Comment optimiser le cycle de conversion du cash au sein de votre organisation ?

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Le cycle de conversion du cash est le temps moyen qui s’écoule entre l’argent versé aux fournisseurs et la réception des paiements clients et se calcule de la manière suivante :

Le nombre de jours nécessaires au renouvellement des stocks (+) la moyenne du nombre de jours nécessaires pour recevoir les paiements des clients, c’est à dire le DSO, (-) le délai moyen de paiement des matériaux

Optimiser ce cycle permet d’améliorer la rentabilité des entreprises en libérant des liquidités permettant aux entreprises de stimuler leurs investissements sans avoir besoin d’emprunter. Libérer les liquidités permet par la suite aux entreprises d’investir afin de développer leur activité.

Conseils clés pour accélérer la conversion du cash

L’optimisation du cycle de conversion du cash commence par un meilleur suivi des processus au quotidien. Les entreprises doivent en effet suivre le temps qu’il leur faut à chaque étape pour récupérer leur argent. D’après le rapport de l’APQC (Open Standards Benchmarking), le cycle de trésorerie est, en moyenne, de 45 jours. Pour les entreprises les plus performantes, il est de 30 jours voire moins et les moins performantes ont, quant à elles, besoin d’au moins 80 jours pour récupérer leur argent. Découvrez en trois points clés comment accélérer la conversion du cash.

Gérer ses stocks efficacement

Le premier point important est la gestion des stocks. En analysant les prévisions de ventes, les entreprises peuvent optimiser leurs stocks et s’assurer qu’elles n’ont pas trop de liquidités immobilisées dans des matières premières inutilisées ou des stocks invendus. De même, l’expédition plus rapide des produits finis accélère la conversion des stocks en paiement et donc en cash pouvant être réinvesti immédiatement. Une expédition efficace réduit également le risque pour les fournisseurs d’encourir des surcoûts comme des frais d’expédition d’urgence coûteux ou des frais de retard de livraison.

Optimiser les délais de paiement

Le deuxième point clé est l’optimisation des délais de paiement.
Le service achat doit être attentif aux conditions de paiement, qui obligent parfois l’entreprise à payer le fournisseur plusieurs semaines avant que ses conditions de paiement habituelles. Inversement, les entreprises doivent faire attention aux retards de paiement et proposer des remises pour paiement anticipé afin d’encourager ses clients à payer plus rapidement.
Le délai de paiement aux fournisseurs impacte également le cycle de conversion du cash. Effectuer les paiements trop tôt ou trop tard et encourir des pénalités de paiement puise dans les réserves de liquidités de l’entreprise. Il faut donc veiller à ce que les délais de paiement soient optimisés et respectés.
De plus, les services comptabilité clients doivent s’assurer que les factures sont envoyées au moment opportun. Les factures papier peuvent ralentir considérablement la diffusion des factures aux clients, et le fait de ne pas respecter le délai de facturation mensuel d’un client peut retarder le paiement de plusieurs semaines.

Adopter une stratégie de recouvrement

Enfin, dernier point important, les entreprises peuvent mettre en place une stratégie de recouvrement afin de réduire le risque de retard de paiement. Pour cela, elle peut segmenter et prioriser les clients en fonction des conditions de paiement, de leur profil de payeur habituel, de leur taille et importance stratégique et ainsi relancer les clients ayant régulièrement des retards de paiement.

Automatisation du cycle de conversion du cash

Intelligence Artificielle

Basée sur un ensemble de technologies conçues pour imiter l’intelligence humaine, l’Intelligence Artificielle (IA) combine le Machine Learning et le Deep Learning pour gérer et analyser les données nécessaires à l’amélioration de l’efficacité, de la rentabilité et de la transparence des processus de factures fournisseurs et de la gestion du poste client.

Le Machine Learning est un type d’IA qui utilise des algorithmes pour “apprendre” automatiquement la façon dont une entreprise gère les commandes, traite les factures et résout les exceptions, réduisant ainsi les litiges qui peuvent bloquer les liquidités tout en optimisant le cycle de conversion du cash. Il est important de noter que le Machine Learning permet une meilleure compréhension des processus et des données au fil du temps, ce qui permet une optimisation continue des processus.
Le Deep Learning est une sous catégorie du Machine Learning qui exécute automatiquement des tâches complexes grâce à un réseau de neurones artificiels. Ces réseaux de neurones sont utilisés pour analyser et différencier les différentes informations d’un document. Les solutions qui font appel au Deep Learning peuvent ainsi extraire avec précision les données des commandes et factures dès leur première visualisation et et en font un outil idéal pour la reconnaissance automatique des documents, le classement et l’analyse.

Robotic Process Automation

La Robotic Process Automation (RPA) est un logiciel qui peut être programmé à travers des applications pour effectuer des tâches humaines répétitives telles que la récupération de commandes et de factures, la soumission de factures sur un portail fournisseur, l’acheminement de documents ou le téléchargement d’informations dans un système d’enregistrement.

Contrairement à l’IA, la RPA ne peut pas s’entraîner à prendre des décisions “automatiques”. Néanmoins, c’est un outil essentiel pour éliminer les tâches manuelles qui peuvent piéger l’argent dans des processus inefficaces de gestion des dettes ou des créances. En récupérant et en déposant des commandes et des factures grâce à des mécanismes imitant le comportement humain et en se connectant à un portail ou à une boîte aux lettres électronique pour récupérer ou déposer des documents la RPA permet rationaliser le cycle de conversion du cash.
La RPA accélère également le cycle de conversion du cash en automatisant la génération et la diffusion des factures, l’envoi des relances et des états de comptes, selon les règles du fournisseur et le profil du client, libérant ainsi le service clients qui peut se concentrer sur le recouvrement des créances.

Analyse & rapports

Avoir une bonne visibilité sur les flux de trésorerie est un élément incontournable du cycle de conversion du cash. En raison de prévisions de trésorerie peu précises, il est pratiquement impossible pour les directeurs financiers de déterminer si l’entreprise disposera des liquidités nécessaires pour payer les livraisons ou investissements inhérents à l’activité. Lorsque les fournisseurs constatent un retard de paiement, ils peuvent arrêter les livraisons, et ainsi inciter le client a payer à temps ce qui peut avoir un impact sur la croissance de l’entreprise.
Les informations fournies par les solutions de dématérialisation des factures fournisseurs et de digitalisation de la gestion du poste client permettent ainsi d’établir les prévisions précises dont une entreprise a besoin pour optimiser son cycle de conversion du cash. Les solutions d’automatisation fournissent et analysent des données afin que les décideurs puissent élaborer des prévisions et différents scénarios de trésorerie.

Analyser de des processus financiers est un premier pas vers l’optimisation du cycle de conversion du cash. La transformation des fonctions de comptabilité fournisseurs et clients grâce à la RPA, à l’IA et à d’autres technologies avancées permet de libérer les liquidités dont les entreprises ont besoin pour leurs investissements et les aide à s’orienter dans un environnement économique de plus en plus incertain.

Pour en découvrir davantage sur ce sujet, vous pouvez consulter: