Verbessern Sie Ihr Debitorenmanagement

Eine einfache 6-Schritte-Anleitung zur Optimierung Ihrer Workflows
Verbessern Sie Ihr Debitorenmanagement

Optimieren Sie Ihr Debitorenmanagement für einen schnelleren Cash Flow

Unsere Plattform hilft Ihnen, versteckte Engpässe und verspätete Zahlungsmuster in Ihren Daten aufzudecken. Durch die Analyse Ihres Rechnungslebenszyklus können Sie erkennen, warum bestimmte Schritte länger dauern als erwartet. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre Abläufe zu optimieren und Ihren gesamten Cash Flow zu verbessern.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Debitorenmanagement optimieren für schnelleren Cash Flow

Im modernen Finanzwesen ist ein gesunder Cash Flow das Lebenselixier jedes erfolgreichen Unternehmens. Unsere Process Mining-Lösung für das Debitorenmanagement bietet eine beispiellose Transparenz über Ihren gesamten Rechnungszyklus – von der Erstellung einer Rechnung bis zur endgültigen Buchung des Zahlungseingangs. Durch die Nutzung der bereits in Ihrem ERP-System vorhandenen Daten fungiert ProcessMind als Diagnosetool, das jeden Schritt des Weges für jede Rechnungsnummer abbildet. So können Sie über statische Berichte hinausgehen und den dynamischen Kapitalfluss in Ihrem Unternehmen erkennen. Es zeigt Ihnen nicht nur, was passiert, sondern auch genau, warum bestimmte Prozesse Ihre Finanzoperationen verlangsamen könnten. Ob Sie es mit einer einzigen globalen Instanz oder einer fragmentierten Landschaft regionaler Plattformen zu tun haben, unser Tool harmonisiert Ihre Daten, um eine einzige, wahrheitsgetreue Version Ihrer finanziellen Realität zu liefern. Diese Transparenz ist der entscheidende erste Schritt, um Ihre Finanzabteilung von einem Kostenfaktor zu einem strategischen Werttreiber zu entwickeln.

Viele Unternehmen kämpfen mit unsichtbaren Engpässen, die ihre Days Sales Outstanding (DSO) in die Höhe treiben. Diese Probleme äußern sich oft in manuellen Workarounds, langwierigen Streitbeilegungszyklen oder inkonsistentem Zahlungsverhalten von Kunden, das in herkömmlichen Tabellenkalkulationen unbemerkt bleibt. Unabhängig von der spezifischen technischen Einrichtung Ihres Quellsystems bleiben diese Herausforderungen branchenübergreifend bestehen. Ohne eine klare Prozessübersicht könnte Ihr Team wertvolle Zeit damit verbringen, Zahlungen mit geringer Priorität zu verfolgen oder komplexe Genehmigungsketten zu durchlaufen, die den Einzugszyklus unnötig verlängern. Die Einhaltung von Richtlinien wird ebenfalls zu einem Problem, wenn manuelle Anpassungen an Zahlungsbedingungen oder Rabatten ohne entsprechende Aufsicht vorgenommen werden, was zu potenziellen Umsatzverlusten und Auditrisiken führen kann. Das Verständnis dieser Reibungspunkte ist der erste Schritt zum Aufbau eines widerstandsfähigeren und effizienteren Credit-to-Cash-Prozesses, der Ihr Geschäftsergebnis schützt und die operative Stabilität gewährleistet.

Durch die Analyse Ihrer Daten mit ProcessMind erhalten Sie die Möglichkeit, die genauen Stellen zu lokalisieren, an denen Reibung entsteht. Sie können Abweichungen von Ihren Standardarbeitsabläufen entdecken, die zu Zahlungsverzögerungen beitragen, und die finanziellen Auswirkungen jedes Engpasses quantifizieren. Die Plattform ermöglicht es Ihnen, verschiedene Regionen, Kundensegmente oder Geschäftsbereiche zu vergleichen, um Best Practices zu identifizieren, die im gesamten Unternehmen skaliert werden können. Sie erhalten Einblicke, welche Kunden konsequent zu spät zahlen, welche Streitigkeiten am längsten dauern, bis sie gelöst sind, und wo Automatisierung den manuellen Aufwand am effektivsten reduzieren könnte. Über die Zahlen hinaus bietet Process Mining einen einzigartigen Einblick in die Gesundheit Ihrer Kundenbeziehungen. Häufige Streitigkeiten und lange Lösungszeiten sind oft Symptome zugrunde liegender Kommunikationslücken oder Ungenauigkeiten in den Stammdaten. Wenn Sie den gesamten Lebenszyklus einer Rechnungsnummer einsehen können, identifizieren Sie Muster, bei denen bestimmte Produkte oder Dienstleistungen konsequent zu Zahlungsreibung führen. Dies ermöglicht Ihrem Team, die Ursachen – sei es logistische Fehler oder Abrechnungsdifferenzen – anzugehen, bevor sie das Kundenerlebnis beeinträchtigen.

Der Start Ihrer Process Mining-Reise ist ein unkomplizierter Prozess, der für jede technologische Infrastruktur, die Sie derzeit im Einsatz haben, konzipiert ist. Zunächst müssen Sie wichtige Datenpunkte aus Ihrem ERP-System extrahieren, wie z.B. Belegdaten, Buchungsdaten, Ausgleichsdaten und die zugehörige Rechnungsnummer für jede Transaktion. Wir stellen Ihnen ein umfassendes Daten-Template zur Verfügung, das genau beschreibt, welche Felder für den Aufbau eines leistungsstarken Prozessmodells erforderlich sind. Indem Sie Ihre internen Daten diesem Template zuordnen, können Sie Ihre Informationen schnell in ProcessMind hochladen und Ihr Debitorenmanagement in wenigen Minuten visualisieren. Dieser flexible Ansatz stellt sicher, dass Ihr Unternehmen finanzielle Exzellenz und operative Transparenz erreichen kann, unabhängig von der Komplexität oder dem Alter Ihrer Quellsysteme. Unser Ziel ist es, Ihnen zu helfen, den Wert, der in Ihren Transaktionsprotokollen verborgen ist, freizulegen und Rohdaten in umsetzbare Informationen zu verwandeln, die Ergebnisse liefern und die langfristige finanzielle Gesundheit Ihres Unternehmens unterstützen.

Debitorenmanagement Cash Flow Process Mining Finanzielle Optimierung Inkasso Rechnungsstellung

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Ein übermäßiger Days Sales Outstanding bindet kritisches Kapital und begrenzt Geschäftswachstumschancen. Wenn Zahlungen konsequent verspätet eingehen, steht das Unternehmen Liquiditätsrisiken und erhöhten Fremdkapitalkosten zur Finanzierung des Betriebs gegenüber, was in Hochzinsumfeldern besonders schädlich sein kann. Dieses Problem resultiert oft aus mangelnder Transparenz darüber, welche spezifischen Phasen des Rechnungslebenszyklus die längsten Verzögerungen verursachen.

ProcessMind visualisiert den gesamten Lebenszyklus einer Rechnung, um genau festzustellen, wo Verzögerungen auftreten. Durch die Analyse der Zeit zwischen Rechnungsstellung und endgültigem Ausgleich können Benutzer spezifische Kundensegmente oder Regionen identifizieren, die am stärksten zu einem hohen DSO beitragen, was gezielte Prozessverbesserungen und effektivere Inkassostrategien ermöglicht.

Kundenstreitigkeiten bleiben oft wochenlang ungelöst, da die Zuständigkeiten unklar sind oder Unterlagen fehlen. Diese Verzögerungen verhindern den rechtzeitigen Geldeingang und binden erhebliche administrative Ressourcen in der Finanzabteilung, da Mitarbeiter stundenlang nach historischen Daten suchen müssen. Ungelöste Streitigkeiten schaden zudem den Kundenbeziehungen und können zu uneinbringlichen Forderungen führen, wenn sie nicht schnell bearbeitet werden.

Die Plattform verfolgt die Dauer jedes Streitfalls von der Eröffnung bis zur Lösung, um Managern zu helfen, systemische Engpässe im Überprüfungsprozess zu identifizieren. Diese Transparenz stellt sicher, dass Streitigkeiten gemäß internen Benchmarks behandelt werden, wodurch die Zeit, in der Gelder in umstrittenen Rechnungen gebunden sind, erheblich verkürzt wird.

