法的請求分析を使用して、収益を最適化する方法

導入: 法律事務所のアナリティクスのマーターを請求する理由

今日の競争法市場では、収益の最大化は、作業をより時間だけ働かせるものではありません。法的請求分析は、データ主導の洞察法会社に、非効率性を特定し、価格設定を最適化し、キャッシュフローを向上させる必要があります。分析を活用する企業が、書き込みオフを削減し、収集を加速し、最も収益性の高いプラクティスエリアやクライアントに対する努力を集中することができます。このガイドでは、収益法、戦略、およびツールを調査し、収益法案を転換する必要があります。

毎年、法律事務所は、不正な請求慣行のせいで、テーブル上で重要な収益を残します。不安定な時間、過度に寛大な書き込みオフ、スローコレクション、および価格のサービスの。 []によると、ABAの年次調査[]]、会社全体の平均的な実現率は85〜90%をフーバー、つまり、請求可能な時間の10〜15%は現金に翻訳しません。請求分析は、正確に、収入が発生したときに、このギャップを閉じるのに役立ちます。

法的請求分析とは何ですか?

法的請求分析とは、法律事務所の請求プロセスによって生成された財務データの系統的収集と解釈を指します。このデータは、通常、以下のものを含んでいます。

タイム・ケアシステムに記録される可搬性および非可燃性時間
手数料(通常、割引、またはプレミアム)は、異なる問題に適用
請求書の送信、支払いの受領、および優れたアカウントの受領可能(AR)
資金の調達、コストの高度化、および信託口座の活動
クライアント決済履歴(遅延支払いおよび紛争パターンを含む)
特定の問題や練習場に割り当てられたオーバーヘッドコスト

当事務所は、この情報について分析することで、ファクトリの枠を超えて移動し、ファクトリの設定、スタッフの配置、リソース割り当て、クライアントのリレーション管理に関するエビデンスベースの決定を下すことができます。逸話のフィードバック、パートナー、管理者のみにのみ頼る代わりに、ダッシュボードと自動化されたレポートを使用して、収益が失われている場所を正確に特定することができます。

現代の分析プラットフォームは、実践管理システム、会計ソフトウェア、さらには外部ベンチマークからデータを統合することでさらに進んでいます。これにより、業界平均に対する の比較分析 が実現します。例えば、同サイズのメディアンに対して、会社のデイズセールスの優れた評価(DSO)が、同様の規模や慣行焦点の会社に対抗します。

なぜ伝統的なビルイング管理が徹底していないのか

歴史的に、法律事務所は、総請求時間や月間収集などの単純な指標に頼りに、財務健康を測ります。これらの指標が重要である一方で、特定のクライアントの過度の書き込みオフ、低支払サイクル、または過小評価されたスタッフなどの過度の問題が明らかにされません。法的請求分析は、より深く掘り下げます:それは、実現率、クライアントタイプによる遅延支払いパターンを特定し、慣行領域が最も効果的な料金を生成するハイライトなどの時間エントリを相関しています。この方法は、会社が正しい利益を漏らす前に、適切な利益を得るためのものです。

例えば、中規模の訴訟会社は、その全体的なコレクション率が93%であったと指摘した。しかし、請求分析では、パートナーが承認なしで最終請求書を一貫して割引したため、特定のパートナーが76%のコレクション率を持っていたことを明らかにした。識別されたら、会社は書き込みオフ承認プロセスを変更し、年間売上高に120,000ドルの追加を回復した。

収益最適化のための追跡するための重要なメトリック

すべてのメトリックが同じように作成されるわけではありません。収益を真に最適化するために、企業は次の主要なパフォーマンス指標(KPI)に焦点を合わせるべきです。

請求可能な時間と実現率

ビルラブル時間では、チームレコードの時刻を測定しますが、重要なメトリックは の実現率 です。実際に請求書と支払われる時間の範囲です。高い実現率は、効率的な時間キャプチャと請求を示します。実際のレートが90%未満に低下した場合、書き込みオフが作業の不足、クライアント割引契約、または作業上の紛争が原因であるかどうかを調べます。と [FLT] は、すべての値が [FLT] と [FLT] と [FLT] の割合は、および [FLT] と [F] と [F] と [F] の合計値] と [F] の割合は、 [F] 値がそれぞれに値が値が値が値が値が値が値が値が値が値が値が値が値が値します。 [FLTFLTFLTF] と [[F] 値が [F] と [FLTF] 値が [FLT] 値が [FLTF] 値が [F] 値が

