Драйверные модели бюджетирования: как работают и какие задачи бизнеса решают

Перед принятием решений руководителям важно с максимально возможной точностью прогнозировать изменения ключевых показателей бизнеса, а также их влияние на планы всех подразделений. С этими вопросами руководители обращаются в финансовый отдел, но, зачастую, не получают нужных ответов.

Несмотря на то, что в большинстве компаний есть финансовые модели, используемые для планирования и прогнозирования, их показатели не всегда напрямую связаны между собой. Многие подразделения предоставляют данные о финансах в отрыве друг от друга, а сами показатели могут базироваться на разных предпосылках. В результате нет 100% уверенности, что изменение одной метрики, например, объема продаж, приведет к адекватным изменениям доходов и расходов компании и не потребует долгой работы со всеми подразделениями.

Часто на пересчет сценариев уходят дни и даже недели. Можно ли сократить процесс до одного дня или нескольких часов? Например, поменялись объемы продаж какого-то вида продукции и цены на комплектующие, и сразу видно, какой будет выручка, себестоимость и текущая операционная прибыль. Это возможно, если использовать драйверные бюджетные модели.

Как работает бюджетирование от драйверов

Драйверы – это взаимоувязанные количественные метрики компании, на основе которых формируются результирующие денежные показатели модели финансового планирования.

Приведу пример: Выручка = Цена*Объем продаж в штуках. В этом примере драйвером будет объем продаж в штуках. При росте выручки всегда можно посмотреть, за счет чего произошли изменения: продали ли мы больше товара или просто цены выросли.

Проданные штуки из этого примера можно использовать для расчета других показателей модели. Возьмем, к примеру, ритейл-компанию, которая продает через два канала сбыта: обычные магазины (offline-канал) и интернет-магазин (e-commerce канал).

Количество проданных товаров является драйвером для расчета логистических расходов для e-commerce. Для этого количество проданных товаров переводят в количество заказов по формуле: объем продаж в шт. / среднее количество шт. в 1 чеке. Далее количество заказов уже может быть использовано для расчета логистических затрат, если применить к нему процент возвратов и стоимость доставки и возврата одного заказа.

Количество проданных товаров может быть нормативом для расчета потребности в персонале в точках продаж по формуле: количество продавцов = объем продаж в штуках/среднее количество штук на 1 продавца. Зная среднюю заработную плату одного продавца, мы можем спланировать ФОТ. Далее при сравнении количества продавцов с текущим штатным расписанием формируется драйвер количества продавцов к найму, на основе чего формируются расходы на найм и адаптацию персонала.

Таким образом, меняя только количество в штуках, мы сразу можем увидеть изменения и в доходах компании, и в прямых расходах, и в количестве персонала, и в ФОТ.

Это лишь небольшой пример использования драйверов. В грамотно построенной модели планирования практически все показатели становятся увязанными между собой, потому что один драйвер может быть основой для другого драйвера. Они как паутина связывают всю модель. Так в нашем примере объем продаж в штуках позволил сформировать такие драйверы как объем заказов, количество возвратов, количество сотрудников, количество человек к найму.

Как высчитать нормативы

Помимо драйверов в модели используются нормативы. Так, чтобы посчитать количество персонала торговой точки, нужно знать, сколько штук в месяц в среднем продает один сотрудник, а чтобы посчитать расходы на рекрутинг, нужно знать, во сколько обходится найм одного сотрудника.

Но где взять такие нормативы? Самый простой ответ – проанализировать уже существующие данные. Для этого компании часто используют данные управленческого учета, но при этом оставляют для себя возможность ручной корректировки их значений. Получается, за счет использования фактической информации для расчета нормативов уменьшается объем ручного ввода, а за счет взаимосвязанности драйверов повышается скорость планирования. Снижение трудоемкости планирования поможет сделать этот процесс регулярным.

В чем польза драйверов для бизнеса

Взаимосвязанность драйверов делает прогнозные показатели модели обоснованными, благодаря чему их проще объяснять руководству. К тому же драйверы – это операционные бизнес-метрики подразделений, находящиеся в их зоне ответственности и влияния. Например, метрика «количество отраженных заказов» поддается гораздо большему контролю, чем просто финансовый показатель «Затраты на доставку».

Все это повышает возможности для анализа и принятия решений. Модель позволяет легко проводить перепланирование и иметь под рукой несколько вариантов развития событий. Такое сценарное моделирование мгновенно демонстрирует эффект некоторых решений. Также за счет того, что в формулах используются количественные показатели, тарифы, нормативы, легко проводить факторный анализ, а значит выявлять причины возникших отклонений.

Если вы заметили, что вам остро не хватает скорости сбора прогноза, сценарности или вы понимаете, что модели не дают объяснения полученным показателям, стоит подумать над внедрением драйверных моделей.

Как перейти к использованию драйверных моделей?

