Cómo mejorar el Pronóstico de Cobros de Cuentas por Cobrar a Corto Plazo
Ninguna empresa moderna puede esperar prosperar sin la capacidad de predecir el futuro. Esto puede sonar imposible, pero el pronóstico es una habilidad. También es una ciencia que la inteligencia artificial ha dominado.
La previsión de cuentas por cobrar a corto plazo es especialmente difícil porque implica excavar más allá de los patrones generales. Independientemente de la fecha límite en la factura, debe determinar cuándo y si los clientes pueden pagar.
¿Qué Es la Previsión De Cobros De Cuentas Por Cobrar A Corto Plazo?
«Pronóstico de cobros a corto plazo de cuentas por cobrar» se refiere al proceso de proyección de pagos que la compañía recibirá en un corto período de tiempo. Por ejemplo, la empresa A tiene invoices 500,000 en facturas impagadas de los clientes. Todos estos pagos vencen dentro de las próximas dos semanas. La compañía A también tiene costos pendientes, que ascienden a 4 450,000 y vencen en 3 semanas. La compañía A compró recientemente equipos nuevos y solo tiene 2 25,000 en efectivo en la mano.
A primera vista, puede parecer que la empresa A tendrá suficiente dinero para cubrir los costos. Sin embargo, el Cliente B debe 1 100,000 de ese total y ocasionalmente ha pagado facturas con retraso o en cuotas. El proceso por el cual la Compañía A determina si los clientes pagarán la cantidad suficiente de sus facturas para que pueda cubrir sus propios costos se conoce como pronóstico a corto plazo para cuentas por cobrar.
¿Por Qué Son Más Difíciles Las Proyecciones De Cuentas Por Pagar A Corto Plazo?
Utilizando el ejemplo anterior, determinar si el Cliente B pagará su factura en dos semanas es mucho más difícil que estimar el pago durante un mes. Esto se debe a que, con proyecciones a corto plazo, hay menos tiempo para acomodar las variables que pueden afectar el pago.
Cuanto más interconectada esté la industria, más probables serán las variables de alto impacto. Los clientes pueden retrasarse porque no han recibido pagos de sus clientes o porque necesitan retener efectivo adicional para fines contables.
¿Por Qué Es Tan Importante Pronosticar Cuentas Por Cobrar?
Imagine lo que le podría pasar a la compañía A si solo recibiera 4 400,000 del dinero que se le debía. Para pagar sus obligaciones del mes, tendría que vaciar su cuenta bancaria y le faltarían 25.000 dólares. Si la Compañía A sabe esto con anticipación, puede planificar reduciendo otros gastos o buscando préstamos a corto plazo con tasas favorables.
Sin pronosticar con precisión las cuentas por pagar y por cobrar, la empresa A podría descubrir que necesita dinero extra solo unos días antes de que venzan sus pagos. Esto aumenta significativamente la necesidad de depender de una financiación rápida, lo que afecta negativamente a los resultados finales.
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¿Cuál Es La Fórmula De Previsión De Cuentas Por Cobrar?
La buena noticia es que puede pronosticar fácilmente las cuentas por cobrar utilizando DSO (días de ventas pendientes):
Pronóstico de cuentas por cobrar = DSO x
(Pronóstico de ventas ÷ Días en Pronóstico)
Donde DSO = cuentas por cobrar promedio ÷ (ingresos anuales ÷ 365)
También debe tener en cuenta que los días en el pronóstico se refieren al período de tiempo utilizado para la proyección. La previsión de ventas se refiere a los ingresos esperados de las ventas.
¿Cómo Pueden Los Propietarios De Negocios Mejorar la Previsión De Colecciones de Realidad Aumentada A Corto Plazo?
Mejorar las colecciones de realidad aumentada a corto plazo es un proceso interminable. Estos son algunos de los métodos más exitosos que los propietarios de negocios han utilizado:
- Análisis: Prestar mucha atención a las tendencias de la industria, las tendencias estacionales y las tendencias de los clientes puede determinar mejor quién pagará en su totalidad y cuándo. No hay una forma estándar de lograr esto, por lo que tomará un poco de ensayo y error.
- Contingencia: La planificación de la posibilidad de no recibir pagos a tiempo mediante la introducción de variaciones puede ayudar. También puede ayudar a los equipos de colecciones a evaluar su propio rendimiento de proyección.
- Organización: La categorización de cuentas por cobrar puede facilitar la determinación de qué clientes pagan de manera más fácil y rápida. Puede elegir categorías según la ubicación en la cadena de suministro, el historial de pagos o diferentes industrias.
Saber cómo pronosticar cobros de efectivo suena intimidante, pero la automatización puede ayudar. Gaviti crea herramientas de recopilación de realidad aumentada automatizadas que optimizan el proceso de previsión y recopilación mediante el análisis de datos. Esto puede mejorar significativamente la precisión y la velocidad de las predicciones. Regístrese para nuestra demostración para comenzar.