Wie man die kurzfristige Forderungseinzugsprognose verbessert
Kein modernes Unternehmen kann hoffen, ohne die Fähigkeit, die Zukunft vorherzusagen, erfolgreich zu sein. Das mag unmöglich klingen, aber Prognosen sind eine Fähigkeit. Es ist auch eine Wissenschaft, die künstliche Intelligenz beherrscht.
Kurzfristige Forderungsprognosen sind besonders schwierig, da sie über allgemeine Muster hinausgehen. Unabhängig von der Frist auf der Rechnung müssen Sie bestimmen, wann und ob Kunden zahlen dürfen.
Was sind kurzfristige Forderungseinzugsprognosen?
„Kurzfristige Forderungseinzugsprognose“ bezieht sich auf den Prozess der Projektion von Zahlungen, die das Unternehmen innerhalb kurzer Zeit erhalten wird. Zum Beispiel hat Firma A $ 500.000 in unbezahlten Rechnungen von Kunden. Alle diese Zahlungen sind innerhalb der nächsten zwei Wochen fällig. Unternehmen A hat auch ausstehende Kosten, die sich auf 450.000 US-Dollar belaufen und in 3 Wochen fällig sind. Unternehmen A hat kürzlich neue Geräte gekauft und verfügt nur über 25.000 US-Dollar in bar.
Auf den ersten Blick scheint es, dass Unternehmen A genug Geld hat, um die Kosten zu decken. Kunde B schuldet jedoch 100.000 USD dieser Summe und hat gelegentlich Rechnungen verspätet oder in Raten bezahlt. Der Prozess, mit dem Unternehmen A feststellt, ob Kunden genug von ihren Rechnungen bezahlen, damit es seine eigenen Kosten decken kann, wird als kurzfristige Prognose für Forderungen bezeichnet.
Warum sind kurzfristige Kreditorenbuchhaltungsprognosen schwieriger?
Anhand des obigen Beispiels ist es viel schwieriger festzustellen, ob Kunde B seine Rechnung innerhalb von zwei Wochen bezahlt, als die Zahlung für einen Monat zu schätzen. Dies liegt daran, dass bei kurzfristigen Projektionen weniger Zeit bleibt, um Variablen zu berücksichtigen, die sich auf die Zahlung auswirken können.
Je vernetzter die Branche ist, desto wahrscheinlicher werden einflussreiche Variablen. Kunden können sich verzögern, weil sie keine Zahlungen von ihren Kunden erhalten haben oder weil sie zusätzliches Geld für Buchhaltungszwecke einbehalten müssen.
Warum ist die Forderungsprognose so wichtig?
Stellen Sie sich vor, was mit Unternehmen A passieren könnte, wenn es nur 400.000 US-Dollar des geschuldeten Geldes erhalten würde. Um seine Verpflichtungen für den Monat zu bezahlen, müsste es sein Bankkonto leeren und wäre immer noch $ 25.000 kurz. Wenn Unternehmen A dies im Voraus weiß, kann es planen, indem es andere Ausgaben reduziert oder kurzfristige Kredite mit günstigen Zinssätzen sucht.
Ohne eine genaue Prognose der Verbindlichkeiten und Forderungen könnte Unternehmen A feststellen, dass es nur wenige Tage vor Fälligkeit seiner Zahlungen zusätzliches Geld benötigt. Dies erhöht die Notwendigkeit, auf eine schnelle Finanzierung angewiesen zu sein, erheblich, was sich negativ auf das Endergebnis auswirkt.
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Was ist die Forecasting Debitorenformel?
Die gute Nachricht ist, dass Sie mit DSO (days Sales outstanding) problemlos Forderungen prognostizieren können:
Debitorenprognose = DSO x
(Umsatzprognose ÷ Tage in der Prognose)
Wobei DSO = durchschnittliche Debitorenprognose ÷ (Jahresumsatz ÷ 365)
Sie sollten auch beachten, dass sich die Tage in der Prognose auf den für die Projektion verwendeten Zeitraum beziehen. Die Umsatzprognose bezieht sich auf den erwarteten Umsatz aus dem Verkauf.
Wie können Geschäftsinhaber die kurzfristigen AR-Kollektionsprognosen verbessern?
Die Verbesserung kurzfristiger AR-Sammlungen ist ein nie endender Prozess. Dies sind einige der erfolgreichsten Methoden, die Unternehmer verwendet haben:
- Analyse: Wenn Sie Branchentrends, saisonale Trends und Kundentrends genau beachten, können Sie besser bestimmen, wer wann vollständig bezahlt. Es gibt keine Standardmethode, um dies zu erreichen, daher sind einige Versuche und Irrtümer erforderlich.
- Kontingenz: Die Planung der Möglichkeit, durch Einführung von Varianz keine pünktlichen Zahlungen zu erhalten, kann hilfreich sein. Es kann auch Sammlungsteams helfen, ihre eigene Projektionsleistung zu bewerten.
- Organisation: Durch die Kategorisierung von Forderungen kann einfacher und schneller festgestellt werden, welche Kunden bezahlen. Sie können entweder Kategorien basierend auf der Platzierung in der Lieferkette, dem Zahlungsverlauf oder verschiedenen Branchen auswählen.
Zu wissen, wie man Bargeldeinzüge prognostiziert, klingt einschüchternd, aber Automatisierung kann helfen. Gaviti erstellt automatisierte Datenerfassungstools, die den Prognose- und Erfassungsprozess durch Datenanalyse optimieren. Dies kann die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Vorhersagen erheblich verbessern. Melden Sie sich für unsere Demo an, um loszulegen.