jak poprawić Prognozowanie należności krótkoterminowych
żadna nowoczesna firma nie może mieć nadziei na rozwój bez zdolności przewidywania przyszłości. Może to wydawać się niemożliwe, ale prognozowanie to umiejętność. Jest to również nauka, którą opanowała sztuczna inteligencja.
prognozowanie należności krótkoterminowych jest szczególnie trudne, ponieważ wiąże się z wykraczaniem poza ogólne schematy. Niezależnie od terminu na fakturze, musisz określić, kiedy i czy klienci mogą zapłacić.
Czym Jest Prognozowanie Należności Krótkoterminowych?
„prognozowanie należności krótkoterminowych” odnosi się do procesu przewidywania płatności, które firma otrzyma w krótkim czasie. Na przykład firma a mA 500 000 USD niezapłaconych faktur od klientów. Wszystkie te płatności są należne w ciągu najbliższych dwóch tygodni. Firma A ma również zaległe koszty, które wynoszą $450,000 i są należne w ciągu 3 tygodni. Firma a niedawno kupiła nowy sprzęt i ma tylko $ 25,000 w gotówce w ręku.
na pierwszy rzut oka może się wydawać, że firma A będzie miała wystarczająco dużo pieniędzy na pokrycie kosztów. Jednak klient B jest winien $ 100,000 z tej sumy i od czasu do czasu płaci faktury późno lub w ratach. Proces, w którym firma a Określa, czy klienci zapłacą wystarczającą ilość swoich faktur, aby móc pokryć własne koszty, jest znany jako krótkoterminowe prognozowanie należności.
Dlaczego Prognozy Krótkoterminowych Zobowiązań Płatniczych Są Trudniejsze?
na przykładzie powyżej ustalenie, czy klient B zapłaci fakturę w ciągu dwóch tygodni, jest o wiele trudniejsze niż oszacowanie płatności za miesiąc. Dzieje się tak dlatego, że przy krótkoterminowych prognozach jest mniej czasu na uwzględnienie zmiennych, które mogą mieć wpływ na płatności.
im bardziej powiązana jest branża, tym bardziej prawdopodobne stają się Zmienne o dużym wpływie. Klienci mogą zwlekać, ponieważ nie otrzymali płatności od swoich klientów lub ponieważ muszą zachować dodatkową gotówkę do celów księgowych.
Dlaczego Prognozowanie Należności Jest Tak Ważne?
wyobraź sobie, co mogłoby się stać z firmą A, gdyby otrzymała tylko 400 000 dolarów z pieniędzy, które była winna. Aby spłacić swoje zobowiązania za miesiąc, musiałoby opróżnić konto bankowe i nadal byłoby 25 000 USD za mało. Jeśli firma a wie o tym z wyprzedzeniem, może zaplanować redukcję innych wydatków lub poszukiwanie krótkoterminowych pożyczek z korzystnymi stawkami.
bez dokładnego prognozowania zobowiązań i należności, firma A może odkryć, że potrzebuje dodatkowych pieniędzy na kilka dni przed terminem płatności. To znacznie zwiększa potrzebę polegania na szybkim finansowaniu, co negatywnie wpływa na wyniki finansowe.
dokładne przewidywanie przyszłych przepływów pieniężnych
w tym webinarium dowiedz się więcej o prognozowaniu danych i o zachowaniach płatniczych Twojego klienta
Obejrzyj teraz
Jaka jest formuła prognozowania należności?
dobra wiadomość jest taka, że możesz łatwo prognozować należności za pomocą DSO (dni sprzedaży zaległej):
Accounts Receivable Forecast = DSO x
(sales Forecast ÷ Days in Forecast)
gdzie DSO = average accounts receivable ÷ (annual revenue ÷ 365)
należy również pamiętać, że dni w prognozie odnoszą się do okresu wykorzystywanego do projekcji. Prognoza sprzedaży odnosi się do oczekiwanych przychodów ze sprzedaży.
jak właściciele firm mogą poprawić Krótkoterminowe Prognozowanie zbiorów AR?
Ulepszanie krótkoterminowych kolekcji AR jest niekończącym się procesem. Są to niektóre z bardziej udanych metod, z których korzystali właściciele firm:
- Analiza: zwracanie uwagi na trendy w branży, trendy sezonowe i trendy Klientów może lepiej określić, kto zapłaci w całości i kiedy. Nie ma standardowego sposobu, aby to osiągnąć, więc będzie to wymagało prób i błędów.
- awaryjność: planowanie możliwości nieotrzymania płatności na czas poprzez wprowadzenie wariancji może pomóc. Może również pomóc zespołom ds. kolekcji w ocenie ich własnej wydajności projekcji.
- Organizacja: Kategoryzacja należności może ułatwić ustalenie, którzy klienci płacą łatwiej i szybciej. Możesz wybrać kategorie na podstawie miejsca w łańcuchu dostaw, historii płatności lub różnych branż.
umiejętność przewidywania zbiórek pieniężnych brzmi onieśmielająco, ale automatyzacja może pomóc. Gaviti tworzy zautomatyzowane narzędzia do zbierania AR, które usprawniają proces prognozowania i zbierania poprzez analizę danych. Może to znacznie poprawić dokładność i szybkość przewidywania. Zapisz się na nasze demo, aby rozpocząć.