité, gage de notre efficacité.

 

L’enjeu au niveau pilotage

Nous suivons le développement de nos utilisateurs en suivant un modèle de « funnel » assez simple mais qui nous permet ensuite de faire les bonnes prévisions. Après son inscription, nous suivons un consultant en recrutement en fonction du nombre de CV qu’il propose à une entreprise, du nombre de candidats reçus en entretien que cela génère, puis finalement du nombre de recrutements effectués.

Concernant les entreprises, notre première métrique après son inscription est le nombre de missions publiées sur la plateforme, puis le nombre de candidats recommandés et reçus en entretien, et enfin le nombre de recrutements.

Avec le temps nous avons constaté que ces différents événements nous permettaient de prédire assez précisément nos résultats d’un mois à l’autre et d’optimiser chaque étape.

L’enjeu au niveau outils

Bien qu’une partie de nos solutions soient internalisées, nous utilisons bien entendu un grand nombre d’outils externes qui nous permettent une meilleure gestion de notre quotidien. A titre d’exemple je peux citer Slack, Agile CRM qui permet à notre force commerciale de gérer ses prospects et clients. Mixpanel est notre outil d’analyse qui nous offre la possibilité d’analyser un certain nombre de comportement utilisateur sur notre plateforme.

 

Quelle est votre vision pour votre activité dans les prochaines années ?

Toutes nos évolutions technologiques portent et porteront sur une meilleure expérience utilisateur afin de faciliter le recrutement des employeurs et des consultants. Les entreprises devront pouvoir publier leurs besoins en recrutement de plus en plus facilement, et promouvoir leur marque employeur auprès des professionnels. Les consultants en recrutement devront recevoir les missions qui correspondent à leur expertise en un temps record, accompagnée d’un pool de candidats à qualifier.  L’algorithme comportemental que nous venons de développer permet de réaliser déjà une bonne partie du chemin…


Entretien tout d’abord publié dans notre newsletter « Business Automation » :

Philippe Veran : « Nous accordons une importance égale à la croissance qu’à la maitrise de cette dernière »

Dans le cadre de notre série d’entretiens avec des chefs d’entreprises et directeurs financiers autour des sujets de la croissance et sa structuration, nous interviewons cette semaine Philippe Veran, Président du Groupe Upperside Capital Partners.

Philippe Veran est un père, grand-père, entrepreneur, manager, créateur, investisseur … Il a construit le groupe Upperside – avec son ami et associé Bruno Thévenet – au fil de coups de cœur et de rencontres clés, et non pas au moyen d’une stratégie exclusivement financière. C’est un trait fort de sa personnalité d’entrepreneur et de gestionnaire.

Le Groupe Upperside créée, structure et développe des entreprises françaises de petite et moyenne taille dans le domaine de la santé, de la cosmétique, du sport et des technologies industrielles de process. Le Groupe Upperside c’est 300% de croissance entre 2013 et 2016, et une croissance prévisionnelle de 50% entre 2016 et 2017, pour atteindre les 100 millions d’€ de chiffres d’affaires.

Comprendre la croissance

> Qu’est-ce qui a amené une telle croissance ?

Chaque pôle du groupe, chaque filiale, et chaque dirigeant, est bien sûr animé par cette volonté de croitre. Néanmoins, si le groupe fêtera l’an prochain son 20ème anniversaire de croissance constante c’est surtout parce que nous accordons une importance égale à la croissance qu’à la maitrise de cette dernière.

L’enjeu au niveau organisation

> Par rapport à cette croissance, est-ce qu’il y a des challenges qui sont apparus au niveau des équipes ? 

En 2016, nous avons recruté 56 personnes. En 2017, nous porterons notre effectif global à 625 personnes contre 524 cette année. Le challenge RH, du processus d’intégration dans chaque filiale jusqu’à la création d’un sentiment d’appartenance au groupe, est effectivement crucial pour notre développement futur.

> Quels rôles ont joué les services administratifs et financiers ?

Les services administratifs et financiers jouent un rôle majeur dans la maitrise de notre croissance. Certaines filiales sont confrontées à des enjeux de gestion de trésorerie qu’il faut suivre de près, aussi le service comptabilité du Groupe s’organise-t-il au plus proche des besoins de chacune de nos filiales. Et puis, c’est un peu un trait de ma compétence initiale qu’il faut conserver ! 

L’enjeu au niveau pilotage

> Avez-vous des indicateurs (KPI) particuliers ? Ont-ils été utiles et ont-ils évolués ? 

Notre groupe est un conglomérat agile et familial, qui crée des produits et services répondant à des besoins sur les marchés que nous connaissons : notre obsession est la création de valeur , pas nécessairement l’optimisation de la rentabilité au prix d’une chasse aux coûts.

L’enjeu au niveau outils

> Avez-vous utilisé des nouveaux logiciels ? 

Nous avons la culture du développement d’outils en interne. Néanmoins, le dernier logiciel SaaS que nous avons intégré est Slack, pour faciliter la communication en interne et intra-filiales.

> Souhaitez-vous en mettre un ou deux en valeur que vous apprécié ?

Nous avons paramétré Sage 100 pour toutes les comptabilités et CRM des structures du groupe, c’est un logiciel qui s’est révélé très adaptable à notre taille actuelle, et « scalable » pour notre taille de demain.

Quelles innovations (technologie ou usage) pourraient transformer votre activité dans les prochaines années ?

Notre attention se porte bien évidemment sur la digitalisation de tous nos métiers, la compréhension des données que nous avons recueillies sur nos secteurs depuis 20 ans, et l’automatisation de cette compréhension (‘machine learning’). 


Entretien tout d’abord publié dans notre newsletter « Business Automation ».