Zuordnung von Zahlungen am Eingangstag bei gleichzeitigem Personalabbau um 60 %
Das britische Unternehmen Travis Perkins ist als Baustoffgroßhändler aktiv und betreibt zudem Baumärkte für Endverbraucher. Mit Verwaltungsstandorten in Northampton, Glasgow und Reading ist das Unternehmen der größte Anbieter der Branche. Travis Perkins ist an der Londoner Börse notiert und im FTSE 250 Index vertreten.
Die Herausforderung
Travis Perkins ist ein „sehr transaktionsorientiertes Unternehmen“, so Martin Crisp, Gruppenleiter Order-to-Cash. „Wir stellen täglich eine große Anzahl von Rechnungen und müssen daher entsprechend viele Zahlungseingänge verarbeiten.“
Dennoch wurde die Zuordnung von Zahlungen bei Travis Perkins seit Jahren manuell vorgenommen. Um Monat für Monat Hunderttausende von Zahlungen bearbeiten zu können, waren 25 Mitarbeiter erforderlich.
Mit dem kontinuierlichen Wachstum des Unternehmens stieg natürlich auch das Transaktionsvolumen. „Die Überweisungen gingen bei uns buchstäblich kübelweise ein“, erinnert sich Gill Faulkner, Leiterin der Debitorenbuchhaltung.
Das hatte zur Folge, dass das Team stets mindestens einen Monat im Rückstand war.
„Aufgrund der schieren Menge konnten wir Eingänge einfach nicht zeitnah zuordnen“, so Faulkner weiter. „Das wiederum führte dazu, dass wir überfällige Forderungen nicht identifizieren und anmahnen konnten. Zudem kam es vor, dass von einem Kunden mehrere Zahlungen auf einmal eingingen. Dabei den Überblick zu behalten, war nahezu unmöglich.“
Warum BlackLine
Die Geschäftsleitung wusste, dass das manuelle Verfahren zur Zahlungszuordnung mit der Zeit ein zunehmendes Risiko bedeutete.
„Man hatte erkannt, dass wir der Entwicklung hinterherhinkten und uns dringend weiterentwickeln mussten“, merkt Martin Crisp an. „Es war uns allen klar, dass wir als stark expandierendes Unternehmen nicht länger auf einen herkömmlichen manuellen Prozess vertrauen durften.“
Eine Lösung zur Optimierung und Automatisierung der Zahlungszuordnung zu finden, war zentraler Bestandteil eines umfassenden Transformationsprojekts bei Travis Perkins. So wurden Berater hinzugezogen, um Anbieter zu evaluieren und bei der Implementierung zu helfen.
Nach eingehender Prüfung der Anforderungen des Teams schlugen die Berater BlackLine Cash Application vor.
„Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass es auf dem Markt kaum Lösungen gibt, die das von uns generierte Transaktionsvolumen stemmen können“, sagt Crisp. „Zu unserer Freude ergab unsere Due-Diligence-Prüfung, dass BlackLine unsere Anforderungen mehr als erfüllen kann.“
Die Ergebnisse
Schnellere Zuordnung bei gleichzeitigem Personalabbau um 60 %. Trotz eines erheblichen Anstiegs der Transaktionen und weniger Mitarbeitern kann das Team heute Zahlungseingänge schneller zuordnen als je zuvor.
„Unser Team bestand ursprünglich aus 25 Personen. Jetzt sind wir nur noch 10 und bearbeiten trotzdem mehr Transaktionen in kürzerer Zeit“, sagt Gill Faulkner. „BlackLine war definitiv eine gute Investition.“
Reduzierung der nicht zugeordneten Eingänge um 96 % Zuvor war das Team oft einen Monat im Rückstand.
„Heute wird der Großteil der Zahlungen noch am Eingangstag zugeordnet“, sagt Faulkner. „Und da BlackLine aus jeder Transaktion lernt, müssen deutlich weniger Zahlungen auf einem Zwischenkonto geparkt werden.“
„Bei der Zuordnung von Zahlungseingängen arbeiten wir heute effizienter als je zuvor“, fügt Crisp hinzu.
Verbesserung der Business Intelligence Die Zahlungszuordnung am Eingangstag wirkt sich auf alle Beteiligten aus.
„BlackLine hat sich auf das gesamte Unternehmen ausgewirkt. Es stellt sich heute viel seltener die Frage, warum ein bestimmter Posten nicht zugeordnet werden konnte. Das Kreditteam kann offene Forderungen automatisch erkennen und die Konten sind sauberer, was es einfacher macht, Außenstände zu verfolgen.“
Mehr Vertrauen in die eigenen Zahlen Dank BlackLine arbeitet das Team heute mit einem hoch transparenten, durchgehend konsistenten zentralen Datenstamm.
„Wir haben weniger Anfragen von anderen Filialen und es gibt weniger Bedenken bezüglich der Zahlungen“, sagt Martin Crisp. „Heute kann jeder darauf vertrauen, dass die Zahlen, die er sieht, korrekt sind.“
Realisierung eines datengesteuerten Ansatzes BlackLine vereinfacht den Zugang zu aussagekräftigen Daten.
„Das Team denkt jetzt sehr datenorientiert“, sagt Crisp. „Und der Teamleiter arbeitet mit großem Engagement daran, dass wir wirklich alle Daten in unserem Bestand nutzen können.“
Freisetzung vorhandener Mitarbeiter für wertschöpfende Aufgaben Da BlackLine die Zuordnung von Zahlungseingängen weitestgehend automatisiert, hat das Team mehr Zeit, um sich um Außenstände zu kümmern.
„Da es auf dem Zwischenkonto weniger Transaktionen gibt, können wir uns mit dem Credit Controlling austauschen oder Unstimmigkeiten ansprechen“, sagt Gill Faulkner. „Vor BlackLine fehlte uns dafür einfach die Zeit.“
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Schnellere Zuordnung bei gleichzeitigem Personalabbau um 60 %, Reduzierung der nicht zugeordneten Eingänge um 96 %
Verbesserung der Business Intelligence
Mehr Vertrauen in die eigenen Zahlen
Realisierung eines datengesteuerten Ansatzes
Freisetzung vorhandener Mitarbeiter für wertschöpfende Aufgaben
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