Der manuelle Abgleich von Kontoauszügen mit offenen Rechnungen ist ein arbeitsintensiver Prozess, der zu Fehlern und nicht zugeordneten Geldern führt. Wenn Zahlungen nicht umgehend verrechnet werden, ist die Kreditverfügbarkeit für Kunden ungenau, was neue Verkaufsaufträge blockieren und unnötige Reibungen zwischen Vertriebs- und Finanzteams verursachen kann. Dieser manuelle Aufwand hindert das Finanzteam auch daran, sich auf hochwertige analytische Aufgaben zu konzentrieren.

ProcessMind analysiert die Aktivitäten, die zum Rechnungsabgleich führen, um den Prozentsatz der Zahlungen zu ermitteln, die durch automatisierte versus manuelle Schritte verarbeitet werden. Es hebt spezifische Szenarien hervor, in denen die manuelle Intervention am höchsten ist, was gezielte Konfigurationsänderungen ermöglicht, um die Trefferquote der automatisierten Kontoauszugsverarbeitung zu verbessern.

Die Ausstellung von Gutschriften oder die Anpassung von Rechnungen nach dem Versand deutet auf zugrunde liegende Probleme mit der Datenqualität oder Abrechnungsfehler hin. Diese Korrekturen stören das Kundenerlebnis und erfordern den doppelten Aufwand, eine einzelne Transaktion zu bearbeiten, was die administrativen Kosten des Abrechnungszyklus praktisch verdoppelt. Häufige Nachbearbeitungen verringern auch die Zuverlässigkeit der Finanzberichterstattung und -prognosen.

Durch die Überwachung der Häufigkeit der Gutschriftsausstellung im Verhältnis zur ursprünglichen Rechnungsstellung identifiziert ProcessMind die Ursachen für Nacharbeiten im Debitorenmanagement. Dies ermöglicht es Teams, vorgelagerte Fehler in Verkaufsaufträgen oder Stammdaten zu beheben, bevor Rechnungen erstellt werden, was zu einer deutlich höheren 'First-Time-Right'-Rate führt.

Inkassoteams arbeiten oft ohne klare Daten darüber, welche Aktivitäten zu den schnellsten Zahlungen führen. Ohne Einblick in die Effektivität der Mitarbeiter oder die Wirkung von Mahnungen werden Ressourcen oft für Konten mit geringer Priorität verschwendet, während Rechnungen mit hohem Risiko älter werden. Dieser Mangel an datengesteuerter Strategie bedeutet, dass das Inkasso reaktiv statt proaktiv erfolgt, was zu einem inkonsistenten Cash Flow führt.

ProcessMind bietet eine transparente Ansicht des Inkassoprozesses, indem jede Mahnung und jedes Zahlungsversprechen mit dem endgültigen Abrechnungsdatum abgeglichen wird. Dies ermöglicht Managern, Inkassostrategien basierend auf nachweislichen Ergebnissen zu optimieren und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter ihre Energie auf die Konten und Aktivitäten konzentrieren, die den höchsten Ertrag liefern.

Schon eine geringfügige Verzögerung beim Versand einer Rechnung an einen Kunden wirkt sich direkt auf das Zahlungsdatum aus und verlängert den Cash Cycle. Viele Unternehmen kämpfen mit internen Verarbeitungsverzögerungen zwischen dem Zeitpunkt, an dem eine Rechnung im System erstellt wird, und dem Zeitpunkt, an dem sie tatsächlich den Kunden erreicht. Wenn eine Rechnung tagelang in einer Warteschlange liegt, hat die Zahlungsfrist noch nicht einmal begonnen, was dem Kunden effektiv einen kostenlosen Kredit gewährt.

Durch die Verfolgung der Lücke zwischen Rechnungsstellung und Versandaktivitäten deckt ProcessMind verborgene Reibungspunkte im Abrechnungs-Workflow auf. Die Reduzierung dieser internen Verzögerung stellt sicher, dass die Zahlungsfrist so früh wie möglich beginnt, beschleunigt den gesamten Cash Inflow und gewährleistet, dass Kunden ihre Rechnungen erhalten, während die Transaktion noch aktuell ist.

