Mulebuy spreadsheet
Dans le contexte du commerce électronique transfrontalier en pleine expansion, la plateforme DHgate joue un rôle crucial en reliant les acheteurs et les vendeurs à l'échelle mondiale. Cependant, la gestion des risques liés aux commandes et l'évaluation du crédit des clients demeurent des défis majeurs pour assurer la stabilité des activités commerciales. Cet article présente une méthodologie pour organiser et analyser les données de commandes dans des spreadsheets, afin de construire un modèle d'évaluation des risques et un système de scoring crédit.
L'étape fondamentale consiste à structurer les données exportées depuis DHgate dans un tableur (Excel, Google Sheets, etc.) avec les colonnes suivantes :
L'utilisation de filtres et de tableaux croisés dynamiques permet une visualisation rapide des tendances.
Le modèle attribue un score de risque à chaque commande en croisant plusieurs facteurs :
| Facteur | Pondération | Indicateurs |
|---|---|---|
| Historique crédit client | 40% | Nombre d'incidents, ancienneté compte |
| Montant transaction | 25% | Fourchettes prédéfinies (ex: <500$ = risque faible) |
| Mode de paiement | 20% | Paypal (plus sécurisé) = 5/5, Virement = 3/5 |
| Zone géographique | 15% | Pays à risque fiscal ou politique élevé |
Exemple de formule Excel pour calculer le score : =SI(B2>1000; "Risque élevé"; SI(ET(B2>500; B2<=1000); "Risque modéré"; "Faible risque"))
Chaque client reçoit une note globale basée sur :
Les clients sont ensuite classés dans 3 catégories :
Pour optimiser le processus :
Cette méthodologie basée sur les tableurs permet aux PME exportatrices sur DHgate de :
"Mettre en place un système d'évaluation crédit robuste sans investissement logiciel lourd, tout en minimisant les impayés grâce à une analyse prédictive des risques."
Les prochaines étapes pourraient inclure l'intégration d'outils d'IA
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