जैसे-जैसे ऋणदाता अपनी क्रेडिट जोखिम रणनीतियों को विकसित करना जारी रखते हैं, आप क्रेडिट ब्यूरो डेटा कैसे खरीदते हैं, इसे बेहतर बनाना उस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। लेकिन यदि डेटा खरीदने की आपकी प्रक्रिया में कमजोर बिंदु हैं तो आपको अपने साथियों की तुलना में अधिक भुगतान करना पड़ सकता है और आपके पास खराब गुणवत्ता वाला डेटा हो सकता है।
संक्षेप में, एक सुदृढ़ डेटा ख़रीदने की प्रक्रिया का होना महत्वपूर्ण है। वे दिन गए जब असाधारण ब्यूरो डेटा कीमतें 'सामान्य' या 'व्यवसाय करने की लागत' थीं, और खरीद टीमों को इसे प्रबंधित करने के लिए एक आवश्यक लागत केंद्र के रूप में देखा जाता था।
ऋणदाता डेटा मूल्य निर्धारण और गुणवत्ता पारदर्शिता की कमी के प्रति समझदार हो गए हैं और बदलाव की मांग कर रहे हैं।
इस लेख में, हम क्रेडिट ब्यूरो डेटा खरीदते समय मुख्य बातों और उचित मूल्य निर्धारण दरों का भुगतान करने के तरीके के बारे में बताएंगे। मूलतः, हम आपको सही खरीदारी निर्णय लेने में मदद करेंगे।
आइए गोता लगाएँ। 👇
ब्यूरो डेटा खरीदते समय 5 प्रमुख विचार
ब्यूरो डेटा खरीदते समय, विचार करने के लिए कई प्रमुख प्राथमिकताएँ होती हैं। यहां प्रमुख विचारों का सारांश दिया गया है:
1. आंतरिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करें (क्रेडिट ब्यूरो के साथ बातचीत से पहले)
जब क्रेडिट डेटा खरीदने की बात आती है, तो शुरुआत करने के लिए सबसे अच्छी जगह अपने बत्तखों को एक पंक्ति में लाना है। इससे हमारा तात्पर्य यह सुनिश्चित करना है कि आंतरिक टीमें एक दूसरे से बात कर रही हैं।
हम हमेशा सभी टीमों से एक वरिष्ठ नेता को बोर्ड में शामिल करने की सलाह देते हैं ताकि वे ठीक उसी चीज़ की वकालत कर सकें जिसकी उन्हें आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, आप जोखिम प्रबंधन, खरीद और संचालन से किसी को शामिल करना चाह सकते हैं।
एक बार जब आपकी टीमें संरेखित हो जाएं, तो शुरू से ही यह तय कर लें कि आपको डेटा गुणवत्ता, लचीले अनुबंध और डेटा मूल्य निर्धारण बजट के संदर्भ में क्या चाहिए।
उच्चतम गुणवत्ता वाला डेटा, सर्वोत्तम कीमत पर - और एक लचीले अनुबंध पर - बेहतर जोखिम निर्णय, उच्च स्वीकृति दर और बढ़े हुए लाभ मार्जिन में तब्दील होता है।
2. जानें कि सर्वोत्तम कीमत पर सर्वोत्तम डेटा कहां मिलेगा
एक बार जब आपको ठीक-ठीक पता चल जाए कि आपको क्या चाहिए, तो आप आपूर्तिकर्ताओं को देखना शुरू कर सकते हैं।
जैसा कि आप शायद जानते हैं, मुख्य आपूर्तिकर्ता इक्विफैक्स, ट्रांसयूनियन और एक्सपेरियन हैं। हालाँकि उन सभी के पास समान डेटा है, लेकिन डेटा की गुणवत्ता, उपलब्धता और कीमत में बड़े अंतर हैं - जैसा कि एफसीए ने अपनी हालिया क्रेडिट मार्केट समीक्षा में बताया है।
साथ ही, उद्योग के भीतर पारदर्शिता की स्पष्ट कमी है, और सही अंतर्दृष्टि के बिना, यह जानना मुश्किल है कि कहां जाना है।