Die Bearbeitung von Teilzahlungen führt zu erheblichem administrativem Aufwand, da Rechnungen offen bleiben und einen manuellen Abgleich erfordern. Diese Komplexität führt oft zu alternden Salden, die im Laufe der Zeit schwer zu verfolgen und zu lösen sind, da die Restbeträge häufig Gegenstand sekundärer Streitigkeiten oder Verwirrungen bezüglich der ursprünglichen Bedingungen sind. Der Aufwand, kleine Restbeträge einzutreiben, steht oft in keinem Verhältnis zu ihrem Wert.

Mit Process Mining können Teams die Häufigkeit und Ursachen von Teilzahlungen in verschiedenen Kundensegmenten identifizieren. ProcessMind zeigt den Weg auf, den diese Rechnungen nehmen, und hilft, den Nachfass- und Ausgleichsprozess für Restbeträge zu optimieren, indem es Muster identifiziert, die zu einer vollständigen Begleichung führen.

Wenn Kunden Skonto nicht nutzen, signalisiert dies oft, dass der Rechnungsprozess zu langsam ist, um eine fristgerechte Zahlung zu ermöglichen. Diese verpasste Gelegenheit verringert den Anreiz für Kunden, frühzeitig zu zahlen, was den gesamten Cash-Cycle verlangsamt und auf tiefere Ineffizienzen bei der Rechnungsannahme und -verarbeitung durch Kunden hinweisen kann. Zudem entstehen dem Kunden höhere effektive Kosten.

ProcessMind korreliert die Skontoberechtigung mit tatsächlichen Zahlungs-Timestamps, um zu erkennen, wo der Prozess die Skontofristen nicht einhält. Es hilft Debitorenteams zu identifizieren, ob Verzögerungen auf interne Genehmigungen oder externes Kundenverhalten zurückzuführen sind, und ermöglicht Anpassungen, die eine schnellere Begleichung fördern.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die Verkürzung der Zeit zwischen Rechnungsstellung und endgültigem Ausgleich verbessert das Betriebskapital und die Liquidität. ProcessMind analysiert den gesamten Invoice-to-Cash-Zyklus, um spezifische Kundensegmente oder Prozessstufen zu identifizieren, in denen Verzögerungen auftreten, was gezielte Interventionen ermöglicht, die den Cash Flow beschleunigen.

Lange Streitbeilegungszeiten binden Einnahmen, frustrieren Kunden und erhöhen das Risiko von Forderungsausfällen. Durch die Visualisierung des Lebenszyklus von Streitfällen identifiziert ProcessMind wiederkehrende Schleifen und Übergabeverzögerungen zwischen Abteilungen, wodurch Teams Unstimmigkeiten schneller lösen und blockierte Zahlungen freigeben können.

Der manuelle Abgleich von Zahlungen mit Rechnungen ist arbeitsintensiv und fehleranfällig. ProcessMind beleuchtet die Ursachen von Abgleichfehlern, wie inkonsistente Referenzdaten, und ermöglicht es Ihnen, Automatisierungsregeln zu verfeinern und höhere Straight-Through-Processing-Raten ohne menschliches Eingreifen zu erreichen.

Häufige Gutschriften deuten oft auf vorgelagerte Probleme mit der Abrechnungsgenauigkeit oder der Auftragsabwicklung hin. Die Plattform verfolgt die Auslöser dieser Anpassungen, um Ihnen zu helfen, Ursachen an der Quelle zu identifizieren und zu beheben. Dies stellt sicher, dass Rechnungen von Anfang an korrekt sind und reduziert den administrativen Nacharbeitsaufwand.

Jede Verzögerung zwischen Rechnungsstellung und Versand verlängert den Zahlungszyklus unnötig. ProcessMind misst die Verzögerungszeit in Ihrem Abrechnungsprozess, um technische oder prozessuale Reibungspunkte aufzudecken und sicherzustellen, dass Kunden Rechnungen sofort erhalten, damit die Zahlungsfrist früher beginnt.

