Ihre Debitoren-Datenvorlage

Dieses Attribut definiert den spezifischen Schritt oder die Statusänderung, die im Rechnungslebenszyklus aufgetreten ist. Beispiele sind 'Rechnung erstellt', 'Zahlung gebucht', 'Streitfall eröffnet' oder 'Gutschrift ausgestellt'.

Durch die Analyse der Reihenfolge dieser Aktivitäten rekonstruieren Process Mining-Tools die Prozesslandkarte. Dies ermöglicht es Organisationen, Engpässe, Nacharbeitsschleifen (wie wiederholte Streitfall-Updates) und Abweichungen von den Standard-Inkassoverfahren zu identifizieren.

Es ist das obligatorische Aktivitätsfeld, das zur Definition der Prozessschritte erforderlich ist.

Gefunden in Transaktionsprotokollen, Änderungsbelegen oder Statusverlaufstabellen.

Dieses Attribut erfasst den genauen Zeitpunkt, an dem eine Aktion innerhalb des Quellsystems stattfand. Es ist entscheidend für die Festlegung der chronologischen Reihenfolge von Events innerhalb eines Case.

Analysten verwenden diese Daten, um Durchlaufzeiten zwischen Prozessschritten zu berechnen, z. B. die Zeit von 'Rechnung versandt' bis 'Zahlung gebucht'. Es ist auch die Grundlage für die Bestimmung der Dauer spezifischer Aktivitäten und die Identifizierung von Verzögerungen im Geldeinzugszyklus.

Es ist der obligatorische Start-Timestamp, der zur Anordnung von Events und zur Berechnung der Dauer erforderlich ist.

Gefunden in Systemprotokollen, Transaktionseingangs-Timestamps oder Änderungsverlaufstabellen.

Dieses Attribut erfasst, wann der Datensatz zuletzt in der Process Mining Anwendung aktualisiert wurde. Es dient als Metadatenfeld, um Benutzer über die Aktualität der Analyse zu informieren.

Es hilft Analysten zu verstehen, ob sie Echtzeitdaten oder eine Momentaufnahme aus einem früheren Zeitraum betrachten. Dies ist entscheidend für eine genaue Berichterstattung und um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf den aktuellsten verfügbaren Informationen basieren.

Bietet Kontext zu Datenlatenz und -zuverlässigkeit.

Generiert von der Datenpipeline oder dem ETL-Tool zur Laufzeit.

Dieses Attribut identifiziert die Softwareanwendung oder -umgebung (wie SAP, Oracle oder HighRadius), aus der der Datensatz extrahiert wurde. In komplexen Systemlandschaften mit mehreren ERP-Systemen hilft es, Datenquellen zu unterscheiden.

Es ist besonders nützlich, wenn die Prozessperformance über verschiedene Regionen oder Geschäftseinheiten hinweg verglichen wird, die unterschiedliche zugrunde liegende Technologien nutzen. Es gewährleistet die Rückverfolgbarkeit der Daten zu ihrem Ursprung.

Wichtig für das Filtern und Validieren von Daten in Multi-System-Umgebungen.

Wird üblicherweise als statischer String während des ETL-Prozesses hinzugefügt.

Dieses Attribut repräsentiert den fundamentalen Case-Identifikator für den Debitorenprozess. Es unterscheidet eine Rechnungsstellung von einer anderen und dient als Primärschlüssel zur Verfolgung des Lebenszyklus einer Forderung von der Erstellung bis zur Verrechnung.

In der Process Mining Analyse wird dieses Attribut verwendet, um alle zugehörigen Events, wie Rechnungserstellung, Aktualisierungen, Streitfälle und Zahlungen, in einem einzigen Case zu gruppieren. Es ermöglicht Analysten, die End-to-End-Reise einer spezifischen Rechnung zu visualisieren und Leistungskennzahlen auf Transaktionsebene zu berechnen.

Es ist die obligatorische Case ID, die zur Rekonstruktion des Prozessflusses erforderlich ist.

Typischerweise in der Transaktionskopftabelle oder der Haupttabelle des Debitoren-Nebenbuchs zu finden.

Dieses Attribut erfasst, wann der offene Posten im System geschlossen wurde, typischerweise durch die Buchung einer Zahlung oder einer Gutschrift. Es markiert das Ende des Inkasso-Lebenszyklus für diese Rechnung.

Dieses Datum ist mathematisch entscheidend für die Berechnung der tatsächlichen Zykluszeit und der Days Sales Outstanding (DSO). Es hilft, zwischen offenen und geschlossenen Rechnungen zu unterscheiden, und wird zur Messung der Effizienz des Zahlungseingangsprozesses verwendet.

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

Gefunden in der Buchungsbelegposition oder im Statusverlauf.

Dieses Attribut legt die Zahlungsfrist fest, wie sie in den Verkaufsbedingungen vereinbart wurde. Es ist die Grundlage, um zu bestimmen, ob eine Rechnung aktuell, überfällig oder säumig ist.

Analysten nutzen dieses Datum, um Kennzahlen für frühe oder verspätete Zahlungen zu berechnen. Der Vergleich des tatsächlichen Zahlungsdatums mit dem Fälligkeitsdatum offenbart das Kunden-Compliance-Verhalten und die Effektivität der Inkasso-Strategien.

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

Gefunden im Rechnungsheader oder berechnet aus dem Basisdatum plus Zahlungsbedingungen.

Dieses Attribut repräsentiert die organisatorische Einheit innerhalb des Unternehmens, die die Forderung besitzt. In Systemen wie SAP entspricht dies dem Company Code; in NetSuite ist es die Subsidiary.

