Kundegodkendelse har aldrig været vigtigere, end den er i dag. Med flere konkurser, større usikkerhed og skærpede krav til datadrevet risikostyring er det ikke længere nok at “tro”, at en kunde er sund. Du skal vide det.
Mange virksomheder godkender stadig kunder på baggrund af gamle stamdata, interne antagelser eller “sådan gør vi plejer”. Problemet? Det er netop der, risikoen opstår. Hvis ikke kundernes økonomi og forhold vurderes – og holdes opdateret løbende – kan selv gode kundeforhold ende med dyre tab.
I denne artikel får du en samlet, operationel guide til datadrevet kundegodkendelse, hvor Qatchrs ydelser indgår som naturlige byggesten i processen.
Hvorfor er datadrevet kundegodkendelse så vigtigt?
En sund kundebase er fundamentet for et stærkt cashflow. Men betalingsevnen varierer – og ændrer sig ofte hurtigere, end man tror.
En moderne kundegodkendelse hjælper dig med at:
- sikre, at du siger ja til de rigtige kunder
- fastsætte det rigtige kreditmaksimum fra start
- undgå tab på kunder, der ser solide ud på papiret
- spotte tidlige tegn på økonomiske problemer
- leve op til kravene om dokumentation og ansvarlig kreditgivning
De virksomheder, der arbejder systematisk med datadrevet kundegodkendelse, oplever markant færre inkassosager, færre tab og bedre forudsigelighed i deres økonomi.
Læs også: Sådan undgår du inkassosager med effektiv kreditstyring
Sådan bygger du en moderne, datadrevet kundegodkendelsesproces
Nedenfor har du en samlet proces, der kan bruges i alle virksomheder – uanset branche eller størrelse.
1. Start med valide stamdata – den skjulte risiko
En kundegodkendelse kan kun være så stærk som de data, den bygger på. Alligevel viser analyser, at helt op til 35 % af alle kundedata er fejlbehæftede.
Det kan betyde:
- forkert adresse (faktura når aldrig frem)
- inaktive CVR-numre
- konkursramte ledelsesmedlemmer
- adressebeskyttede privatkunder
- fejl i kontaktpersoner
- mangelfulde navneoplysninger på privatkunder
Derfor bør processen altid starte med en datavask, hvor stamdata valideres og opdateres mod autoritative kilder.
Datavask sikrer blandt andet:
- opdateret CVR-status (aktiv, konkurs, fusioneret)
- opdaterede folkeregisteroplysninger
- korrekte kontaktoplysninger
- verificerede adresser
- gældsoplysninger og betalingsanmærkninger
Når fundamentet er korrekt, bliver resten af kreditprocessen markant skarpere.
2. Lav et kreditopslag – det første “helbillede”
Når stamdata er opdaterede, bør næste skridt være et kreditopslag.
Et kreditopslag giver dig indsigt i:
- betalingsanmærkninger
- anbefalet kreditmaksimum
- konkursrisiko
- kreditdage
- ledelse og ejerforhold
- regnskabstal og nøgletal (virksomheder)
- CPR-validering og advarsler (private)
- historiske ændringer og risikofaktorer
Det er ofte her, du opdager skjulte forhold som:
- kritiske ejerforhold
- negativ egenkapital
- risiko for overtræk af kredit
- nye betalingsanmærkninger
- presset likviditet
- ændrede adresseforhold
Med dette får du for første gang et objektivt, datadrevet billede af kundens økonomi.
3. Fastlæg kreditramme og betalingsvilkår – baseret på fakta
Når du kender kundens økonomiske profil, kan du fastsætte en passende kreditramme.
I stedet for at basere kreditvilkår på gætværk, kan du nu bruge datapunkter som:
- anbefalet kreditmaksimum
- kreditscore
- historiske betalingserfaringer
- antal betalingsanmærkninger
- soliditet og likviditet
- branche
- risiko for konkurs
Det gør processen både mere retfærdig og mere effektiv. Gode kunder får gode vilkår – risikofyldte kunder får strammere rammer.
4. Dokumentér beslutningen – så den kan forstås og deles
Kundegodkendelse skal kunne forklares og dokumenteres.
Derfor er det vigtigt at samle al data i en kreditrapport, der følger sagen.
En kreditrapport giver:
- dokumentation for beslutningen
- et samlet billede af kundens forhold
- mulighed for at dele vurderingen internt
- compliance og revisionsklar dokumentation
Det sikrer, at kreditpolitikken ikke bare er en fornemmelse – men et kontrolleret, dokumenteret valg.
5. Implementér monitorering – så godkendelsen holder over tid
Kundegodkendelse er ikke statisk. Regnskaber ændrer sig. Ledelser skiftes ud. Kunder får betalingsanmærkninger. Privatpersoner ændrer adresse eller økonomisk status.
Derfor bør alle godkendte kunder tilknyttes monitorering, som giver dig:
- notifikationer ved nye betalingsanmærkninger
- ændringer i ejerforhold
- ændringer i selskabsstatus
- nye regnskaber og nøgletal
- adresseændringer
- CPR-advarsler
- ændringer i aktiver (fx biler)
Monitorering giver din kreditpolitik liv – fordi den reagerer, når kundens situation ændrer sig.
6. Inkludér virksomhedens egne erfaringer – blacklist
Data viser meget, men ikke alt. Nogle kunder skaber problemer, selvom deres kreditoplysninger ser fine ud.
Det kan skyldes:
- urimelig adfærd
- misligholdelser
- svindelmønstre
- gentagne rykkere
- samarbejdsvanskeligheder
Derfor bør alle erfaringer registreres i en intern blacklist, så viden deles på tværs af organisationen.
Blacklist giver jer:
- et ekstra lag af sikkerhed
- en levende erfaringsbank
- bedre beslutningskraft
- færre gentagelser af tidligere fejl
Når både data og erfaringer kombineres, bliver kreditbeslutningerne stærkere.
Den samlede proces – i ét overblik
- Datavask: Gør stamdata korrekte
- Kreditopslag: Få et økonomisk øjebliksbillede
- Kreditramme: Sæt vilkår baseret på risiko
- Kreditrapport: Dokumentér vurderingen
- Monitorering: Følg kundens ændringer
- Blacklist: Brug egne erfaringer aktivt
Det er denne proces, der udgør den moderne, datadrevne kundegodkendelse.
Konklusion: Kundegodkendelse er ikke bare et tjek – det er en strategi
De virksomheder, der vinder i risikostyring, er dem der:
- arbejder systematisk
- bruger valide data
- reagerer på ændringer
- dokumenterer deres beslutninger
- lærer af tidligere kunder
En datadrevet kundegodkendelse er ikke længere et “nice to have”, men et essentielt værktøj for alle, der vil undgå tab og beskytte deres likviditet.
Vil du også styrke din kundegodkendelsesproces?
Med Qatchr kan du samle hele kundegodkendelsen ét sted:
- kreditopslag
- datavask
- monitorering
- blacklist
- kreditrapport
Alt baseret på et af Danmarks mest omfattende datagrundlag og godkendt af Datatilsynet som kreditoplysningsbureau.
