Как с помощью предиктивной аналитики оптимизировать бюджетное планирование

Как с помощью предиктивной аналитики оптимизировать бюджетное планирование

Как с помощью предиктивной аналитики улучшить точность бюджетного планирования компании, рассказал Станислав Воронин, руководитель направления бизнес-аналитики компании BIA-Technologies

Для устойчивого функционирования и развития компаниям необходимо правильно выстраивать процессы бюджетирования. Задача осложняется вовлечением в нее большого количества сотрудников, необходимостью учета внешних факторов. Современные системы бюджетирования не всегда могут адекватно обеспечить запросы пользователей, в связи с чем целесообразно прибегать к внешним модулям прогнозирования. Как с помощью предиктивной аналитики улучшить точность бюджетного планирования компании, рассказал руководитель направления бизнес-аналитики компании BIA-Technologies Станислав Воронин, 

Почему компания должна иметь сбалансированный бюджет

Любой компании для планирования бюджетов важно понимать объемы предыдущих расходов и их рациональность. Процесс составления бюджетов осложняется и тем, что на объем продаж влияет много факторов, включая спрос, действия конкурентов. При этом точность определения на старте потенциальных доходов определяет дальнейшую работу компании, и от этого зависит целевой финансовый результат – достижение прибыли.

Если бюджет продаж будет излишне оптимистичным, то компания получит потенциальные убытки: рост замороженных средств в запасах сырья и готовой продукции, расходов на стимулирование сбыта, косвенных расходов на обеспечение производства и неэффективное использование складских площадей. При излишне пессимистичном прогнозе начнется стагнация бизнеса: дефицит готовой продукции, упущенные продажи, низкий уровень сервиса, перегруженность персонала, простои производства. В идеале организация должна стремиться к тому, чтобы бюджет продаж был сбалансированным.

К современной системе бюджетирования предъявляется ряд требований. Среди них регламентация процессов и сроков подготовки, координация большого количества участников и использование инструментов совместной работы. Важно использовать инструменты по отслеживанию статуса и контролю прохождения бюджетов в процессе согласования.

Как происходит процесс бюджетирования и где возникают проблемы

В процессе бюджетирования существует несколько основных проблем:

  • При анализе исторических данных о продажах используются только простые линейные методы по обработке исторических данных, а темпы роста задаются вручную.
  • При оценке экономических условий отсутствует автоматизация процессов в контуре системы бюджетирования.
  • Выполнение большого массива расчетов в Excel, что приводит к большим трудозатратам и длительному времени.
  • В некоторых случаях недостаточно просто иметь исторический объем продаж, на спрос могут влиять внешние факторы. Например, продажи мороженного зависят от погодных условий.
  • Частые изменения методики расчета драйверов и изменения без распределения. Это требует заявок на доработку системы бюджетирования, исполнение которых не укладывается в ограничения периода по подготовке бюджета.
  • При подготовке и согласовании внутри центра финансовой ответственности (ЦФО) вспомогательных бюджетов часто используется Excel. Это вызывает путаницу в сценариях, приводит к ошибкам в формулах и ограничивает многопользовательскую работу.

Для чего нужен модуль предиктивной аналитики

Одним из способов решения проблем может быть модуль прогнозного бюджетирования Budgetum, который разработала компания BIA-Technologies. Он создавался для подготовки бюджетов продаж. В функционале моделей заложено машинное обучение, существуют инструменты выделения основного тренда, очистки данных, выделение сезонной составляющей, представление данных в формате временных рядов.

Подход к прогнозированию основывается на том, что в каждый момент времени та или иная модель может давать наилучший результат. Подсчеты осуществляются по всем возможным моделям (Ets, Theta, Tbats, Prophet, Autoarima, LightGbm) с автоматизацией процесса анализа результатов. Система на основании метрики Smape принимает решение прогноз какой модели является наилучшим.

По мере эксплуатации система самообучается. Также возможно не только прогнозировать исторический ряд, но и учитывать внешние факторы: активности конкурентов, решения с точки зрения ценовой политики, оценку эластичности спроса по цене. Метод глубокого анализа данных позволяет учитывать точность формируемых прогнозов.

Для хранения данных в Budgetum используется централизованная система управления базами данных (СУБД), обеспечивающая многопользовательскую работу. Апеллируя единым окном, пользователи могут легко работать с любым сценарием, в том числе с разграничением уровня данных и приоритетом доступа.

Важно отметить, что модуль не является отдельной системой бюджетирования, по сути, – это интеллектуальный помощник финансиста для работы со сценариями и выбором оптимальной модели.