Kunden überschreiten häufig die vereinbarten Zahlungsziele, was zu versteckten Kosten für den Lieferanten führt. Durch den Vergleich tatsächlicher Zahlungsdaten mit vertraglichen Bedingungen deckt ProcessMind systematische Ausreißer auf und hilft Kreditteams, Vereinbarungen durchzusetzen oder die Bedingungen für konsequente Spätzahler neu zu verhandeln.

Die inkonsistente Handhabung von Teilzahlungen führt zu Verwirrung und erschwert die Customer Journey. ProcessMind analysiert, wie Teilzahlungen von Standardpfaden abweichen, um manuelle Workarounds zu identifizieren. Dies hilft Ihnen, einen konsistenten Fluss zu etablieren, der den Abschlussprozess vereinfacht und die Genauigkeit der Ledger verbessert.

6-Schritte-Verbesserungspfad für das Debitorenmanagement

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Verbinden und Entdecken

Was ist zu tun

Verbinden Sie Ihr ERP-System mit der Plattform, indem Sie Rechnungsnummern, Aktivitäts-Timestamps und Statusänderungen wie 'Rechnung erstellt' und 'Zahlung erhalten' zuordnen.

Bedeutung

Der Aufbau einer datengestützten Grundlage stellt sicher, dass die Prozessanalyse auf tatsächlichen Transaktionsprotokollen basiert und nicht auf subjektiven Interviews oder Annahmen.

Erwartetes Ergebnis

Ein vollständiges Event Log, bereit für die Process Mining-Analyse.

WAS SIE ERHALTEN

Erlangen Sie vollständige Transparenz über Ihren Umsatzzyklus

ProcessMind deckt jede Abweichung und Verzögerung in Ihrem Inkasso-Workflow auf und liefert eine klare Roadmap zur Beschleunigung von Zahlungen. Sie sehen genau, wie Rechnungen durch Ihr System laufen und wo Reibungspunkte entstehen.
  • Bilden Sie jeden Schritt Ihres tatsächlichen Rechnungslebenszyklus ab
  • Spezifische Ursachen für Zahlungsverzögerungen genau bestimmen
  • Manuelle Nachbearbeitung und Prozessabweichungen identifizieren
  • Auswirkungen von Engpässen auf den Cash Flow quantifizieren
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEWÄHRTE ERGEBNISSE

Quantifizierbare Verbesserungen im Debitorenmanagement

Durch die Analyse jeder Rechnungsnummer in Ihren Finanzsystemen identifizieren Unternehmen versteckte Engpässe und optimieren den Einzugszyklus. Diese Ergebnisse spiegeln die Effizienzgewinne wider, die durch datengesteuerte Prozessoptimierung erzielt werden.

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Reduzierte Days Sales Outstanding

Durchschnittliche Verringerung der Zahlungsverzögerung

Durch die Identifizierung von Engpässen zwischen Rechnungsstellung und Ausgleich beschleunigen Unternehmen die Cash-Conversion und verbessern das gesamte Liquiditätsmanagement.

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Höhere automatische Abgleichsraten

Automatischer Bankabgleich

Die Optimierung der Abgleichslogik reduziert manuelle Eingriffe, indem Kontoauszüge ohne menschlichen Aufwand mit offenen Rechnungen abgeglichen werden können.

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Schnellere Streitbeilegung

Verkürzung des Lösungszyklus

Die Straffung interner Workflows und der Beweismittelbeschaffung stellt sicher, dass umstrittene Rechnungen schnell gelöst werden, was dazu beiträgt, blockierten Cash Flow freizugeben.

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Niedrigere Abrechnungsfehlerraten

Reduzierung des Gutschriftsvolumens

Die Identifizierung von Fehlerursachen bei der ersten Rechnungsstellung führt zu weniger Gutschriften und deutlich weniger administrativem Nacharbeitsaufwand.

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Verbesserte Einhaltung der Bedingungen

Bessere Einhaltung von Fälligkeitsterminen

Die verbesserte Sichtbarkeit des Kundenverhaltens hilft Teams, vertragliche Bedingungen durchzusetzen und Segmente zu identifizieren, die häufig Fälligkeitstermine verpassen.