コレクション率(またはコレクションパーセント)

このメトリックは、請求書の金額のどの部分が実際に収集されているかを示しています。 95% 未満のコレクション率は、遅延フォローアップ、無核請求書、または金融難題に直面しているクライアントなどのアカウントの受取可能なプロセスの問題を提案します。クライアント、練習エリア、および請求パートナーによるコレクションの割合を追跡すると、注意が必要なパターンを明らかにすることができます。一部の企業は、()回収速度 - 支払いを受取消すための平均時間 - 支払いの受取消火器 - 現金の支払いを受取消す - 支払いの支払いの支払いを受取消す。

平均的な請求率および有効な率

あなたの [ 平均課金率 は、1時間あたりの料金を請求する標準レートです。しかし、 有効なレート - 書き込みオフと割引後に1時間あたりの実際の金額がより明確に示されます。平均と効果的な料金のギャップが広い場合は、あまりにも攻撃的または離脱時間を割引することができます。あなたのレート構造を調整するか、書き込み速度を切断するか、または$ 平均値が$ 0.00 になる場合、$ 1 / $ が有効な速度が $ である場合、それは、$ 1 / $ 平均値が有効な値が $ 値である場合、または、$ 値が、$ 値が有効な値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値が $ 値引きされます。

日数販売有利(DSO)

DSOは、請求書が送信された後に支払いを受け取るために、平均してどのくらいの期間を要するのかを測定します。高いDSO(多くの企業のための45〜60日以上)は、キャッシュフローを負担できるスローコレクションを示しています。法的請求分析は、クライアント、問題の種類、または請求書の量によってDSOをセグメント化し、コレクションの努力を優先し、請求スケジュールを再設計するのに役立ちます(例えば、遅い支払者のためのリテーナーを再要求する)。一般的に30日間にDSOを拠点とする会社は、より強くキャッシュタイムの収集を費やすと、より少ない現金の収集を費やすの時間を節約することができます。

未解決時間とWIP(進行中の作業)

未請求の時間は、記録されたが、まだ請求書を発行されていない作業を表します。成長するWIPバランスは、請求ボトルネックを示すことができます。時間のエントリや手数料の金額を超える紛争の遅延など。 WIP老化の定期的な分析は、顧客が後で支払いを拒否する可能性のある期間のリスクを減らす、その時間が迅速に請求されるように役立ちます。ベストプラクティスは、WIP老化を30日以内に保つことです。 90日を超えるものは、完全にオフに書かれているリスクが高いことです。アナリティクスは、古い注意を払ってすぐに問題を引き起こす可能性があります。

書き込みオフと割引分析

書き込みオフ - 自発的な(礼儀の調整)または強制的な(クライアントの紛争)かどうか - 直接収益を削減します。分析は、パートナーや練習エリアが最も時間を割くこと、そしてそれらの書き込みオフが正当化されているかどうかを提示することができます。また、割引オファー(例えば、早期の支払い割引)の全体的な収益性への影響を追跡することができます。ターゲット分析は、$ 5,000未満の重要な割引が、管理上限に費やすよりも、実際に損失の増減を明らかにする可能性があります。変更ポリシーを上回るには、主要な管理に費やすよりも、より。

