Nakon što smo u prvom dijelu objasnili što je to rolling forecast i njegovu sve veću važnost u procesu planiranja, u drugom dijelu smo objasnili što su to nefinancijski pokazatelji (engl. drivers, leading indicators) koji su temelj za izradu rolling forecasta.
Za razliku of budgeta i forecasta koji se temelje samo na financijskim podacima, forecast izrađen na temelju nefinancijskih podataka (engl. driver based rolling forecast) daje kompanijama rane znakove upozorenja o budućnosti na temelju kojih se mogu donositi adekvatne odluke.

Treći i četvrti dio kolumne će se baviti trima osnovnim vrstama pokazatelja koje moramo uzeti u obzir prilikom izrade forecasta: pokazatelji koji utječu na račun dobiti i gubitka, pokazatelji rizika i konačno pokazatelji koji utječu na bilancu (prvenstveno na likvidnost).

2.3.3. Nefinancijski pokazatelji koji utječu na račun dobiti i gubitka

Najznačajniji pokazatelj koji utječe na račun dobiti i gubitka je potražnja kupaca iz koje se generira prodaja/prihodi. Na temelju razumijevanja potražnje možemo predvidjeti i volumen odnosno troškove proizvodnje.

2.3.3.1. Forecast prihoda

Forecast prihoda se odnosi na četiri kategorije:

1.Priznavanje odgođenih prihoda po otvorenim ugovorima – npr. kupac nam je platio unaprijed za dio ugovora koji još nije odrađen/isporučen. Ova vrsta prihoda je izvjesna i sigurna
2.Priznavanje prihoda po ugovorima koji još nisu odrađeni/isporučeni- uglavnom se odnosi na različite usluge. Ovi prihodi su također izvjesni, neizvjesnost može postojati samo vezano uz utvrđivanje točnog perioda priznavanja
3.Prihodi od produljenja postojećih ugovora
4.Prihodi od novih ugovora/ nove prodaje

Najveća neizvjesnost je vezana za 3. i 4. vrstu prihoda odnosno nove prodaje postojećim kupcima i prodaju novim kupcima. Kao što je već više puta rečeno u ovoj kolumni, rješenje je u uskoj suradni s odjelom prodaje i marketinga.

U većini industrija, odjeli prodaje i marketinga prate određene pokazatelje koji im daju sliku o budućoj prodaji.
Na primjer, IT konzalting kompanija koristi 4 vrste leading pokazatelja za procjenu budućih prihoda:

1. Objavljuju članke i istraživanja, te prate citiranja u medijima, što je pokazatelj jačine njihovog branda i uključivanja na listu potencijalnih dobavljača. Na temelju iskustva, znaju da za konverziju ovih aktivnosti u konačnu prodaju treba oko 12 mjeseci.
2. Prate zahtjeve potencijalnih klijenata za informacijama i ponudama koje zahtijevaju 2-4 mjeseca za pripremu. Na temelju iskustva zna se omjer koji dovede do usmenih prezentacija na temelju čega se može utvrditi vrijednost buduće prodaje.
3. Omjer usmenih prezentacija i dobivenih projekata je također konstantan, a može se i korigirati na temelju dostupnih informacija.
4. Konačno, na temelju omjera usmenih prezenatcija i dobivenih projekata dobivamo očekivanu vrijednost ugovora

Iz gornjeg primjera je vidljivo da je povijesno iskustvo potrebno nadopuniti pokazateljima iz budućnosti. Ovakav model je primjenjiv u velikom broju industrija. Manageri u prodaji jako dobro poznaju tržište i kupce i na temelju iskustva mogu procijeniti vjerojatnost konverzije identificiranih prilika u prihode. Pri tome su veličina prilike i stopa konverzije nefinancijski pokazatelji koji determiniraju buduće prihode. Umjesto da od managera prodaje očekujemo da procijeni iznos prihoda po kontima glavne knjige, on će nam lakše procijeniti broj prilika za određeni period, pri čemu ćemo na temelju iskustva odrediti prosječnu vrijednost prilike i stopu konverzije. Konačno, s lakoćom možemo izračunati prihode.

Na ovaj način forecast dovodi do veće transparentnosti poslovanja i odgovornosti za rezultate budući da se je lakše sakriti iza iznosa u troškovnom centru nego ovakvog nefinancijskog pokazatelja. Točnost forecasta se povećava budući da od managera zahtijevamo podatke koji oni vrlo dobro razumiju. Kao što je već prethodno navedeno, potrebno je utvrditi samo najvažnije pokazatelje čije je kretanje u budućnosti moguće procijeniti.

2.3.3.2. Forecast troškova

Forecast troškova proizvodnje/pružanja usluga se temelji na planu prodaje. Isto kao kod prihoda, i za forecast troškova je potrebno razumijevanje operativnih pokazatelja koji utječu na njihove iznose u računu dobiti i gubitka što je također jedan od ključnih elemenata kontrole troškova.

Kompanija koja jako dobro razumije svoj business model – proces nastajanja troškova prodaje, nabave te proizvodnje/ pružanja usluga, će lakše biti u stanju i smanjiti troškove utjecajem na aktivnosti koje ih generiraju. Nakon što se napravi forecast prodaje, odjel proizvodnje može na temelju operativnih pokazatelja predvidjeti višak/manjak kapaciteta (pri čemu je višak kapaciteta skuplji jer postoji rizik da nećemo pokriti fiksne troškove) i adekvatno reagirati kako bi troškove održali na željenom nivou.
Troškovi back office-a – odjel ljudskih resursa, informatike i financija koji se obično alociraju na front office – odjel prodaje, marketinga, proizvodnja i nabave se također mogu lakše razumjeti i kontrolirati ako razumijemo aktivnosti koje iz uzrokuju. Ako ćemo biti u stanju razumjeti kako zahtjevi od front office-a utječu na troškove back office-a, bolje ćemo kontrolirati troškove i front office će lakše prihvaćati alokaciju tih troškova. Na taj način postižemo i da svi odjeli rade planove na temelju istih pretpostavki i u skladu s strategijom kompanije.

Najbolja praksa izračuna troškova prodanih proizvoda/pruženih usluga je korištenje standardnih cijena temeljenih na ABC (Activity Based Costing) metodi. ABC nastoji razumjeti aktivnosti koje uzrokuju troškove kako bi se uspostavila bolja kontrola nad troškovima. Planiranje na temelju nefinancijskih podataka (engl. drivers, leading indicators) i ABC metoda planiranja su zapravo dvije strane iste medalje koje imaju isti cilj- razumjeti što uzrokuje troškove. Jedina razlika je što ABC kreće od troškova i ide prema aktivnostima, a planiranje temeljeno na nefinancijskim pokazateljima kreće od uzročnika troškova (engl. cost drivers) i ide prema troškovima.

Prije izračuna troškova prodanih proizvoda/pruženih usluga na temelju forecasta prodaje, potrebno je utvrditi koji troškovi su najznačajniji i najvolatilniji i njihovo kretanje redovito pratiti.
Ako cijena osnovne sirovine jako varira na tržištu onda ćemo je redovito pratiti i procjenjivati. Na primjer, za distributere su značajna stavka transportni troškovi i za njih je važna informacija o budućoj cijeni goriva. Vrlo dobar aktualni primjer je povećanje cijena plina koje se je poklopio s završetkom financijske godine pa je većina kompanija prilikom izrade godišnjeg plana uzela u obzir to povećanje, ali da se je desilo tijekom godine, forecast bi trebao uključivati novu cijenu plina.


2.3.4. Nefinancijski pokazatelji rizika

Kompanije su s trenutnom financijskom krizom počele pridavati više pažnje risk managmentu općenito, a osobito u procesu planiranja. Najznačajniji pokazatelji rizika koje je potrebno pratiti u procesu planiranja i izrade forecasta su: promjene zakona, fluktuacije tečajeva, inflacija, tehnološke promjene, promjene kamatnih stopa, akcije konkurencije, tržišni udjeli i sl. Podatak da je prodaja porasla za 5% je nedovoljan bez informacije da je tržište raslo 12%.
Veliki broj kompanija je i prije pratio većinu ovih faktora u procesu planiranja i izvještavanja, pa je logično da ih se prati i u procesu izrade forecasta. U nekim industrijama eksterni faktori imaju presudni utjecaj na prihode. Na primjer, u farmaceutskoj industriji država određuje prodajne cijene lijekova koje financira i stoga je praćenje tih promjena i izračun efekata presudan za farmaceutske kompanije. U maloprodaji, koja ovisi o makroekonomskim kretanjima je nemoguće napraviti forecast prihoda bez takvih eksternih pokazatelja.

Faktore rizika je teško kvantificirati i kontrolirati, međutim, u današnje vrijeme kompanije moraju biti fokusirane na praćenje rizika i određivanje akcija kako ih mitigirali ili izbjegli u cjelosti.

Literatura

• CFO.com webcast: Forecasting in turbulent times- be confident where you're going, 23.6.2009.
• CFO.com webcast: Optimising forecasting to better control costs, 24.1.2008.
• Softrax corporation: Roadmap to revenue compliant enterprise, Part one: Accurate revenue accounting, reporting and forecasting, 2007.
• APQC, Beyond Budgeting and IBM: Charting the Course in Stormy Seas: Planning and Forecasting in Turbulent times, 2009.
• Business Finance, Big Fat finance blog, Bob Paladino: CPM insights: How about those leading indicators? Do you have an early warning system?, 22.6. 2009.




Ivana Matić, CCA