Exact (ERP)
Facturen, vervaldata, werkelijke betaaldata, betaaltermijnen, creditnota's en de openstaande debiteurenpositie.
Omzet
Voorspel cash op wanneer klanten echt betalen, niet wanneer ze het beloofden
Je liquiditeitsprognose gaat uit van dertig dagen omdat het contract dertig dagen zegt. De helft van je klanten betaalt in vijfenveertig, een paar in twintig, en één groot account betaalt altijd de week na hun eigen maandafsluiting. Dat patroon staat in je ERP-factuurhistorie. Coheed leert het per klant en voorspelt de datum waarop het geld echt binnenkomt.
- Gecombineerde systemen
- Exact (ERP)HubSpot (CRM)
- Draait
- Dagelijks
Herkenbaar?
Teams komen bij ons met deze use case als een of meer hiervan klopt.
- De cashprognose is opgebouwd uit betaaltermijnen en zit elke maand in dezelfde richting fout.
- Eén late betaling van een groot account verandert de hele maand, en niemand zag het aankomen.
- Aanmanen start een vast aantal dagen na de vervaldatum, ongeacht wat die klant normaal doet.
- Finance bouwt elke week dezelfde spreadsheet opnieuw op uit een ouderdomsoverzicht.
Hoe het werkt
Coheed draait dit dagelijks over je openstaande debiteurenpositie en leert van elke betaalde factuur.
- 1
Betaalhistorie wordt per klant gelezen
Elke historische factuur en de datum waarop hij daadwerkelijk werd voldaan vormen een betaalprofiel per account: gebruikelijke vertraging, spreiding en of het gedrag aan het verschuiven is.
- 2
Gedrag wordt losgekoppeld van voorwaarden
De prognose gebruikt het waargenomen patroon in plaats van de afgesproken termijn, zodat een klant die stelselmatig vijftien dagen te laat betaalt ook vijftien dagen te laat wordt voorspeld.
- 3
Openstaande facturen worden vooruit geprojecteerd
Elke openstaande factuur krijgt een verwachte betaaldatum en een betrouwbaarheid, die optellen tot een week- en maandprognose waarop je kunt plannen.
- 4
Afwijkingen worden vroeg gemeld
Als een klant later gaat betalen dan zijn eigen norm, wordt dat als signaal gemeld. Dat is vaak het eerste teken van een kredietprobleem, en het voedt ook het verloop- en cost-to-serve-beeld.
Welke data het gebruikt
Alleen de velden die deze use case nodig heeft worden gelezen. Er wordt niets gekopieerd wat de insight niet gebruikt.
HubSpot (CRM)
Accounteigenaarschap en relatiecontext, zodat een betaalsignaal terechtkomt bij wie de relatie heeft.
Coheed
Het betaalprofiel per account, de betrouwbaarheid ervan en de detectie die gedragsverandering markeert.
Wat er verandert
Wat een team merkt zodra dit draait. Geen verzonnen percentages: het effect hangt af van je data en je proces.
- De cashprognose weerspiegelt waargenomen gedrag in plaats van contractuele fictie.
- Traag betalende accounts zijn zichtbaar als patroon in plaats van als maandelijkse verrassing.
- Aanmaninspanning gaat naar de accounts die echt van hun eigen norm afwijken.
- Een klant die trager gaat betalen wordt vroeg opgemerkt, als het nog een gesprek is.
Van inzicht naar actie
Collections Agent
Beschikbaar als agent
Gepromoveerd uit deze insight prioriteert de agent de aanmaanlijst op verwachte vertraging en accountwaarde, schrijft de herinnering in de toon die bij de relatie past, en stuurt alles met een betalingsregeling naar een mens.
Modus: Human-in-the-loop
Elke insight kan alleen lezen, draaien met menselijke goedkeuring, of autonoom draaien. Jij bepaalt dat per actietype, en je kunt het later wijzigen.
FAQ
Veelgestelde vragen
Hoeveel factuurhistorie is nodig?
Ongeveer een jaar per klant geeft een stabiel profiel. Klanten met minder facturen vallen terug op het segmentgemiddelde en worden gemarkeerd als lage betrouwbaarheid.
Gaat het om met deelbetalingen en creditnota's?
Ja. Beide worden uit het ERP gelezen, want een klant die gewoonlijk in delen betaalt heeft een ander cashprofiel dan een klant die laat maar volledig betaalt.
Vervangt dit onze boekhoudsoftware?
Nee. Het ERP blijft de bron van waarheid voor facturen en betalingen. Coheed legt de voorspellingslaag erbovenop en schrijft niets terug tenzij je daarom vraagt.
Kan het onze treasury- of bankrapportage voeden?
De projectie is beschikbaar als gedateerde reeks per account, dus je kunt hem exporteren naar het liquiditeitsmodel dat je al gebruikt.
Bouwt op deze volwassenheidsniveaus
Andere use cases
Voorspellende Customer Lifetime Value
Scoor verloopkans en toekomstige waarde per account door dalende CRM-betrokkenheid te combineren met ERP-orderfrequentie en -waarde.
Van lead naar offerte
Toon bij elke nieuwe CRM-lead de juiste ERP-prijs, actuele voorraad, kortingen en klantafspraken, zodat sales direct kan offreren.
Orderafwijkingen bewaken
Signaleer voorraadgaten, onhaalbare leverdata, prijsfouten en gemiste afspraken na de order, voordat de klant het merkt.
Zie dit op je eigen data
Vertel ons welke ERP-, CRM- en SCM-systemen je draait, dan laten we zien hoe deze use case er bij jou uitziet.