課金データを使用して収益を最適化するための戦略

重要なメトリックにハンドルを置いたら、ターゲット戦略を実行して収益を向上させることができます。以下は、成功した企業が使用する5つのデータ主導のアプローチです。

1. 動的速度の調節を実装して下さい

請求分析では、どの練習領域、問題、またはさらに特定のタスクがより高い効果的な料金をコマンドするかを明らかにします。このデータを使用して、料金カードを調整します。需要の高い、ニッチの専門知識(例えば、サイバーセキュリティ法、M&A)の上昇率を上げ、一時間あたりの収益率が低いルーチン作業の固定手数料を提供することを検討してください。分析では、プッシュバックなしで、一貫して支払いをクライアントを識別するのに役立ちます。たとえば、あなたの知的財産グループが企業割引率を最大88%向上させる可能性がある場合に、データが企業割引率を増加させる可能性があります。

2. データの活用による不正行為の最適化

分析は、クライアントの紛争や遅延された支払いの最も一般的な理由を特定することができます。例えば、データが漠然とした説明を持つ請求書が疑問に思っている可能性が高い場合、時間の説明を改善し、詳細な故障を含む可能性があります。クライアントは、問題の複数のパートナーを見ることをしばしば訴えている場合、より効率的にスタッフを検討してください。請求書の配送と支払い通知を自動化することで、業界調査によると10〜15%のDSOを削減することもできます。今、いくつかの企業は、毎週の分析を迅速に行うか、または支払いを迅速に確認することができます。

3. 顧客およびマットの焦点

収益はまったく同じではありません。分析を使用して、クライアントごとに収益性を計算します(収入マイナスの直接コストは、アソシエイトタイムや失礼のような)。どのクライアントが最も高いマージンを生成し、より多くのリソースを割り当てるかどうかを特定します。月額リテーナーや価値ベースの手数料などのプレミアム請求オプションを提供することを検討してください。逆に、低マージンクライアントに対して、サービスモデル(例えば、中小企業やパラプロフェショナルな料金をレバレッジするか、またはポートフォリオを調べる)をクライアントに提供すると、クライアントが、クライアントのポートフォリオを向上させる可能性があります。

4. より良い時間キャプチャで書き込みオフを減らす

クライアントの期待に合わせていない時間エントリが不完全である、遅刻、またはないため、多くの書き込みオフが起こります。分析は、時間キャプチャが失敗する場所を正確に示すことができます。特定の弁護士が低利用、時間が不足している特定のケースタイプ、またはレビュー中に後で短縮される時間エントリ。リアルタイムで活動をキャプチャする自動化されたタイムトラッキングツールを実行し、不完全なエントリのアラートを設定してください。タスクの直後に時間をキャプチャし、失われた時間と書き込みのリスクを削減し、作業を事前に確認するチームを訓練してください。パートリーガルトは、7日間以上を繰り返します。

5. 予測監視によるコレクションの改良

アナリティクスは、支払いリスクによってクライアントをセグメント化するのに役立ちます。例えば、クライアントが遅延または失格な請求書を支払いる履歴を持っている場合は、より大きなリテーナーを必要とするか、自動クレジットカード決済を設定したりなど、あなたの請求条件を積極的に調整することができます。一部の法的請求ソフトウェアには、フラグが決定される可能性があるAIを搭載したコレクションスコーリングが含まれています。このインテリジェンスを使用して、コレクションコールを優先し、コレクションの早期支払いインセンティブを優先して、最も効果的な支払いを要求するだけを提供することができます。毎月の分析の1割当が、より大きなリスクを予測するリスクを予測するリスクを低減しました。

法的請求分析のためのエッセンシャルツール

手動でスプレッドシートデータをクランチするのは、時間がかかりますし、エラーが発生します。現代のプラクティス管理と課金プラットフォームは、組み込みの分析ダッシュボード、レポートモジュール、および統合を提供し、リアルタイムでKPIを簡単に追跡できます。以下は、主要なオプションのいくつかです。