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Kürzere Versandvorlaufzeit

Reduzierung administrativer Verzögerungen

Rechnungen schneller an Kunden zu senden, sorgt dafür, dass die Zahlungsfrist früher beginnt, was den gesamten Cash-Conversion-Cycle direkt verkürzt.

Individuelle Ergebnisse variieren je nach Prozesskomplexität und Datenqualität. Diese Zahlen stellen typische Verbesserungen dar, die bei verschiedenen Unternehmensimplementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit diesen Kernaktivitäten und Attributen und fügen Sie im Verlauf weitere Details hinzu.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der monetäre Gesamtwert der Rechnung.

Bedeutung

Entscheidend für die Analyse finanzieller Auswirkungen und die Priorisierung hochwertiger Inkassoaktivitäten.

Das Datum, bis zu dem der Kunde voraussichtlich die Zahlung leisten wird.

Bedeutung

Die Basis für die Berechnung von Alterung, Verzug und Zahlungs-Compliance.

Der Name der juristischen Person oder Organisation, die für die Rechnung verantwortlich ist.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse auf Kontoebene und die Identifizierung problematischer Zahler.

Die interne Abteilung, Tochtergesellschaft oder der Unternehmenscode, der die Rechnung ausstellt.

Bedeutung

Ermöglicht das Benchmarking der Leistung über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg.

Das Datum, an dem die Rechnung vollständig bezahlt oder verrechnet wurde.

Bedeutung

Essentiell für die Berechnung der Durchlaufzeit und der tatsächlichen Days Sales Outstanding.

Die vereinbarten Bedingungen, die festlegen, wann die Zahlung fällig ist.

Bedeutung

Bietet Kontext für das Fälligkeitsdatum und hilft bei der Analyse der Termineinhaltung.

Die Kategorie oder der Code, der erklärt, warum eine Rechnung angefochten wird.

Bedeutung

Wichtig zur Identifizierung der Ursachen für Zahlungsverzögerungen und Nacharbeiten.

Flag, das anzeigt, ob die Aktivität ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurde.

Bedeutung

Entscheidend für die Messung der digitalen Transformation und der Prozessautomatisierungsraten.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Die erstmalige Erstellung des Rechnungsdatensatzes im Finanzsystem, wodurch der Debitorenposten entsteht. Dieses Event markiert den offiziellen Beginn des Inkassolebenszyklus und legt die Basis für Alterungsberechnungen fest.

Bedeutung

Dies ist der Anker-Event für den gesamten Prozess, der den Start-Timestamp für alle Zykluszeit-Kennzahlen und DSO-Berechnungen definiert.

Die Übertragung des Rechnungsbelegs an den Kunden per E-Mail, Ausdruck, EDI oder Portal. Dies stellt die Übergabe der Zahlungsverpflichtung an den Kunden dar.

Bedeutung

Die Berechnung der Verzögerung zwischen Erstellung und Versand hilft, interne Verarbeitungsverzögerungen zu identifizieren, die den Cash Flow verzögern.

Ein berechneter Meilenstein, der anzeigt, dass das aktuelle Datum den vereinbarten Zahlungszieltermin überschritten hat, während die Rechnung noch offen ist. Dieses Ereignis kennzeichnet den Übergang vom aktuellen zum überfälligen Status.

Bedeutung

Wichtig für die Analyse der pünktlichen Zahlungsleistung und die Auslösung von Mahnstrategien.

Die Erstellung eines formalen Case oder eines Ursachencodes, der anzeigt, dass der Kunde der Rechnungsvalidität oder dem Betrag nicht zustimmt. Dies stoppt normalerweise die standardmäßigen Inkassobemühungen.

Bedeutung

Identifiziert Engpässe im Prozess und hilft, gefährdete Umsätze aufgrund von Abrechnungsfehlern oder Qualitätsproblemen zu quantifizieren.

Die Ausstellung einer Gutschrift, die den Rechnungsbetrag ausgleicht. Dies ist oft das finanzielle Ergebnis einer gültigen Streitigkeit, einer Rücksendung oder eines nachträglichen Rabatts.

Bedeutung

Entscheidend für die Analyse von Umsatzverlusten, Abrechnungsqualität und den Ursachen von Nichtzahlung.

