hur man kan förbättra kortfristiga kundfordringar Samlingar prognoser
ingen modern verksamhet kan hoppas att frodas utan förmåga att förutsäga framtiden. Det kan låta omöjligt, men prognoser är en färdighet. Det är också en vetenskap som artificiell intelligens har behärskat.
kortfristiga kundfordringar prognoser är särskilt svårt eftersom det innebär att gräva bortom allmänna mönster. Oavsett tidsfristen på fakturan måste du bestämma när och om kunder kan betala.
Vad Är Prognoser För Kortfristiga Kundfordringar?
”prognoser för kortfristiga kundfordringar” avser processen för att projicera betalningar som företaget kommer att få inom en kort tidsperiod. Företag A har till exempel 500 000 dollar i obetalda fakturor från kunder. Alla dessa betalningar förfaller inom de närmaste två veckorna. Företag A har också utestående kostnader, som uppgår till $450,000 och förfaller i 3 veckor. Företag A köpte nyligen ny utrustning och har bara 25 000 dollar i handen.
vid första anblicken kan det tyckas att företag A kommer att ha tillräckligt med pengar för att täcka kostnaderna. Kund B är dock skyldig 100 000 dollar av den totala summan och har ibland betalat fakturor sent eller i delbetalningar. Processen genom vilken Företag A avgör om kunderna kommer att betala tillräckligt med sina fakturor så att de kan täcka sina egna kostnader kallas kortfristiga prognoser för kundfordringar.
Varför Är Prognoser För Kortfristiga Leverantörsskulder Svårare?
med exemplet ovan är det mycket svårare att avgöra om kund B kommer att betala sin faktura inom två veckor än att uppskatta betalningen för en månad. Detta beror på att med kortsiktiga prognoser finns det mindre tid att tillgodose variabler som kan påverka betalningen.
ju mer sammankopplade branschen är, desto mer sannolika högeffektvariabler blir. Kunder kan försena eftersom de inte har fått betalningar från sina kunder eller för att de behöver behålla extra pengar för bokföringsändamål.
Varför Är Prognoser För Kundfordringar Så Viktiga?
Föreställ dig vad som kan hända med företag A om det bara fick 400 000 dollar av de pengar det var skyldigt. För att betala sina skyldigheter för månaden skulle det behöva tömma sitt bankkonto och skulle fortfarande vara 25 000 dollar kort. Om företag A vet detta i förväg kan det planera genom att minska andra utgifter eller söka kortfristiga lån med gynnsamma priser.
utan att noggrant förutse leverantörsskulder och fordringar kan företag A upptäcka att det behöver extra pengar bara några dagar innan betalningarna förfaller. Detta ökar avsevärt behovet av att förlita sig på snabb finansiering, vilket negativt påverkar bottenlinjen.
exakt förutsäga framtida kassaflöden
i detta webinar, lära sig om prognoser data och vad det kan berätta om din kunds betalningsbeteende
Titta nu
Vad är formeln för prognoser för kundfordringar?
den goda nyheten är att du enkelt kan förutse kundfordringar med DSO (days sales outstanding):
Kundfordringar Prognosen = DSO x
(Försäljning Prognos ÷ Dagar i Prognosen)
Där DSO = genomsnittliga kundfordringar ÷ (årlig intäkt ÷ 365)
Du bör också notera dagar i prognosen avser den tid som används för prognosen. Försäljningsprognosen avser de förväntade intäkterna från försäljningen.
Hur kan företagare förbättra kortsiktiga ar Samlingar prognoser?
att förbättra kortsiktiga AR-samlingar är en oändlig process. Dessa är några av de mer framgångsrika metoder företagare har använt:
- analys: att uppmärksamma branschtrender, säsongstrender och kundtrender kan bättre avgöra vem som ska betala i sin helhet och när. Det finns inget vanligt sätt att uppnå detta, så det kommer att ta lite försök och fel.
- beredskap: planering för möjligheten att inte ta emot betalningar i tid genom att införa varians kan hjälpa. Det kan också hjälpa samlingsteam att utvärdera sin egen projektionsprestanda.
- organisation: att kategorisera kundfordringar kan göra det lättare att avgöra vilka kunder som betalar lättare och snabbare. Du kan antingen välja kategorier baserat på placering i leveranskedjan, betalningshistorik eller olika branscher.
att veta hur man prognostiserar kontantsamlingar låter skrämmande, men automatisering kan hjälpa. Gaviti skapar automatiserade ar-insamlingsverktyg som effektiviserar prognostiserings-och insamlingsprocessen genom att analysera data. Detta kan avsevärt förbättra noggrannheten och hastigheten på förutsägelser. Registrera dig för vår demo för att komma igång.