[Clio:] Clioは、最も広く使用されているクラウドベースのプラクティス管理ソリューションの1つです。そのレポートスイートには、信頼できる会計、請求可能な時間、および財務パフォーマンスのための組み込みダッシュボードが含まれています。 Clioは、より深い会計分析のためにQuickBooksとXeroと統合を提供しています。プラットフォームのClio Growモジュールは、分析に従順な分析にクライアントを提供します。
[TimeSolv:]]]]このツールは、クライアントや問題による実現率、コレクション、収益性に関する堅牢な報告で法的な請求を専門としています。 TimeSolvのダッシュボードでは、日付、弁護士、およびケースタイプによってデータをフィルタリングすることができます。また、 budget対. 実際の]]機能は、企業がリアルタイムで問題の収益性を監視するのに役立ちます。
[]PracticePanther:[ユーザーフレンドリーなインターフェイスで知られるCurveyPantherは、DSOおよび請求書統計を含む自動課金、支払いポータル、および詳細な分析を提供します。また、自動支払通知を設定し、収集速度を向上させることができるインボイスを再実行するための機能もあります。
[SMART Advocate:]] より大きな企業や高度な分析を必要とする人にとって、SMART AdvocateはAIに主導された洞察を請求パターン、より遠くの検出、および収益の傾向の予測モデリングを提供します。そのプラットフォームは、既存の時間と請求システムと統合して、統一された分析レイヤーを提供します。

これらのツールのそれぞれは、手動の努力なしに重要な指標を監視するのに役立ちます。ソフトウェアを選択すると、既存の時間管理と会計システムと統合し、それがあなたの会社の目標に合ったレポートをカスタマイズできるかどうかを評価します。 ABA 法的技術リソースセンター]と Law.comは、法律ソフトウェアの定期的なレビューと比較を提供します。および [FLT]FLT: [FLT] および [FLT:] および [FLT] ガイド: [FLT] [FLT] [FLT] ガイド] [FLT] [FLT] [FLT: [FLT: [FLT] [FLT: [FLT] [FLT: [FLT] [FLT: [F] ガイド] ガイド] [FLT: [FLT] [FLT] [F] [FLT: [F] [FLT: [F] [F] [F] [FLT: [FLT: [F] [FLT: [F] [FLT: [F

導入:法的請求分析で始める方法

データ主導の請求文化への移行は一晩で発生しません。分析をあなたの会社の収益最適化戦略に統合するために次の手順に従ってください:

[]現在のデータ品質を監視します。[分析を信頼できる前に、時間エントリが正確で一貫性を確保します。任意のレガシーデータをクリーンアップし、記録される時間(例えば、最小限の増分、アクティビティカテゴリ)を標準化します。欠落または重複エントリをチェックし、すべてのタイマーが同じ問題コードを使用していることを確認します。
[KPIとセットベンチマークを防衛します。[]] 5〜8キーメトリックを選択して、収益目標と一致します。例えば、90%以上の実現率または40日未満のDSOをターゲットにします。ベースライン番号を文書化して、進捗を測定することができます。 ABAの法練習部門から業界ベンチマークを使用して、実際のターゲットを設定します。

課金分析ツールを割り当てます。[ 練習管理ソフトウェアの簡単な組み込みレポート機能でさえ、良いスタートになります。レポートを生成し、解釈する方法についてチームを訓練します。可能であれば、分析のためにgo-toの専門家になることができる「データチャンピオン」を任命してください。

定期的なレビューの年数を確立します。[は、パートナーや管理チームと毎月または四半期ごとの分析レビューをスケジュールします。傾向とoutlierに焦点を当てるではなく、昼から昼まで変動します。これらの会議を使用して、行動を決定し、所有権を割り当てます。

アクションと反復。[特定のパートナーの書き込みオフ率が高いなど、問題を見つけたとき、根本原因を迂回し、変化を実行します。その後、改善が固執するかどうかを確認するために、次の月のデータを監視します。企業が購入をビルドする成功のストーリーを祝い、共有します。