Как модуль предиктивной аналитики помогал конкретным компаниям

Покажем работу Budgetum на реализованных кейсах. Существующая система бюджетирования у крупного FMCG-производителя не удовлетворяла коммерческий департамент из-за отсутствия инструментов прогнозирования и длительных сроков внесения корректировок в бюджетную модель. Базовые расчеты производились в Excel, результаты согласовывались внутри подразделения по электронной почте, собиралась обратная связь, а затем итог вручную загружался в корпоративную систему бюджетирования.

Модуль Budgetum позволил сократить количество ошибок за счет организации многопользовательской работы с единой многомерной моделью, уменьшить время на подготовку базового сценария за счет использования прогнозных моделей, повысить оперативность внесения изменений в модель. Сокращение трудоемкости подготовки и корректировки бюджета достигало 40%, а точность планирования увеличилась с 70% до 80%.

Другим примером является предприятие из области пищевого производства. У компании формируется скользящий двухнедельный прогноз продаж вместе с «ручным» процессом подготовки регулярного и акционного прогноза продаж. Аналитическое подразделение ежедневно обновляет прогноз для более точного планирования производства. Модуль Budgetum позволил автоматизировать получение исходных данных из информационных систем. Трудоемкость подготовки и корректировки прогноза была сокращена на 50%, длительность временного цикла корректировки и согласования – до 30%.

Еще одним примером является федеральная компания, занимающаяся грузоперевозками. При детализации бюджета продаж учитываются семь показателей, 35 услуг, 100 тыс. направлений и 400 подразделений. Проблемами являются высокая трудоемкость подготовки и балансировки прогнозных значений. Модуль Budgetum позволил провести автоматизацию расчетов базового прогноза продаж. Точность прогноза на уровне группы клиентов увеличилась с 68% до 80%, сокращение трудоемкости составило 60%, а уровень детализации был увеличен до клиента и направления перевозки.

Таким образом, компаниям дополнительно к системе бюджетирования целесообразно использовать модули предиктивной аналитики, примером которых является модуль Budgetum. Такой подход избавляет от трудоемких операций, ускоряет процесс бюджетирования и повышает точность прогноза продаж.

Эксклюзивно для 12N
304
TaT
RSS
Нет комментариев. Ваш будет первым!

Новые статьи

​Российские BIM-технологии: разработка технологических схем в Model Studio CS ​Анализ внешнего потока в SOLIDWORKS Flow Simulation Российские BIM-технологии: проектирование технологической части в Model Studio CS Цифровизация строительства идёт полным ходом Арсеньевская Авиационная Компания «Прогресс» усовершенствовала технологию производства отливки«Рама»

​Российские BIM-технологии: разработка технологических схем в Model Studio CS


3 дня назад
​Российские BIM-технологии: разработка технологических схем в Model Studio CS
​Российские BIM-технологии: разработка технологических схем в Model Studio CS
​Анализ внешнего потока в SOLIDWORKS Flow Simulation
​Анализ внешнего потока в SOLIDWORKS Flow Simulation
Российские BIM-технологии: проектирование технологической части в Model Studio CS
Российские BIM-технологии: проектирование технологической части в Model Studio CS
Цифровизация строительства идёт полным ходом
Цифровизация строительства идёт полным ходом
Арсеньевская Авиационная Компания «Прогресс» усовершенствовала технологию производства отливки«Рама»
Арсеньевская Авиационная Компания «Прогресс» усовершенствовала технологию производства отливки«Рама»

Рекомендуем посмотреть видеоканалы

обновлен 3 года назад
Check Point: Through the Years

Software Technologies Ltd. — крупнейший в мире поставщик в области безопасности. Компания предлагает покупателям ведущие в индустрии решения и защищает покупателей от кибератак с непревзойденным уровнем успешного обнаружения вредоносного ПО и отражения других типов атак.предлагает законченную архитектуру безопасности, которая защищает и сети крупных организаций, и мобильные устройства, а также отличается наиболее по...

обновлен 3 года назад
Check Point: Customer Stories

Software Technologies Ltd. — крупнейший в мире поставщик в области безопасности. Компания предлагает покупателям ведущие в индустрии решения и защищает покупателей от кибератак с непревзойденным уровнем успешного обнаружения вредоносного ПО и отражения других типов атак.предлагает законченную архитектуру безопасности, которая защищает и сети крупных организаций, и мобильные устройства, а также отличается наиболее по...

обновлен 1 месяц назад
Семинары Простоев.НЕТ - Простоев.НЕТ

Канал ТОиР. RCM. Техническое обслуживание