Что еще вам было неизвестно о ваших финансах

Достаточно ли, по вашему опыту, грамотного оперативного учета, выпуска отчетности или даже управленческого учета для того, чтобы все финансы в компании были полностью контролируемы? Сталкивались ли вы со случаями, когда в компании были неожиданно раскрыты случаи перерасходов бюджетов или найдены источники упущенной прибыли?

В моем опыте множество таких ситуаций, в которых финансисты или топ-менеджеры компаний получали подобные мало ожидаемые результаты в результате внедрения IT-решений класса Business Intelligence (BI). Для читателей журнала «Консультант» я выбрал 4 таких случая из разных отраслей. В каждом из этих случаев сотрудники компаний изначально ставили себе цель создать аналитическую систему для выпуска аналитической отчетности, анализа данных, например, о сбыте, а уже в самом начале полноценной работы с системой обнаруживали самые «неожиданные» цифры и факты.

Пример 1. Достаточно ли четко анализируется прибыльность?

В крупной компании, которая занимается производством продуктов питания, была необходимость более оперативно анализировать данные об отгрузках. В связи с огромным объемом отгрузок (более 30 млн. транзакций в месяц) отчет по отгрузкам, который выпускался с помощью существовавшей в компании ERP-системы, формировался более 25 часов. Контролировать отгрузки ежедневно не было физической возможности.

При этом у выпускаемой продукции сильно ограничен срок годности, специалисты компании разработали ценовую политику для обеспечения сбыта продукции до истечения срока годности. Система скидок устроена довольно сложно, но в общих чертах выглядит так: чем ближе истечение срока годности, тем дешевле товар.

В этих условиях в компании была внедрена BI-система, которая базировалась на хранилище данных («центр» BI-системы, средство консолидации данных из различных систем оперативного учета и их обогащения для последующего многомерного анализа), в него ежедневно загружались все необходимые данные: об отгрузках, платежах, возвратах, себестоимости и т.д.

В системе BI, в частности, был реализован алгоритм расчета скидок по всем товарным позициям с учетом даты выработки, срока годности, региона и прочих влияющих на скидку параметров.

Таким образом, на основании данных об отгрузках за сутки, получаемых из ERP, BI-система в течение часа-полутора рассчитывала основные показатели (доход, валовую прибыль (gross margin) и т.д.), которые должны были быть достигнуты в процессе продаж при правильном применении системы скидок.

В той же отчетной форме можно было увидеть данные о фактическом доходе и валовой прибыли, полученные из финансовой системы, рассчитанные из денежного потока.

После первого же дня работы BI-системы генеральный директор компании увидел, что сумма валовой прибыли в финансовой системе на 35% меньше той суммы, которая могла бы быть получена при правильном применении системы скидок. Как выяснилось позже, он ожидал увидеть разницу в 10% максимум. В кратчайшие сроки были приняты меры к тому, чтобы самая свежая продукция перестала отпускаться по самым низким ценам.

Пример 2. Нет ли случаев злоупотребления среди сотрудников?

Этот пример из практики сети магазинов товаров для спорта будет полезен многим ритейлерам. Анализ посещаемости, продаж, загруженности складов, данных о взаимодействии с поставщиками актуален для многих сетевых торговых компаний.

В этой сети магазинов была поставлена задача: обеспечить с помощью BI-системы ежедневный сбор данных по посещаемости магазинов, продажам и чекам, по складам, ценам, связкам «поставщик-товар».

Если разложить на менее глобальные понятия, то в повседневной жизни это должно быть выражаться в следующих действиях:

(1) Ежедневно формируется отчет о прогрессе выполнения плана директорами магазинов по выручке, марже и оборачиваемости в разрезе отделов.

(2) Операторы контакт-центра регулярно получают информацию о наличии товара в магазине или на складе, о цене товара или информацию о ближайшем к клиенту магазине, где есть необходимый товар.

(3) Генеральный директор получает информацию для принятия решений, в том числе по расчетам с поставщиками. Например, при решении о расчете с поставщиком по факту гендиректор должен иметь доступ к информации об уровне реализации товаров этого поставщика по магазинам и регионам.

Помимо выполнения этих задач, внедрение BI-системы привело и к такому бонусному результату, как новые возможности для контроля добросовестности проведения маркетинговых акций в магазинах. Для примера возьмем случай, когда была запущена акция «Скидка для каждого второго товара в чеке - 100 руб». После внедрения BI стало известно, что нормальный уровень возвратов товаров в магазинах - 3%, нормальный уровень возвратов при проведении акций - до 7%. Если уровень возвратов при проведении акции более 7% - это говорит о высокой вероятности злоупотребления по схеме:

- в магазине покупателей не информируют об акции;

- кассир после ухода покупателя по чеку с несколькими покупками делает возврат и повторно пробивает чек уже со скидкой, присваивая сумму скидки.