इसलिए सर्वोत्तम कीमतें खोजने के लिए, आपको डेटा बेंचमार्क तक पहुंच की आवश्यकता है (इस पर आगे और अधिक जानकारी दी जाएगी)। एक अन्य महत्वपूर्ण बिंदु यह सुनिश्चित करना है कि आपके द्वारा खरीदा गया डेटा सटीक और उच्च गुणवत्ता वाला है।
3. मूल्य निर्धारण और डेटा गुणवत्ता के आधार पर बेंचमार्क
कई ऋणदाता इस बात से अनजान हैं कि विभिन्न ग्राहकों द्वारा क्रेडिट ब्यूरो को अलग-अलग दरों का भुगतान किया जा रहा है -
समान डेटा और व्यय पदचिह्न के लिए - और इसे चुनौती दी जा सकती है।
यही कारण है कि ब्यूरो से उपलब्ध डेटा के बारे में अधिक जानने और, अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि अन्य उधारदाताओं को दी जाने वाली कीमत आपको मूल्य निर्धारण की तुलना करने और यह समझने की अनुमति देगी कि आप समग्र रूप से उद्योग के संदर्भ में कहां बैठते हैं।
यह अनुबंधों के लिए साक्ष्य-आधारित बातचीत की भी अनुमति देता है और क्रेडिट जोखिम और खरीद टीमों को एक ही प्रदाता या प्रदाताओं के साथ स्विच करने या रहने के बारे में बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
डेटा बेंचमार्किंग एक प्रदान कर सकता है 25-50% किसी संगठन के लिए लागत में कमी, वॉल्यूम भत्ते में वृद्धि, बेहतर वाणिज्यिक शर्तें और मजबूत ग्राहक-विक्रेता संबंध।
4. तय करें कि क्या आपको अनुबंधों में लचीलेपन की आवश्यकता है
एक बार जब आप स्पष्ट हो जाएं कि आपको ब्यूरो से किन सेवाओं की आवश्यकता है, तो यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि क्या आपको अनुबंधों में लचीलेपन की आवश्यकता है। और हम अत्यधिक अनुशंसा करते हैं कि आप ऐसा करें।
क्यों? क्योंकि जब आप ऐसे अनुबंध पर आते हैं जिसमें कोई लचीलापन नहीं होता है तो मध्य अवधि में अनुबंध बदलना मुश्किल हो सकता है। लेकिन जब आपने पहले से ही किसी लचीलेपन पर विचार कर लिया हो तो उन मुद्दों को ठीक करना बहुत आसान हो जाता है।
अनुबंधों में सही लचीलेपन का निर्माण करके इस समस्या से निपटने का प्रयास करें।
उदाहरण के लिए, आप अलग-अलग वॉल्यूम स्तरों के लिए स्तरीय मूल्य निर्धारण पर बातचीत कर सकते हैं जो जहां आवश्यक हो वहां वैकल्पिक ब्यूरो के उपयोग की अनुमति देगा - मौजूदा दरों पर किसी भी बड़े स्तर पर प्रतिकूल प्रभाव डाले बिना। इसके अतिरिक्त, जहां संभव हो, कम न्यूनतम खर्च पर सहमत होने का प्रयास करें।
5. सर्वोत्तम डेटा अनुबंधों पर बातचीत करें
अंत में, डेटा अनुबंधों पर बातचीत करते समय विचार करने के लिए कुछ अंतिम बिंदु हैं।
ध्यान देने वाली पहली चीज़ नए उत्पादों या मौजूदा सेवाओं के नए संस्करणों के लिए सेटअप शुल्क है। आदर्श रूप से, इन्हें सीमित किया जाना चाहिए। उच्च सेट-अप शुल्क वास्तव में केवल ब्यूरो को लाभ पहुंचाते हैं और आपके लिए दीर्घकालिक मूल्य हासिल करना मुश्किल बना देते हैं।
हम यह भी अनुशंसा करते हैं कि बाजार में उतार-चढ़ाव को कम करने और नुकसान से बचने के लिए ऋणदाता अनुबंध अवधि के भीतर अप्रयुक्त न्यूनतम खर्च को आगे बढ़ाने के लिए बातचीत करें।
