Sådan forbedres prognoser for kortsigtede tilgodehavender

Sådan forbedres prognoser for kortsigtede tilgodehavender

ingen moderne forretning kan håbe at trives uden evnen til at forudsige fremtiden. Dette lyder måske umuligt, men prognoser er en færdighed. Det er også en videnskab, som kunstig intelligens har mestret.

kortsigtede debitorforudsigelser er særligt vanskelige, fordi det indebærer at grave ud over generelle mønstre. Uanset fristen på fakturaen, skal du bestemme, hvornår og hvis kunderne kan betale.

Hvad Er Kortsigtede Debitor Samlinger Prognoser?

“prognoser for kortsigtede tilgodehavender” henviser til processen med at projicere betalinger, som virksomheden modtager inden for en kort periode. For eksempel har Virksomhed A $500.000 i ubetalte fakturaer fra kunder. Alle disse betalinger forfalder inden for de næste to uger. Virksomhed A har også udestående omkostninger, der beløber sig til $450.000 og forfalder om 3 uger. Virksomhed A har for nylig købt nyt udstyr og har kun $25.000 kontanter i hånden.

ved første øjekast ser det ud til, at Firma A vil have nok penge til at dække omkostningerne. Kunde B skylder dog $ 100.000 af det samlede beløb og har lejlighedsvis betalt fakturaer sent eller i rater. Den proces, hvormed virksomhed a bestemmer, om klienter vil betale nok af deres fakturaer, så det kan dække sine egne omkostninger, er kendt som kortsigtet prognose for tilgodehavender.

Hvorfor Er Kortsigtede Gældsprognoser Vanskeligere?

ved hjælp af eksemplet ovenfor er det meget vanskeligere at bestemme, om kunde B vil betale sin faktura inden for to uger end at estimere betaling for en måned. Dette skyldes, at der med kortsigtede fremskrivninger er mindre tid til at rumme variabler, der kan påvirke betalingen.

jo mere sammenkoblet branchen er, jo mere sandsynlige variabler med stor effekt bliver. Kunder kan forsinke, fordi de ikke har modtaget betalinger fra deres kunder, eller fordi de har brug for at beholde ekstra kontanter til regnskabsmæssige formål.

Hvorfor Er Prognoser For Tilgodehavender Så Vigtige?

Forestil dig, hvad der kan ske med Firma A, hvis det kun modtog $400.000 af de penge, det skyldte. For at betale sine forpligtelser for måneden skulle den tømme sin bankkonto og ville stadig være $25.000 kort. Hvis virksomhed A ved dette på forhånd, kan det planlægge ved at reducere andre udgifter eller søge kortfristede lån med gunstige priser.

uden nøjagtigt at forudsige tilgodehavender og tilgodehavender, kunne firma A opdage, at det har brug for ekstra penge bare dage før dets betalinger forfalder. Dette øger behovet for at stole på hurtig finansiering betydeligt, hvilket påvirker bundlinjen negativt.

Hvad er formlen for prognoser for tilgodehavender?

den gode nyhed er, at du nemt kan forudsige tilgodehavender ved hjælp af DSO (days sales outstanding):

prognose for kundefordringer = DSO

(Salgsprognose for Kursdage i Prognose)

hvor DSO = gennemsnitlig kundefordring for kursen (årlig omsætning for kursen 365)

du skal også notere, at dagene i prognosen refererer til den tidsperiode, der anvendes til fremskrivningen. Salgsprognosen henviser til den forventede omsætning fra salget.

Hvordan kan virksomhedsejere forbedre kortsigtede ar samlinger prognoser?

forbedring af kortvarige AR-samlinger er en uendelig proces. Dette er nogle af de mere succesrige metoder, som virksomhedsejere har brugt:

• analyse: at være meget opmærksom på branchetendenser, sæsonbetonede tendenser og kundetendenser kan bedre bestemme, hvem der betaler fuldt ud, og hvornår. Der er ingen standard måde at opnå dette på, så det vil tage nogle forsøg og fejl.
• beredskab: planlægning af muligheden for ikke at modtage betalinger til tiden ved at indføre varians kan hjælpe. Det kan også hjælpe samlinger hold evaluere deres egen projektion ydeevne.
• organisation: kategorisering af tilgodehavender kan gøre det lettere at bestemme, hvilke kunder der betaler lettere og hurtigere. Du kan enten vælge kategorier baseret på placering i forsyningskæden, betalingshistorik eller forskellige brancher.

at vide, hvordan man forudsiger pengeindsamlinger, lyder skræmmende, men automatisering kan hjælpe. Gaviti opretter automatiserede ar-indsamlingsværktøjer, der strømliner prognoseprocessen og indsamlingsprocessen ved at analysere data. Dette kan betydeligt forbedre nøjagtigheden og hastigheden af forudsigelser. Tilmeld dig vores demo for at komme i gang.