Warum Zahlungsverhalten eine wichtige Determinante von Zahlungsproblemen ist

Okt 27, 2021

Zahlungsverhalten

Geschätzte Lesezeit: 5 minutes

Das Zahlungsverhalten eines Unternehmens ist ein guter Indikator für seine Finanzlage. Wenn Sie einen Einblick in das Zahlungsverhalten Ihres Kunden haben, haben Sie mehr Kontrolle über Zahlen wie DSO (Days Sales Outstanding) und können passende Maßnahmen ergreifen.

Und obwohl Einblicke ins Zahlungsverhalten in der Regel auf historischen Daten basieren – was keine Garantie für die Zukunft bietet – kann daraus viel abgeleitet werden.

In diesem Blog erklären wir, was Zahlungsverhalten ist und wie Sie das Zahlungsverhalten (oder Änderungen darin) entdecken können.

Was ist Zahlungsverhalten?

Das Zahlungsverhalten berücksichtigt die Geschwindigkeit, mit der Kunden Rechnungen zahlen, und wie sich dies von der festgelegten Frist unterscheidet. Wenn ein Kunde die Rechnung durchschnittlich sieben Tage nach dem Fälligkeitsdatum zahlt, bezeichnen wir das als ein Zahlungsverhalten von +7 Tagen.

In einer idealen Welt würden Rechnungen immer gemäß der Vereinbarung und innerhalb der Zahlungsfrist bezahlt. Leider gilt das nicht für jeden Kunden und in der Praxis wird die Zahlungsfrist für viele Rechnungen überschritten. Also erhebt sich die Frage, wie viel das kostet.

Änderungen im Zahlungsverhalten

Das Zahlungsverhalten sagt viel über einen Kunden, aber eine Änderung im Zahlungsverhalten ist auch eine wichtige Determinante. Wenn derselbe Kunde im obigen Beispiel die Rechnungen immer sieben Tage nach dem Fälligkeitsdatum zahlt, gibt es keine Änderung im Zahlungsverhalten, die Zahl ist also 0. Obwohl der Kunde immer zu spät bezahlt, ist das Verhalten konsistent und daher weitgehend vorhersehbar.

Ein Kunde, der die Rechnungen dagegen zu verschiedenen Zeiten bezahlt, weist unterschiedliches Zahlungsverhalten auf. Die schwankende Zahl könnte ein Anhaltspunkt für erhöhtes Risiko bei diesem Kunden sein. Vielleicht hat der Kunde einen schwachen Cashflow? Oder vielleicht läuft etwas im Unternehmen schief?

Gute Kreditmanager und Kreditcontroller überwachen das Zahlungsverhalten und Änderungen im Zahlungsverhalten von allen Kunden kontinuierlich. Potenzielle Kunden werden am besten auch im Voraus sorgfältig analysiert. Umso mehr, wenn große Beträge auf dem Spiel stehen.

Wie erlangen Sie Einsicht ins Zahlungsverhalten?

So oder so, Sie müssen das Zahlungsverhalten von potenziellen und Bestandskunden analysieren. Dafür können Sie Ihre eigenen Rechnungen und internen Daten analysieren, aber es gibt auch externe Tools.

Vereinbarte Zahlungsfrist

Der erste Anhaltspunkt ist die vereinbarte Zahlungsfrist. Wenn vereinbart wurde, dass ein Kunde innerhalb von dreißig Tagen zahlt, muss er diese Vereinbarung einhalten. Fragen Sie sich, welchen Grad von verspäteter Zahlung oder welche Überschreitung der Zahlungsfrist Sie als hinnehmbar betrachten und was Sie inakzeptabel finden.

Die Überschreitung kann von der Branche abhängen oder kundenspezifisch sein. In manchen Branchen gelten vielleicht spezifische Zahlungsfristen, die Sie berücksichtigen sollten.

Laut dem Exact SME Monitor 2020, der auf dem Management von 340.000 niederländischen Unternehmen basiert, sind die durchschnittlichen Zahlungsfristen per Branche wie folgt:

  • Bauwesen: 26,91 Tage
  • Handel: 31,43 Tage
  • Buchhalter: 32,96 Tage
  • Herstellung: 34,65 Tage

Altersanalyse

Sie können das Zahlungsverhalten Ihrer eigenen Kunden auf verschiedene Weisen herausfinden; die Altersanalyse ist eine davon.

Unbezahlte Rechnungen durchlaufen mehrere Stadien. Die Altersanalyse zeigt das Stadium des Prozesses, in dem sich die unbezahlten Rechnungen befinden. Die Einteilung dieser Stadien basiert in der Regel auf der Dauer, wie lange die Rechnungen bereits offenstehen. Zum Beispiel 0 Tage für nicht-überfällige Rechnungen, während überfällige Rechnungen als 1 bis 30 Tage, 31 bis 60 Tage, 61 bis 90 Tage usw. eingestuft werden.

Mit diesen Informationen können Sie besser einschätzen, welche Folgemaßnahmen erforderlich sind. Bei sehr schlechten Zahlern können Sie z. B. künftige Zahlungsfristen anpassen oder um einen Vorschuss bitten.

Zahlungsverhalten pro Rechnung

Der nächste Anhaltspunkt ist das Zahlungsverhalten pro Rechnung. So können Sie ermitteln, ob der Kunde Rechnungen mit kleineren Beträgen schneller bezahlt als Rechnungen mit hohen Beträgen.

Änderungen im Gesamtbetrag pro Jahr

Wenn der Gesamtbetrag pro Jahr bei einem Kunden abnimmt, müssen Sie als Debitorenmanager besonders wachsam sein.

Änderungen in Zahlungszeitintervallen

Wenn der Kunde immer später zahlt oder die Zeitpunkte der Zahlungen variieren, kann das ein Vorbote für Zahlungsprobleme sein.

Kreditwürdigkeit

Wenn Sie noch mehr Einblick ins Zahlungsverhalten, auch von neuen Kunden, erlangen möchten, können Sie spezialisierte Handelsinformationsagenturen, wie Dun & Bradstreet oder Graydon, kontaktieren, um einen Bericht über die Kreditwürdigkeit der Unternehmen anzufordern.

Solche Agenturen berechnen die Kreditwürdigkeit auf Basis von vielen Variablen und Faktoren. Diese beinhalten historisches Zahlungsverhalten, Umsatz und offene Verpflichtungen. Je nach dem Anbieter wird die Kreditwürdigkeit in Zahlen oder als Rating ausgedrückt.

Wenn Sie Ihre eigenen internen Daten mit den Daten dieser externen Parteien kombinieren, werden Sie einen besseren Einblick in die Kreditwürdigkeit Ihrer Kunden erhalten und deren Zahlungsverhalten noch genauer vorhersagen können.

Mit iController ist dieser Kreditscore in der Lösung integriert. Neben dem Kreditscore dieser externen Parteien berücksichtigt unser eigener iController-Score das Zahlungsverhalten eines Kunden gegenüber Ihrem Unternehmen.

Schließlich sind Unternehmen mit einer niedrigen Kreditwürdigkeit nicht notwendigerweise schlechte Zahler. Umgekehrt sind Unternehmen mit einer guten Kreditwürdigkeit nicht notwendigerweise gute Zahler für Ihr Unternehmen.

Sie können den iController-Score in unserer Software mit einem bestimmten Nachverfolgungsprozess verknüpfen.

Änderungen im Zahlungsverhalten mit KI vorhersagen

Um noch bessere Entscheidungen zu treffen, brauchen Sie mehr Daten. iControllers fortgeschrittene KI-Technologie bietet fundierte, akkurate Cashflow-Prognosen und kann aufgrund statistischer Analysen akkurat vorhersagen, wann ein Kunde zahlen wird.

Nehmen wir an, dass ein Kunde normalerweise nach 30 Tagen zahlt, aber einmal nach 60 Tagen zahlte. Eine statistische Analyse berechnet dann den Durchschnitt: Der Kunde zahlt am 45. Tag. iController‘s KI-Tool erkennt die späte Zahlung als eine Ausnahme und erwartet die nächste Zahlung nach 30 Tagen, es sei denn, es folgt wieder eine späte Zahlung.

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