Hvordan Forbedre Kortsiktige Kundefordringer Samlinger Prognoser
ingen moderne virksomhet kan håpe å trives uten evne til å forutsi fremtiden. Dette kan høres umulig, men prognoser er en ferdighet. Det er også en vitenskap som kunstig intelligens har mestret.
kortsiktige fordringer prognoser er spesielt vanskelig fordi det innebærer å grave utover generelle mønstre. Uavhengig av fristen på fakturaen, må du bestemme når og om klienter kan betale.
Hva Er Kortsiktige Kundefordringer Samlinger Prognoser?
«kortsiktige fordringer samlinger prognoser» refererer til prosessen med å projisere betalinger selskapet vil motta i løpet av kort tid. For Eksempel Har Selskap A $ 500 000 i ubetalte fakturaer fra klienter. Alle disse utbetalingene forfaller innen de neste to ukene. Selskap A har også utestående kostnader, som beløper seg til $450,000 og forfaller i 3 uker. Selskapet har nylig kjøpt nytt utstyr og har bare $25.000 kontanter i hånden.
Ved første øyekast kan Det se Ut Til At Selskap A vil ha nok penger til å dekke kostnadene. Kunde b skylder imidlertid $100 000 av den totale og har noen ganger betalt fakturaer sent eller i avdrag. Prosessen Som Selskapet a avgjør om kundene vil betale nok av sine fakturaer slik at det kan dekke sine egne kostnader er kjent som kortsiktige prognoser for kundefordringer.
Hvorfor Er Kortsiktige Leverandørgjeldsprognoser Vanskeligere?
ved å bruke eksemplet ovenfor, er det mye vanskeligere å avgjøre Om Kunde B skal betale fakturaen innen to uker enn å estimere betaling for en måned. Dette skyldes at med kortsiktige prognoser er det mindre tid å imøtekomme variabler som kan påvirke betalingen.
jo mer sammenkoblet bransjen er, jo mer sannsynlige variabler med høy effekt blir. Kunder kan forsinke fordi de ikke har mottatt betalinger fra sine kunder eller fordi de trenger å beholde ekstra penger for regnskapsmessige formål.
Hvorfor Er Prognoser Kundefordringer Så Viktig?
Tenk deg hva Som kan skje Med Selskap A hvis Det bare mottok $400 000 av pengene det skyldte. For å betale sine forpliktelser for måneden, ville det trenge å tømme bankkontoen og vil fortsatt være $ 25.000 kort. Hvis Selskap a vet dette på forhånd, kan det planlegge ved å redusere andre utgifter eller søke kortsiktige lån med gunstige priser.
Uten nøyaktig prognose leverandørgjeld og fordringer, Kunne Selskap a oppdage at det trenger ekstra penger bare dager før betalingene forfaller. Dette øker behovet for å stole på rask finansiering, noe som påvirker bunnlinjen negativt.
nøyaktig forutsi fremtidige kontantstrømmer
i dette webinaret kan du lære om prognosedata og hva de kan fortelle deg om kundens betalingsadferd
Se Nå
Hva Er Forecasting Kundefordringer Formel?
den gode nyheten er at du enkelt kan prognose kundefordringer ved HJELP AV DSO (dager salg utestående):
Kundefordringer Prognose = DSO x
( Salgsprognoser ÷ Dager I Prognose)
HVOR DSO = gjennomsnittlig kundefordringer ÷ (årlig omsetning ÷ 365)
du bør også merke deg at dagene i prognosen refererer til tidsperioden som brukes til projeksjonen. Salgsprognosen refererer til forventede inntekter fra salg.
Hvordan Kan Bedriftseiere Forbedre Kortsiktige Ar Samlinger Prognoser?
Forbedring av kortsiktige ar-samlinger er en uendelig prosess. Dette er noen av de mer vellykkede metodene bedriftseiere har brukt:
- Analyse: Å være oppmerksom på bransjetrender, sesongmessige trender og klienttrender kan bedre avgjøre hvem som skal betale i sin helhet og når. Det er ingen standard måte å oppnå dette på, så det vil ta litt prøving og feiling.
- Beredskap: Planlegging for muligheten for ikke å motta betalinger på tid ved å innføre varians kan hjelpe. Det kan også hjelpe samlinger team evaluere sin egen projeksjon ytelse.
- Organisasjon: Kategorisering av kundefordringer kan gjøre det enklere å avgjøre hvilke kunder som betaler raskere og enklere. Du kan enten velge kategorier basert på plassering i forsyningskjeden, betalingshistorikk eller ulike bransjer.
Å vite hvordan man kan prognose kontantinnsamlinger høres skremmende ut, men automatisering kan hjelpe. Gaviti skaper automatiserte ar samling verktøy som effektiviserer prognoser og samlinger prosessen ved å analysere data. Dette kan forbedre nøyaktigheten og hastigheten på spådommer betydelig. Registrer deg for vår demo for å komme i gang.