miten parantaa lyhytaikaisten saamisten Keruuennuste
mikään nykyaikainen yritys ei voi toivoa menestyvänsä ilman kykyä ennustaa tulevaisuutta. Tämä voi kuulostaa mahdottomalta, mutta ennustaminen on taito. Se on myös tiede, jonka tekoäly on oppinut hallitsemaan.
lyhytaikaisten myyntisaamisten ennustaminen on erityisen vaikeaa, koska siinä kaivaudutaan yleisten mallien ulkopuolelle. Laskussa olevasta määräajasta riippumatta on selvitettävä, milloin ja maksavatko asiakkaat.
Mikä On Lyhytaikaisten Saamisten Keruuennuste?
”lyhytaikaisten myyntisaamisten perintäennusteet” tarkoittaa prosessia, jossa yhtiö saa maksut lyhyen ajan kuluessa. Esimerkiksi yhtiö A: lla on 500 000 dollaria maksamattomia laskuja asiakkailta. Kaikki nämä maksut erääntyvät kahden viikon sisällä. Yritys A: lla on myös maksamattomia kuluja, jotka ovat 450 000 dollaria ja erääntyvät 3 viikon kuluttua. Yritys a osti hiljattain uusia laitteita ja sillä on vain 25 000 dollaria käteistä.
ensi silmäyksellä saattaa näyttää siltä, että yhtiö A: lla on riittävästi rahaa kustannusten kattamiseen. Asiakas B on kuitenkin velkaa tuosta summasta 100 000 dollaria ja on toisinaan maksanut laskuja myöhässä tai erissä. Prosessi, jolla yritys A määrittää, maksavatko asiakkaat tarpeeksi laskujaan, jotta se voi kattaa omat kulunsa, tunnetaan myyntisaamisten lyhyen aikavälin ennusteena.
Miksi Lyhytaikaisia Velkoja Koskevat Arviot Ovat Vaikeampia?
edellä olevan esimerkin perusteella sen määrittäminen, maksaako asiakas B laskunsa kahden viikon kuluessa, on paljon vaikeampaa kuin kuukauden maksun arvioiminen. Tämä johtuu siitä, että lyhyen aikavälin ennusteissa on vähemmän aikaa mukautua muuttujiin, jotka voivat vaikuttaa maksamiseen.
mitä yhteenliittyneempi toimiala on, sitä todennäköisempiä suurvaikutteiset muuttujat ovat. Asiakkaat saattavat viivytellä, koska he eivät ole saaneet maksuja asiakkailtaan tai koska he tarvitsevat ylimääräistä rahaa kirjanpitoa varten.
Miksi Myyntisaamisten Ennustaminen On Niin Tärkeää?
kuvitelkaa, mitä voisi tapahtua yhtiölle A, Jos se saisi vain 400 000 dollaria veloistaan. Maksaakseen kuukauden velvoitteensa se joutuisi tyhjentämään pankkitilinsä ja siitä jäisi vielä 25 000 dollaria vajaaksi. Jos yritys A tietää tämän etukäteen, se voi suunnitella karsimalla muita kuluja tai etsimällä lyhytaikaisia lainoja edullisilla koroilla.
ennustamatta tarkasti velkoja ja saatavia yhtiö A saattaa huomata tarvitsevansa ylimääräistä rahaa vain päiviä ennen erääntyviä maksujaan. Tämä lisää merkittävästi tarvetta turvautua nopeaan rahoitukseen, mikä vaikuttaa negatiivisesti pohjalukemiin.
ennakoi tarkasti tulevat kassavirrat
tässä webinaarissa, tutustu ennustetietoihin ja mitä ne voivat kertoa asiakkaasi maksukäyttäytymisestä
Katso nyt
mikä on ennakoiva myyntisaamisten kaava?
hyvä uutinen on, että voit helposti ennustaa myyntisaamiset DSO: n avulla (päivän myynti jäljellä):
Saamisennuste = DSO x
(myyntiennuste ¾ päivää ennusteessa)
missä DSO = keskimääräinen saamisessa ¾ (vuositulot ¾ 365)
kannattaa huomioida myös ennusteessa olevat päivät viittaa ennusteessa käytettyyn ajanjaksoon. Myyntiennuste viittaa odotettuihin myyntituloihin.
miten yritysten omistajat voivat parantaa lyhyen aikavälin AR-kokoelmien ennustamista?
lyhytaikaisten AR-kokoelmien parantaminen on loputon prosessi. Nämä ovat joitakin menestyksekkäämpiä menetelmiä yritysten omistajat ovat käyttäneet:
- analyysi: alan trendien, sesonkien ja asiakastrendien tarkalla huomioinnilla voidaan paremmin määrittää, kuka maksaa kokonaisuudessaan ja milloin. Tähän ei ole mitään vakiotapaa, joten se vaatii yritystä ja erehdystä.
- ennakoimattomuus: varianssi voi auttaa suunnittelemaan mahdollisuutta, että maksuja ei saada ajoissa. Se voi myös auttaa kokoelmien tiimejä arvioimaan omaa projektiosaamistaan.
- organisaatio: myyntisaamisten luokittelu voi helpottaa sen selvittämistä, kummat asiakkaat maksavat helpommin ja nopeammin. Voit valita Kategoriat joko toimitusketjuun sijoittumisen, maksuhistorian tai eri toimialojen perusteella.
rahankeräyksen ennustaminen kuulostaa pelottavalta, mutta automaatio voi auttaa. Gaviti luo automatisoituja AR-keräystyökaluja, jotka virtaviivaistavat ennuste-ja keruuprosessia analysoimalla dataa. Tämä voi merkittävästi parantaa ennusteiden tarkkuutta ja nopeutta. Rekisteröidy meidän demo päästä alkuun.