Es ermöglicht eine vergleichende Analyse über verschiedene Niederlassungen oder Geschäftsbereiche hinweg. Das Management kann diese Ansicht nutzen, um Inkasso-Performance, die Einhaltung von Standardprozessen und DSO-Kennzahlen in verschiedenen Teilen der Organisation zu benchmarken.

Ermöglicht das Benchmarking der Leistung über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg.

Gefunden im Rechnungsheader oder im Finanzbuchhaltungsbelegheader.

Dieses Boolesche Attribut unterscheidet zwischen manuellen Benutzeraktionen und systemgesteuerten Events. Es wird oft durch den Abgleich der User ID mit einer Liste bekannter Service-Konten abgeleitet.

Dies ist der primäre Treiber für die Berechnung von Automatisierungsraten. Es hilft Unternehmen, den Return on Investment für Robotic Process Automation (RPA) zu verstehen und Möglichkeiten zur Automatisierung wiederkehrender manueller Aufgaben wie den Zahlungseingang oder das Mahnwesen zu identifizieren.

Entscheidend für die Messung der digitalen Transformation und der Prozessautomatisierungsraten.

Abgeleitet von Benutzer-ID oder spezifischen Transaktionsflags.

Dieses Attribut identifiziert den Schuldner, der mit der Rechnung verbunden ist. Es ermöglicht die Aggregation von Daten auf Konten-Ebene.

Dies ist essenziell für die Analyse des Zahlungsverhaltens spezifischer Kunden. Es ermöglicht die Identifizierung strategischer Kunden, die häufig zu spät zahlen oder Rechnungen anfechten, und somit ein gezieltes Beziehungsmanagement und maßgeschneiderte Inkasso-Ansätze.

Ermöglicht die Analyse auf Kontoebene und die Identifizierung problematischer Zahler.

Gefunden in Kundenstammdatentabellen, die mit dem Rechnungsheader verknüpft sind.

Dieses Attribut repräsentiert den finanziellen Wert der Forderung gegenüber dem Kunden. Es spiegelt typischerweise den Bruttobetrag einschließlich Steuern und Zuschlägen wider.

In der Analyse ist dieses Feld grundlegend für die Berechnung finanzieller KPIs wie der wertgewichteten Days Sales Outstanding (DSO), die Identifizierung gefährdeter Konten mit hohem Wert und die Priorisierung der Inkasso-Bemühungen. Es ermöglicht die Segmentierung von Prozessen nach finanziellen Auswirkungen.

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

Gefunden im Rechnungsheader oder Buchungsbelegheader.

Dieses Attribut erfasst die Klassifizierung, warum ein Kunde sich weigert, einen Teil oder die gesamte Rechnung zu bezahlen. Häufige Gründe sind Preisfehler, beschädigte Ware oder fehlende Dokumentation.

Diese Daten sind entscheidend für die Ursachenanalyse. Durch die Aggregation von Streitgründen können Organisationen systemische Probleme in vorgelagerten Prozessen (wie Fulfillment oder Preisgestaltung) identifizieren, die Zahlungsverzögerungen und administrativen Nacharbeitsaufwand verursachen.

Wichtig zur Identifizierung der Ursachen für Zahlungsverzögerungen und Nacharbeiten.

Gefunden in Streitfallmanagement-Modulen oder spezifischen Streitfalltabellen.

Dieses Attribut enthält den Code oder die Beschreibung des Zahlungsplans, wie z. B. Netto 30, Netto 60 oder sofort. Es definiert die vertragliche Erwartung für den Cash Flow.

Die Analyse dieses Attributs hilft zu identifizieren, ob Standardbedingungen eingehalten werden oder ob Verkaufsteams ungünstige Bedingungen gewähren, um Geschäfte abzuschließen. Es wird auch verwendet, um Zahlungsbedingungen mit dem tatsächlichen Zahlungsverhalten zu korrelieren und die Termineinhaltung zu überprüfen.

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

Gefunden im Rechnungsheader oder in den Kundenstammdaten.

Dieses Attribut gruppiert Kunden in Kategorien wie Key Accounts, SMB, Hohes Risiko oder Öffentlicher Sektor. Es wird üblicherweise in den Stammdaten definiert.

Die Segmentierung der Prozessanalyse nach diesem Attribut zeigt, wie unterschiedliche Kundentypen behandelt werden. Sie hilft zu überprüfen, ob hochwertige Kunden einen bevorzugten Service erhalten oder ob Kunden mit hohem Risiko ausreichend überwacht werden.

Ermöglicht die Strategieanalyse über verschiedene Kundensegmente hinweg.

Gefunden in Kundenstammdaten oder Geschäftspartner-Tabellen.

Dieses Attribut identifiziert den spezifischen Mitarbeiter oder das Team, das für die Verwaltung des Kundenkontos und die Sicherstellung der Zahlung zuständig ist. Es verknüpft Personalressourcen mit Prozessergebnissen.

Dies ermöglicht die Analyse der Produktivität und Effektivität von Inkasso-Mitarbeitern. Manager können Einzugsraten, die Einhaltung von Zahlungsversprechen und die Arbeitslast verschiedener Mitarbeiter vergleichen, um Schulungsbedarf zu identifizieren oder Portfolios neu auszurichten.

Ermöglicht die Analyse der Mitarbeiterproduktivität und das Performance-Benchmarking.

Gefunden im Kundenstammsatz oder in spezifischen Inkassomanagement-Tabellen.