避けるべき一般的な落札

最高のツールでも、企業は請求分析の価値を損なう罠に陥ることができます。

データオーバーロード:]] あまりにも多くのメトリックを追跡して、麻痺につながることができます。最も直接収入とキャッシュフローに影響を与える便利なことに重点を置いてください。実現率、収集率、DSOで始まり、他の人を徐々に追加します。
定性文の無視:[ 数値のみが完全な話を伝えない。低現実化のクライアントは、戦略的に重要な場合があります。常にパートナー判断で分析をペアリングします。例えば、低証拠クライアントは、割引を正当化する貴重な紹介源かもしれません。
時限キャプチャ:[] 時報時間に委任されていない場合、あなたの分析は信頼できません。定期的に正確でタイムリーな時間エントリの重要性を強化します。非遵守のための結果と同日エントリを必要とするポリシーを実施することを検討してください。
:]を変更するための抵抗。一部のパートナーは、不当性を暴露するデータによって脅迫を感じるかもしれません。企業の財務健康と報酬の高いパフォーマーを向上させるためのツールとして、フレーム分析。肯定的な言語を使用して、彼らは所有権を感じるようにベンチマークを設定してパートナーを関与させます。
フォロースルーの欠如: レポートを生成するのは簡単ですが、それらに作用するのは困難です。特定の個人を設計して、結果を変更し、追跡します。説明責任がなければ、分析は学術的演習になります。

高度な分析:予測モデリングと自動化

会社の解読分析(何が起こったのか)で快適であると、予測分析と記述分析に移行することができます。例えば:

予測キャッシュフロー:[]] 将来の債権予測とキャッシュ不足予測のための歴史的コレクションパターンを使用してください。これは、給与、資本投資、またはパートナーの配布を計画するのに役立ちます。
クライアントが遅延または紛争の請求を支払う可能性が高いことを識別するための、クライアント行動のスコアリング:[[ 列車モデル、前回行動を有効にする。機能は、請求書の金額、支払い履歴、業界、および問題の種類を含む可能性があります。一部の企業は、各クライアントにリスクスコアを割り当てるために、回帰分析を使用します。
[]最適化されたスタッフ:[] 委任時間と率の組み合わせが特定の種類の最も効果的なマージンを産み、それに応じて作業を割り当てる分析。例えば、ルーチンの検出タスクは、$ 300 /時間にパラレルをスタッフに投与すると、より収益性が高いかもしれません。
自動書き込みオフレビュー:[任意の書き込みオフがパートナー承認のための元の請求書の一定の割合を超えたフラグルールを設定。 AIは、同様の問題の歴史的パターンに基づいて、書き込みオフが正当化されているかどうかを示唆することができます。

高度な分析では、専用のデータサイエンスリソースや専門プラットフォームが必要である一方で、中規模の企業でも、単純なExcelベースの回帰を開始したり、AI機能を使用して、新しい課金ソフトウェア(例えば、Clioの「トレンド」インサイトや PracticePantherの分析)に組み込まれています。重要なことは、複雑なレイヤーをする前に、クリーンなデータと一貫性のあるメトリックの確かな基盤を構築することです。

予測分析をうまく実施する企業は、多くの場合、最初の年以内に全体的な収益の5〜10%の改善を参照してください。 []Law Practice Today]によって公表されたケーススタディによると。分析への投資は、単一の重要な収益漏れさえ防止する際、それ自体に迅速に支払います。

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法的請求分析はもはや贅沢ではありません。それは、収益を最大化し、競争を維持したい法律事務所にとって戦略的必要性です。実現率、収集率、効果的な率、およびDSOなどの重要な指標を追跡することにより、あなたの会社がお金を失うことと成長機会が嘘をつく場所を可視化することができます。この記事で概説された戦略を実施する - ダイナミクス価格、最適化されたインボイス、クライアントセグメンテーション、書き込みオフ削減、および予測監視 - 収益および収益性の向上につながることができます。

小さなスタート:データを監査し、KPI を3つ選び、月々の見直しを行います。自信を築き、分析を拡大し、お客様の企業規模や複雑性に合ったツールを採用しましょう。データが知った意思決定の文化にコミットする企業は、ますます競争上の激しい市場で繁栄するものです。課金分析は、損失のカットだけでなく、あなたの練習の収益の可能性を最大限に引き出します。