Ошибки в прогнозировании продаж

Финансовый Анализ
Источник: GAAP.RU
Опубликовано: 4 июля 2016

Если финансовый отдел имеет на руках “затупившиеся” инструменты прогнозирования выручки или затрат, то итоги этого будут печальны

Автор: Мэри Дрисколл (Mary C. Driscoll), старший научный сотрудник направления финансового менеджмента в APQC – некоммерческой компании в Хьюстоне, занимающийся бизнес-исследованиями и анализом

По материалам: CFO

Наверное, ни с чем не спутаешь этот сегодняшний гул мирового бизнес-сообщества вокруг “Больших данных”, бизнес-аналитики и того, как и то, и другое можно использовать в маркетинге, чтобы победить конкурентов и добиться высоких показателей. Хорошо, но где же здесь финансы? В какой роли участвует здесь любой специалист в области финансового анализа и планирования – в роли тренера, нападающего, а, может, простого наблюдателя? У меня есть на этот счет сформировавшееся мнение, но сначала давайте взглянем, каким образом финансовая функция справляется со своими традиционными функциями управления – в частности, с прогнозированием тех же продаж.

В этот раз посмотрим на относительную долю ошибок в общих прогнозах продаж по 410 компаниям, которые предоставили свои данные APQC, некоммерческой организации, занимающийся бизнес-исследованиями и анализом. Наилучшие результаты верхнего квартиля демонстрируют процент ошибок не более 1.50% по всем продажам.

Если посмотреть на наилучшие результаты диаграммы внизу, можно увидеть как раз тот уровень, выше которого находится ровно 25% всех участников выборки. Иными словами, эти лучшие прогнозисты дают не более 1.50% ошибочных прогнозов по продажам. С другой стороны, самые слабые участники нижнего квартиля допускают ошибки в 3.30% всех прогнозов продаж или даже чаще. Если же смотреть средние результаты, то это 2.35% ошибок (для простоты анализа APQC рассматривала здесь прогнозирование в целом, не принимая во внимание период прогнозирования).

Данные APQC красноречиво говорят о том, что многие и так уже поняли: компании-“середняки” с продажами от $100 до $500 миллионов выступают хуже, чем их более крупные собратья. Почему так? Очевидно, что чем меньше по размеру выручка, чем больше будет влияние неучтенных неожиданностей вроде введения какого-нибудь государственного ограничения, влияющего на желание клиентов приобретать вашу продукцию или услуги. Например, это может быть экологический стандарт, регулирующий использование в производственном цикле сырья из развивающихся стран.

Еще одна возможность может оказать влияние на бизнес любого размера: неожиданная и никем не предвиденная волна спроса, которая буквально опустошит полки ваших торговых сетей. Возможно, прогноз продаж кропотливо учитывает ожидаемый спрос, но что если при этом он весь “дырявый”?

Решение может быть очевидным, но оно предполагает повторение. Неважно, работает ли специалист в области финансового анализа и планирования просто с историческими данными или же с продвинутыми статистическими моделями прогнозирования трендов, в любом случае необходимо время от времени перепроверять базовые допущения. Возвращайтесь к ним настолько часто, насколько необходимость этого диктуют рыночные условия. И на плечах CFO лежит ответственность за то, чтобы команда экспертов финансового прогнозирования проводила достаточно времени “в поле” – на фабрике или, например, в сервисных центрах, чтобы четко понять, какие именно шаги ведут от зарождения спроса к выполнению заказа.

Команды финансового анализа и планирования должны добиться доверительных отношений с менеджерами по продажам и операционными менеджерами, чтобы иметь возможность вовремя получать сигналы зарождающихся проблем или инцидентов, способных перечеркнуть текущие прогнозы по запасам, требованиям к логистике и трудовым ресурсом. Если вкратце, то точность прогноза продаж настолько высока, насколько обоснованы базовые допущения. Иначе говоря, что пытается сказать читателям анализируемый сегодня показатель, так это то, что именно у участников из верхнего квартиля имеется самая разветвленная “сигнально-агентурная сеть” расположения адекватно “выше по течению” бизнес-процессов.

Полный вперед!

Мы живем в эру “Больших данных” и бизнес-аналитики, и это дает финансовой функции возможность собирать и анализировать информацию самого разного рода, причем делать это способами, которые могут принести реальную пользу тем, на ком лежит исполнение планов. “Большие данные” предоставляют финансовым аналитикам беспрецедентные возможности “копнуть глубже”, помочь бизнесу принять правильные решения и воспользоваться открывшимися возможности. Они обеспечивают CFO более полной информацией, чтобы те держали свои организации в стороне от риска и сохраняли четкое видение стратегий.

Ничего удивительного в этой связи, что опрос APQC обнаружил следующее: три из четырех финансовых директоров уверены, что улучшение финансового анализа и отчетности чрезвычайно либо очень важно для будущего финансовой функции.

Если вкратце, то прежние способы больше не работают. Полагаться на исторические издержки и данные по продажам, а также использовать (будем уж до конца честными) довольно существенную долю интуитивных предположений – рискованный подход к предсказанию будущего спроса со стороны клиентов, поступлений и операционных расходов в оценке прибыли. До CFO это наконец-то стало доходить.

“Финансовые директоры наблюдают за тем, что специалисты маркетинга делают с “Большими данными” – говорит Нилли Эссейдс (Nilly Essaides), директор практики финансового планирования и анализа в Ассоциации финансовых профессионалов. – “Финансисты смотрят и учатся сегодня, как они смогут использовать богатую данными аналитику в сценарном планировании. CFO во многих направлениях бизнеса хотят найти новые способы использования данных и построения устойчивых прогнозов, чтобы снизить расходы и улучшить доходность”.

Однако для финансовых специалистов “Большие данные” значат не то же самое, что для маркетинга. В зависимости от отрасли для них это может означать как отлаживание платформы планирования операций и продаж, так и, например, изучение глобальных макроэкономических трендов, влияющих на цепочку продаж. Данные из разных источников способны при условии правильного использования обеспечить более точным представлением о факторах затрат, говорим ли мы о сезонности продаж, трудовых тенденциях, доступности рабочей силы или же тех факторах, которые влияют на стоимость сырья.

Развитие анализа и обработки данных в финансовой функции – это единственная возможность обеспечить финансовых специалистов той самой “сигнальной сетью” в деловых операциях, реструктуризировать финансовый анализ и планирование таким образом, чтобы он фокусировался на богатых, оперативных данных для анализа. Если CFO способны сделать это, они приобретают гораздо большее уважение, когда речь заходит о стратегиях. Вот почему Большие данные настолько важны.

_______________________________

Другие материалы этого автора:

Теги: “Большие данные”  бизнес-аналитика  финансовый анализ и планирование  прогнозирование продаж  прогноз продаж  финансовое прогнозирование  точность прогноза  финансовая функция  сценарное планирование  построение устойчивых прогнозов  анализ и обработка да