Die Erfassung einer eingehenden Geldtransaktion, die auf die Rechnung angewendet wird. Dies stellt das primäre Ziel des AR-Prozesses dar.

Bedeutung

Das wichtigste Event zur Berechnung der Days Sales Outstanding (DSO) und zur Bewertung der Cash Flow-Gesundheit.

Die letzte Statusänderung, bei der der offene Rechnungsbetrag Null wird. Dies geschieht durch vollständige Zahlung, Gutschriftanwendung oder Abschreibung.

Bedeutung

Markiert das absolute Ende des Case im System und wird zur Berechnung der gesamten Prozessdurchlaufzeit verwendet.

Für maßgeschneiderte Datenempfehlungen, Wählen Sie Ihren spezifischen Prozess.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining extrahiert Event-Daten aus Ihrem Finanzsystem, um den gesamten Lebenszyklus einer Rechnung, von der Erstellung bis zum endgültigen Ausgleich, zu rekonstruieren. Durch die Verwendung der Rechnungsnummer als eindeutigen Identifikator werden alle Aktivitäten und Statusänderungen abgebildet, um zu zeigen, wie Transaktionen tatsächlich durch Ihr Unternehmen fließen.

Sie müssen Aktivitätsprotokolle extrahieren, die einen eindeutigen Case-Identifikator, wie die Rechnungsnummer, sowie Timestamps und die Namen der durchgeführten Aktionen enthalten. Dies umfasst typischerweise Events wie Rechnungsstellung, Zahlungseingang, Streitfalleröffnung und finale Abstimmung, wodurch das Tool eine chronologische Abfolge von Events erstellen kann.

Ja, das Tool identifiziert die genauen Reibungspunkte, die Zahlungsverzögerungen verursachen, wie lange Versandvorlaufzeiten oder ineffiziente Inkasso-Workflows. Durch die Visualisierung dieser Bottlenecks können Finanzteams gezielte Verbesserungen implementieren, um den Cashflow zu beschleunigen und Ziele wie die Reduzierung der DSO um 15 Prozent zu erreichen.

Während Standardberichte statische Momentaufnahmen von offenen Posten nach Alter oder gesamten ausstehenden Beträgen liefern, zeigt Process Mining die dynamische Bewegung zwischen diesen Zuständen auf. Es hebt nicht-lineare Pfade hervor, wie wiederholte Gutschriften oder komplexe Teilzahlungsketten, die traditionelle Dashboards oft übersehen.

Die Software verfolgt jede umstrittene Rechnung, um zu zeigen, wo sie ins Stocken gerät, ob sie auf interne Validierung oder externes Kundenfeedback wartet. Diese Transparenz hilft zu identifizieren, ob bestimmte Abteilungen oder Rechnungsarten Verzögerungen verursachen, was standardisierte Lösungsschritte und einen schnelleren Ausgleich umstrittener Salden ermöglicht.

Durch die Analyse der spezifischen Schritte, bei denen manuelle Eingriffe erforderlich sind, identifiziert Process Mining, warum bestimmte Zahlungen nicht automatisch abgeglichen werden. Es deckt Muster in der manuellen Nachbearbeitung auf, die darauf hindeuten, wo Ihre Abgleichsregeln oder die Qualität der eingehenden Daten angepasst werden müssen, um höhere automatische Buchungsraten zu erzielen.

Die meisten Unternehmen können ihre ersten Prozesskarten innerhalb von vier bis sechs Wochen einsehen, sobald die Verbindung zum Quellsystem hergestellt und das Datenmapping abgeschlossen ist. Diese Anfangsphase konzentriert sich auf Bereiche mit hoher Wirkung, wie die häufigsten Ursachen für Zahlungsverzögerungen oder manuelle Anpassungen im Clearing-Prozess.

Daten können während des Extraktionsprozesses maskiert oder pseudonymisiert werden, um den Schutz sensibler Kundendaten zu gewährleisten, während die Prozessmuster sichtbar bleiben. Sicherheitsprotokolle werden typischerweise angewendet, um interne Finanzprüfungen und internationale Datenschutzbestimmungen einzuhalten, wobei der Fokus auf der Prozesseffizienz liegt.

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