Реальные примеры внедрения 1CPNL и результаты компаний после запуска системы
Инструкции по установке, настройке
и работе с возможностями 1CPNL
Новости продукта, обновления, события и опыт команды 1CPNL
Практические материалы об управленческом учёте, финансах и автоматизации в 1С
Оставьте контакты — расскажем, какой формат внедрения подходит вашей компании и зафиксируем спецусловие до конца месяца
Получить скидку 25%
  • /
  • /
Блог

План по выручке не сошёлся с фактом: почему это ещё не значит, что прогноз плохой

План по выручке — 10 млн рублей. Факт — 7 млн. Значит, прогноз был плохим? Не обязательно. Гораздо интереснее другое: откуда взялись эти три миллиона отклонения — и повторяется ли ошибка из месяца в месяц?

Пытаться с первого месяца прогнозировать выручку с точностью 90−95% звучит красиво. Но у молодого бизнеса такая точность часто существует только в Excel.

Содержание

Почему план по выручке расходится с фактом

В исследовании NBER собрали пять лет наблюдений и прогнозы более 6 000 американских компаний. Исследователи обнаружили не только существенные и предсказуемые ошибки, но и избыточную уверенность компаний в точности собственных прогнозов. Особенно это проявлялось у небольших компаний.

Получается парадокс: бизнес мало знает о своём будущем, но может ещё и недооценивать, насколько мало знает о самом себе.

К тому же точность нельзя оценивать в отрыве от горизонта прогноза. На ближайший месяц уже видны текущие сделки и заказы. В прогнозе на год вперёд неизвестных гораздо больше. Поэтому универсальная «нормальная точность прогноза» без периода и контекста мало о чём говорит.

Собственная статистика появляется постепенно: средний чек, конверсия, срок сделки, повторные покупки. Даже сезонность выручки нельзя просто взять из средней статистики по отрасли. Представим два ресторана. Один находится рядом с офисным кварталом и в августе теряет часть постоянных гостей из-за отпусков. Второй работает в туристическом городе и в те же недели получает пик посещений. Отрасль одна. Месяц один. А сезонность работает в противоположные стороны.

То же самое происходит в других бизнесах. На выручку влияют конкретный продукт, клиенты, география, цикл сделки, договоры и сама организация продаж. Компания постепенно узнаёт собственную математику.

Поэтому прежде чем добиваться красивого процента выполнения плана выручки, полезно разобраться, как вообще устроена финансовая модель компании.
Подробнее об этом — в заметке «Не подстраивайте бизнес под программу: сначала соберите свою финансовую модель».
Сценарии прогноза выручки на месяц при плане 10 млн рублей

Как прогнозировать выручку, когда истории мало

Здесь важно не смешивать план и прогноз.
План показывает, к какому результату компания хочет прийти.
Прогноз — к какому результату она, скорее всего, придёт при текущих условиях.

Допустим, план выручки на месяц — 10 млн рублей. Его можно сопоставить с несколькими сценариями прогноза:
  • 7 млн ₽ — уже подтверждённые или наиболее вероятные продажи;
  • 9 млн ₽ — основной сценарий;
  • 11 млн ₽ — если закроются дополнительные сделки, которые пока находятся в работе.
Так прогноз выручки превращается из одной цифры в набор понятных предположений. А главное — с этими сценариями уже можно что-то делать. При 7 млн осторожнее относиться к новым расходам, при 9 млн работать по базовому плану, а при 11 млн заранее проверить, хватит ли людей, товара или производственных мощностей.

Причём сам план может по-прежнему оставаться 10 млн, а прогноз в середине месяца измениться с 9 до 7,5 млн. Это не повод подтягивать цифры друг к другу, наоборот, появился полезный вопрос: что произошло? Крупная сделка перенеслась? Не сработал новый канал? Снизился средний чек? Клиенты купили меньше ожиданий?

Прогнозирование выручки становится полезным именно здесь: не когда получилось угадать число, а когда изменение прогноза помогает раньше увидеть изменение бизнеса.

Что показывает отклонение факта от плана

В конце месяца появляется третья цифра — факт. Один раз планировали 10 млн и получили 7 млн — это ещё может быть случайностью. Три месяца подряд планировали 10 млн и получили около 7 млн — уже закономерность.

Возможно, в прогноз слишком рано попадают потенциальные сделки. Возможно, завышена конверсия. Или сделки регулярно закрываются позже, чем предполагает модель.
Причём ошибка работает в обе стороны.
Если компания каждый месяц планирует 10 млн, а получает 12−13 млн, это гораздо приятнее, но прогноз от этого не становится точнее. Возможно, бизнес системно недооценивает спрос — и слишком поздно замечает, что нужно увеличивать закупки, мощности или команду.
Другое исследование NBER на данных около 8 000 компаний показало: компании с более сильными управленческими практиками в среднем точнее прогнозировали собственные продажи — даже с учётом размера, возраста и отрасли бизнеса.

Поэтому сам по себе процент отклонения факта от плана — ещё не ответ. Для управления важнее разобраться, почему возникло отклонение и повторяется ли причина.
Почему сложность прогноза выручки зависит не только от оборота бизнеса

Когда прогноз выручки в Excel становится слишком сложным

Здесь возникает ещё один соблазн — провести границу по обороту: до 10 млн рублей Excel, после 10 млн нужна отдельная система, но такой границы нет.

Представим крупную оптовую компанию с одним основным товаром и десятком постоянных покупателей: привезли — отгрузили — получили оплату. А теперь небольшое городское рекламное агентство. В одном месяце оно делает сайты, печатает мерч, запускает наружную рекламу и организует мероприятия. У каждого направления свои клиенты, сроки, расходы и логика признания выручки.

Оборот первой компании может быть в разы больше, а прогнозировать вторую — сложнее.
Сложность бизнеса растёт не только вместе с выручкой. Она растёт вместе с количеством факторов, от которых эта выручка зависит.

До определённого момента всё это вполне можно считать вручную. В исследовании McKinsey около 40% опрошенных CFO назвали свои прогнозы недостаточно точными, а сам процесс прогнозирования — слишком трудоёмким. Получается интересное сочетание: на цифры тратят много времени и всё равно им не вполне доверяют.

Вот здесь вопрос уже не в формулах Excel. Сделку перенесли — это должно отразиться в данных. Появилось новое направление — его нужно увидеть отдельно. План разошёлся с фактом — должна быть возможность посмотреть, где именно.

CRM закрывает свою часть задачи: сделки, стадии, сроки, конверсию. Управленческий учёт — свою: доходы, расходы, направления, проекты, договоры, план и факт.

Сама по себе автоматизация не сделает будущее предсказуемым до рубля. Она нужна для другого: быстрее увидеть изменения, сопоставить план с фактом и не собирать необходимую информацию каждый раз заново из нескольких таблиц. Если финансовая модель уже стала сложнее ручного учёта, её можно перенести в управленческий контур внутри 1С и работать с планом, фактом и аналитикой в одной системе.
Что почитать дальше

Не подстраивайте бизнес под программу: сначала соберите свою финансовую модель
Почему готовый шаблон финансового учёта не всегда совпадает с реальной моделью бизнеса и что определить до выбора инструмента.

Чего не хватает в типовой 1С для управленческого учёта
Если данные уже находятся в 1С, но для планирования, аналитики и управленческих задач их приходится дополнительно собирать вручную.

Как брендинговое агентство навело порядок в проектах и финансах внутри 1С
Практический пример как раз для бизнеса, где одновременно идут разные проекты, работы и финансовые потоки.

Сравнить тарифы 1CPNL.ru — если хотите оценить, какой вариант подойдёт под сложность вашего учета.

Эксперт расскажет про модуль P&L, покажет как с его помощью решить задачи вашего бизнеса и рассчитает стоимость внедрения

Презентация продукта