С помощью BI-системы в рамках проведения только одной акции были выявлены 4 магазина с уровнем возвратов более 20%. После служебного расследования директор магазина, заведующий отделом и кассир были уволены. В одном магазине уровень возвратов превысил 40%. Думаю, здесь уже не нужны пояснения, окупила ли сеть магазинов затраты на создание BI-системы.

Пример 3. Достаточно ли контролируется основной бизнес-процесс компании?

Часто даже в профильном бизнес-направлении с появлением новых возможностей для анализа обнаруживаются «белые пятна». Казалось бы, что может не знать о телефонных звонках оператор услуг связи? В одной из таких компаний появилась потребность анализировать на базе BI-системы такие показатели, как среднее время звонка, среднее время установленного соединения, процент успешных соединений, показатели загрузки каналов связи. Всё это было необходимо для оперативной работы над качеством услуг, устранения сбоев в перегруженных каналах связи.

В первые же дни работы с BI-системой инженеры компании обнаружили массовое распространение в одном из регионов «паразитных звонков». При нормальной работе сети все транзитные междугородные и международные звонки должны проходить через 2 коммутатора: входной и выходной.

Сразу после запуска системы, практически в процессе тестирования, обнаружилось, что 15% вызовов - это «паразиты». После анализа ситуации выяснилось, что один из партнеров, зарубежный оператор, выпускал трафик от себя на коммутатор нашего телекома по низкой цене, трафик проходил по некоторому маршруту внутри региона, а потом возвращался на тот же коммутатор и отправлялся обратно по более высокой цене. Таким образом, применение подобных «инноваций» этого партнера удалось пресечь.

Пример 4. Трудозатраты на какие задачи могут быть избыточными?

Для многих банков в 2008-2009 году проблемной областью стал сбор просроченной задолженности. Так было и в банке, который самостоятельно занимается сбором просроченной задолженности. Кредитные инспекторы принимают в работу кредитные дела и работают с ними до взыскания долга: обзванивают должников, рассылают им SMS, ставят в списки автообзвона и т.д.

С приходом кризиса просроченная задолженность резко выросла, количество кредитных дел росло не по дням, а по часам. Процесс расширения штата кредитных инспекторов отставал от роста количества кредитных дел. Кроме того, и в хорошие времена недешевое удовольствие взыскания задолженности «вручную» в кризисные времена становилось все менее подъемным.

В этой ситуации было принято решение о внедрении BI-системы для управления процессом сбора просроченной задолженности. Система оперировала огромным массивом данных: по каждому клиенту банка анализировались социально-демографические данные (пол, возраст, семейное состояние, профессия, регион и т.д.), история пользования кредитом, история платежей, история просрочек и т.д.

Цель внедрения системы – повышение эффективности процессов сбора долгов (в основном за счет снижения издержек) и концентрация сотрудников соответствующей службы на клиентах, наиболее рисковых с точки зрения возврата задолженности.

После того как количество кредитных дел, находящихся в обработке, выросло в 3 раза, за счет BI-системы удалось не только обеспечить их обработку прежним количеством кредитных инспекторов (около 40 человек), но и повысить собираемость просроченной задолженности (% сбора от общей суммы в просрочке) более, чем на 50%. Это было достигнуто за счет того, что «живые» кредитные инспекторы сосредоточили все свои усилия на наиболее «упорных» должниках, но при этом не тратили силы на «безнадежных».

***

Как видно из всех этих примеров, создание BI-решений, естественно, становится целесообразным в среднем и крупном бизнесе. Отдельная группа пользователей BI – это компании, в которых есть необходимость анализировать массовые транзакции, движение разнообразного сложного ассортимента товаров, данные по территориально-распределенной структуре компании и т.д. Вообще же, в отличие от западных коллег, российские пользователи BI сегодня только начинают понимать, что их BI-решения – не только еще один инструмент для выпуска отчетности.

Андрей Постников,

Директор департамента корпоративных коммуникаций

компании «Микротест»

Современная экономическая ситуация требует от бизнеса повышения собственной эффективности и мобилизации доступных резервов. В том числе это касается необходимости грамотного управления и тщательного контроля финансовых потоков.

Одно дело, когда речь идет о небольшой компании, состоящей из 2 небольших офисов с ежемесячным оборотом в 1 миллион рублей, совсем другое, когда необходимо контролировать денежные потоки в миллионы рублей ежедневно.

Решения класса Business Intelligence позволяют анализировать эффективность бизнеса, обнаруживать и оценивать слабые места, в конце концов, увеличивать прибыль.

В пример можно привести нашего клиента - одну крупную международную страховую компанию. Штаб-квартира этой компании находится за рубежом. Финансовая информация направляется в штаб-квартиру со всего мира, в том числе и из российского подразделения.

Благодаря внедрению системы BI удалось сократить время подготовки отчетности с 6-7 рабочих дней до 1 дня. Это позволило значительно повысить оперативность управления финансовыми потоками. Кроме того, это позволило высвободить существенные людские ресурсы, ранее занятые подготовкой отчетности, и направить их на развитие других направлений, до которых раньше просто не доходили руки.