इनोवेशन पॉट्स की भी तलाश करें, जो कई ग्राहकों को मानक के रूप में पेश किए जाते हैं। यह अक्सर एक वाउचर-आधारित प्रणाली होती है जो ग्राहक को परीक्षण करने या नए खोज प्रकारों, डेटा सेट और निर्णय प्रणालियों पर जाने के लिए मुफ्त खर्च की अनुमति देती है।
अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात, सुनिश्चित करें कि नियंत्रण से बाहर की घटनाओं की अनुमति देने के लिए अनुबंध में एक मजबूत अप्रत्याशित घटना खंड है जो उपयोग और न्यूनतम व्यय हानि को प्रभावित कर सकता है।
संक्षेप में, इन तीन बातों को न भूलें
एक बार जब आपको इस सब का स्पष्ट अंदाज़ा हो जाए, तो रिश्ते को सफल बनाने के लिए आपको कुछ चीज़ें करनी चाहिए:
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️मापनीयता और लचीलापन: ऋणदाताओं को एक डेटा अनुबंध की आवश्यकता होती है जो मांग में उतार-चढ़ाव के अनुरूप बढ़ या घट सके।
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????लागत और बजट: क्रेडिट ब्यूरो का चयन करने से पहले, आपको समान डेटा और स्कोर तक पहुंच के लिए प्रतिस्पर्धियों और साथियों द्वारा भुगतान की जाने वाली लागत की तुलना में लागत पर विचार करना चाहिए।
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💼अनुपालन और नियम: ऋणदाताओं को यह सुनिश्चित करना होगा कि डेटा भविष्य में कानूनी और वित्तीय दंड से बचने के लिए एंटी मनी लॉन्ड्रिंग और उपभोक्ता शुल्क जैसे प्रासंगिक नियमों के अनुरूप है।
संक्षेप में, डेटा खरीदने से पहले इन सभी पहलुओं को ध्यान में रखना बहुत जरूरी है। ऐसा करने में विफल रहने पर ऋणदाता पर नकारात्मक परिणाम आ सकते हैं, उदाहरण के लिए:
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भविष्य में विकास या क्रेडिट उद्योग में बदलाव को समायोजित करने की आपकी क्षमता में सीमाएं क्योंकि डेटा अनुबंध स्केलेबल या लचीले नहीं हैं।
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महँगी फीस और प्रतिष्ठा को नुकसान क्योंकि डेटा उद्योग के नियमों और मानकों के अनुरूप नहीं था।
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खराब गुणवत्ता वाले डेटा के कारण खराब जोखिम-आधारित निर्णय।
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व्यक्तियों पर अपर्याप्त डेटा के कारण कम स्वीकृति दरें।
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संसाधनों और बजट की महत्वपूर्ण बर्बादी क्योंकि डेटा लागत प्रभावी नहीं है या निवेश के लिए मूल्य प्रदान नहीं करता है।
इस बोझ को कम करने के लिए, दुनिया भर के ऋणदाता डेटा खरीद प्रक्रिया को आसान, आसान और अधिक लागत प्रभावी बनाने के लिए बाहरी विशेषज्ञों से बात कर रहे हैं। यह डेटा की कीमतों, गुणवत्ता और सटीकता में पारदर्शी अंतर्दृष्टि के साथ क्रेडिट डेटा खरीदने में अनुमान को खत्म करने में मदद करता है जिसके लिए आपको न्यूनतम प्रयास की आवश्यकता होती है।
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