1. Определите «основные боли» в бизнес-процессе. Это могут быть: скорость подготовки данных, большие план-факт отклонения... Также подготовьте вопросы, на которые поможет ответить финансовая модель. Возможно, вы реализуете драйверный подход только для самой проблемной части модели. Например, для ритейл-компании автоматизация блока закупок, коммерческой маржи, запасов и ФОТ повысит скорость предоставления информации и позволит провести факторный анализ отклонений. Поскольку это существенная часть модели в финансовом выражении, процессы могут улучшиться даже за счет частичной автоматизации.
2. Определите требования к модели. Выделите драйверы, опишите методики их расчета и детализацию. Обязательно проверяйте, что системы учета дают необходимые фактические данные для прогнозных моделей. В случае нестыковок принимайте решение либо в сторону упрощения, либо доработки учетных систем.
3. Выберите инструмент и создайте в нем формы планирования и алгоритмы их взаимосвязи. Это могут быть: MS Excel, Google таблицы или специальные решения класса CPM.

Как определить требования к модели?

Определить требования и перечень драйверов помогут следующие шаги:

1. Выделите факторы, которые влияют на весь бизнес: курсы валют, ставки налогов, биржевые цены, ограничения производственных мощностей, объемы продаж.
2. Проанализируйте существующие модели расчета. Обычно в каждом подразделении уже есть какие-то наработки, которые можно использовать как основу. Что в них хорошо, чего не хватает? Задайте вопросы: отражают ли они реальную суть бизнеса, есть ли связь с операционными метриками других подразделений, насколько полную информацию они дают. Оцените количество ручного ввода, насколько трудоемко планирование в таких моделях. Это нужно сделать по каждому отдельному функциональному блоку: закупки, продажи, маркетинг, себестоимость, HR.
3. Проведите benchmarking других компаний, чтобы узнать, как они планируют свои показатели. Можно взять за основу опыт коллег, которые пришли из других компаний, поучаствовать в тематических мероприятиях или обратиться за помощью к консультантам.
4. Соберите требования у ключевых бизнес-заказчиков: какие показатели им нужны, на что они обращают внимание.
5. Проведите интервью с участниками бизнес-процессов, чтобы выявить взаимосвязи показателей и понять, как участники могут на них влиять. Например, прогнозируя выручку, поговорите с коммерческим директором и менеджерами отдела продаж. Получите представление об их цикле продаж, о том, какие факторы влияют на цены: скидки, условия дебиторской задолженности, возвраты, объем продаж, сроки проведения рекламных акций, количество посещений сайта... Обязательно включите в список нефинансовые показатели.
6. Определитесь со степенью детализации. Лучше сделать небольшую модель, которая будет приносить пользу сейчас, чем долго реализовывать масштабную «на вырост». Сосредоточьтесь на тех показателях, которые влияют на бизнес сильнее всего. Подумайте, можно ли снизить детализацию отдельных показателей без ущерба для результата.

К примеру, ритейл-компании зачастую анализируют свои показатели по каждому отдельному магазину. Таких магазинов может быть много, и формирование плановых показателей будет трудоемким. При этом часть показателей может планироваться в детализации только по регионам (без магазинов). Например, процентные ставки по инкассации и эквайрингу будут едиными для всех магазинов региона, так как договоры с банками заключает региональный офис. Это позволит сократить количество ручного ввода для отдельных показателей. В результате получится концепция будущей модели, которая будет включать в себя схемы отельных блоков, требования к перечню показателей, их детализации и методикам расчета.

По ходу создания концепции анализируйте существующие фактические финансовые показатели и операционные метрики для вашей модели. Почему это важно:

• Какие-то расчеты можно делать детально, но фактических данных в аналогичной детализации нет. Значит, при текущих правилах учета план-факт анализ не позволит проверить корректность предположений на уровне детальных драйверов. Здесь понадобится либо дорабатывать учет, либо где-то упростить свои модели.
• Анализ факта при помощи статистических методов позволяет выявить скрытые взаимосвязи между различными показателями модели.
• Факт в нужной детализации используется для расчета плановых нормативов, это упрощает процесс планирования.
• Наличие факта также помогает проверить модель на корректность: вы выбрали неправильный драйвер или неверно определили его значение.

Пример. В проекте автоматизации одного крупного fashion-ритейлера мы столкнулись с  необходимостью получать информацию о продажах по регионам не только для офлайн-магазинов, но и для онлайн-бизнеса. В процессе обсуждений с IT-командой выяснилось, что в учетной системе не задана такая детализация информации. Поэтому в архитектуре системы финансового планирования была предусмотрена возможность дальнейшей детализации по регионам и для онлайн-канала, но пока эту задачу не реализовали и оставили «на вырост».

Как начать использовать подход драйверных моделей?

Концепция должна стать основой для единой финансовой модели. Масштабные модели с большим количеством пользователей вероятно потребуют специальных продуктов для бюджетирования – системы класса CPM. Если пользователей мало и детализация не очень глубокая – подойдут MS Excel или Google таблицы.

Драйверные модели помогают вывести компанию на новый уровень управления: они раскладывают финансовый результат на его составляющие и показывают более полную картину возможных мероприятий и эффекта от них. Дерзайте!

Также читайте: