hoe te verbeteren kortlopende debiteuren incasso’ s Forecasting

hoe te verbeteren kortlopende debiteuren incasso’ s Forecasting

geen modern bedrijf kan hopen te gedijen zonder de mogelijkheid om de toekomst te voorspellen. Dit klinkt misschien onmogelijk, maar voorspellen is een vaardigheid. Het is ook een wetenschap die kunstmatige intelligentie onder de knie heeft.Het voorspellen van vorderingen op korte termijn is bijzonder moeilijk omdat het gaat om het verder graven dan algemene patronen. Ongeacht de deadline op de factuur, moet u bepalen wanneer en of klanten kunnen betalen.

Wat Zijn Prognoses Voor Kortlopende Vorderingen?

“prognoses voor vorderingen op korte termijn” verwijst naar het proces van het projecteren van betalingen die de onderneming binnen een korte periode zal ontvangen. Bijvoorbeeld, bedrijf A heeft $ 500.000 in onbetaalde facturen van klanten. Al deze betalingen zijn binnen de komende twee weken verschuldigd. Bedrijf A heeft ook openstaande kosten, die oplopen tot $ 450.000 en zijn verschuldigd in 3 weken. Bedrijf een onlangs gekocht nieuwe apparatuur en heeft alleen $ 25.000 contant in de hand.

op het eerste gezicht lijkt het erop dat Onderneming A voldoende geld zal hebben om de kosten te dekken. Echter, klant B is $100.000 van dat Totaal verschuldigd en heeft af en toe facturen te laat of in termijnen betaald. Het proces waarmee bedrijf A bepaalt of klanten voldoende van hun facturen betalen zodat het zijn eigen kosten kan dekken, staat bekend als kortetermijnprognoses voor vorderingen op rekeningen.

Waarom Zijn Projecties Voor Kortlopende Rekeningen Moeilijker?

aan de hand van het bovenstaande voorbeeld is het veel moeilijker om vast te stellen of klant B zijn factuur binnen twee weken zal betalen dan om de betaling voor een maand te schatten. Dit komt omdat, met kortetermijnprognoses, er minder tijd is om variabelen op te nemen die de betaling kunnen beïnvloeden.

hoe meer onderling verbonden de industrie is, des te waarschijnlijker worden variabelen met een groot effect. Klanten kunnen vertraging oplopen omdat ze geen betalingen van hun klanten hebben ontvangen of omdat ze extra contanten moeten aanhouden voor boekhoudkundige doeleinden.

Waarom Is Het Voorspellen Van Vorderingen Zo Belangrijk?

stel je voor wat er zou kunnen gebeuren met Bedrijf A als het slechts $400.000 van het geld zou ontvangen dat het verschuldigd was. Om zijn verplichtingen voor de maand te betalen, zou het nodig zijn om zijn bankrekening te legen en zou nog steeds $25.000 te kort. Als bedrijf A Weet dit van tevoren, het kan plannen door het verminderen van andere kosten of op zoek naar kortlopende leningen met gunstige tarieven.Zonder een nauwkeurige prognose van crediteuren en debiteuren, zou onderneming A kunnen ontdekken dat zij extra geld nodig heeft slechts enkele dagen voordat haar betalingen verschuldigd zijn. Dit vergroot de noodzaak om te vertrouwen op snelle financiering, wat een negatief effect heeft op de bottom line.

Wat Is de Forecasting Accounts Receivable formule?

het goede nieuws is dat u eenvoudig debiteuren kunt voorspellen met behulp van DSO (Days sales outstanding):

debiteuren prognose = DSO x

(Sales Forecast ÷ Days in Forecast)

waarbij DSO = average debiteuren ÷ (annual revenue ÷ 365)

let ook op dat de dagen in de prognose betrekking hebben op de periode die is gebruikt voor de projectie. De verkoopprognose verwijst naar de verwachte omzet uit de verkoop.

Hoe kunnen ondernemers het voorspellen van AR-collecties op korte termijn verbeteren?

het verbeteren van AR-collecties op korte termijn is een nooit eindigend proces. Dit zijn enkele van de meer succesvolle methoden ondernemers hebben gebruikt:

• analyse: een scherpe aandacht voor trends in de industrie, seizoenstrends en klanttrends kan beter bepalen wie volledig zal betalen en wanneer. Er is geen standaard manier om dit te bereiken, dus het zal wat vallen en opstaan.
• onvoorziene uitgaven: Planning voor de mogelijkheid om niet op tijd betalingen te ontvangen door de invoering van variantie kan helpen. Het kan ook helpen collecties teams evalueren hun eigen projectie prestaties.
• organisatie: het categoriseren van vorderingen op rekeningen kan het gemakkelijker maken om te bepalen welke klanten gemakkelijker en sneller betalen. U kunt categorieën kiezen op basis van plaatsing in de supply chain, betalingsgeschiedenis of verschillende industrieën.

weten hoe geldverzamelingen te voorspellen klinkt intimiderend, maar automatisering kan helpen. Gaviti creëert geautomatiseerde ar-collectietools die het forecasting-en collectieproces stroomlijnen door gegevens te analyseren. Dit kan de nauwkeurigheid en snelheid van voorspellingen aanzienlijk verbeteren. Meld je aan voor onze demo om aan de slag te gaan.