Baziniai pajamų modeliavimo žingsniai
Pradedantiesiems skirta instrukcija, kaip pradėti naudoti pagrindinius duomenų analizės įrankius ir suvokti savo pajamas paprastais žingsniais.
Praktinis metodas, kaip suvokti, kada jūsų verslas gauna daugiau pajamų ir kodėl tai nutinka. Sužinokite, kaip pamatyti šuolius, sumažėjimus ir šablonus, kurie kartojasi jūsų duomenimis.
Jei žiūrite į savo pajamų duomenis ir matote paslaptingus šuolius bei sumažėjimus, jūs negreitai vienišas. Dauguma verslininkų sunkiai supranta, kas iš tikrųjų vyksta su jų skaičiais iš mėnesio į mėnesį. Čia prasideda pajamų ciklų identifikavimas.
Pajamų ciklas — tai kartojantis šablonas, kai jūsų verslas gauna daugiau arba mažiau pinigų per tam tikrus laikotarpius. Tai nėra atsitiktinumas. Tai yra modelis. Ir kai jį suprasti, turėsi realią pranašumą planuojant.
Pajamų ciklas nėra griaustas dalykas. Tai tiesiog laikas, per kurį jūsų verslas baigia vieną paskutinę šabloną ir pradeda kitą. Kaip metų laikai — žinai, kad pavasaris ateina po žiemos, o tai turi įtakos tam, ką žmonės nori pirkti.
Verslo ciklai veikia panašiai. Jūs turite laikotarpius, kai daugiau žmonių pasirenka jūsų paslaugą arba produktą. Tada yra atostoginės savaitės, sumažėjusios kainos, ar paprasčiausiai žmonės iš pasaulio, kurie mažiau iš jūsų perkamasi. Tada viskas vėl prasideda.
Štai kodėl tai svarbu: kai žinai, kad jūsų pajamos dažnai krenta birželio pabaigoje, galite planavinti iš anksto. Galite pasiruošti grynųjų pinigų, pasirinkti atsakingus darbuotojus ar tiesiog nesistebėti, kai skaičiai sumažėja. Nėra panikavimo. Yra tik žinojimas.
Pirmasis žingsnis yra paprastas: surinkite savo pajamų duomenis iš paskutinių 12–24 mėnesių. Kuo daugiau duomenų, tuo aiškesni šablonai. Jei turite tik 3 mėnesius duomenų, dar per anksti aiškus modelis pamatyti.
Nupieškite šuos skaičius ant ašies. Nereikia nuostabiųjų, kompiuterinių grafikų. Paprastas eskizas su mėnesiais ant dugno ir pajamomis šone parodo viską, ką reikalingi žinoti. Kokia linija aukštyn? Kur jis žemyn? Ar tai nutinka tą patį mėnesį kiekvienais metais?
Kai žiūrite į šuos duomenis, ieškokite trijų dalykų. Pirma, didelius šuolius aukštyn. Antra, nuostolinius iš eilės periodus. Trečia, šuolius, kurie pasikaroja tą patį mėnesį iš metų į metus. Jei matai tą patį modelį antrus ar trečius kartus, tai nėra sutapimas.
Šablonai neatsirado iš oro. Jie turi priežastis. Žinojimas, kas jas vairuoja, yra raktas. Štai šeši dalykai, kurie dažniausiai keičia jūsų pajamas:
Vasara, Kalėdos, atgal į mokyklą — žmonės perkama skirtingai skirtingais metų laikais. Jei parduodate šventinių dovanų, žinai, kad lapkritis ir gruodis yra jūsų didžiausias šansas.
Žmonės turi daugiau pinigų tam tikrose dienose. Pirmoji mėnesio dalis? Žmonės gauna atlyginimą ir jie iš jūsų perka. Trečias savaitė? Biudžetai keistai sumažėja.
Kai didžiosios bendrovės pradeda reklaminti, jūsų žmonės jų atkreipia dėmesį. Kai jie baigia kampaniją, jūsų verslas vėl jų grąžina. Tai tiesiog gyvenimas versle.
Kai jūs pradėti naują kampaniją ar paleidžiate naują produktą, jūsų skaičiai šokinėja aukštyn. Po to jie nustovauja. Tai tikėtinas. Tai natūralus verslo ritmas.
Ekonomika keičiasi. Valdžia priima naujus įstatymus. Iš to tikrai laimėsite arba pralaisite. Tai nuo jūsų negali kontroliuoti, bet jūs galite pamatyti, kad tai nutinka.
Kartais jūs sumažinate kainas arba padidinate. Kartais jūs pasikeičiate savo asortimentą. Šie sprendimai veikia tai, kiek žmonės iš jūsų perka. Turėkite tai omenyje.
Gerai, jūs žinote, kas yra pajamų ciklai ir kas juos vairuoja. Dabar — kaip jūs iš tikrųjų šuos šablonus rasite savo duomenimis. Nėra jokios magijos. Nėra jokios brangios programinės įrangos. Tik tikslas ir šiek tiek laiko.
Pirmas žingsnis: Surinkite 24 mėnesius duomenų. Tai dvejus metais. Jei jūs turite tik kelis mėnesius, jūs negalite matyti tikrą šabloną. Pavyzdžiui, jei jūsų skaičiai sukriština vasarą, tai gali būti tiesiog vasara arba tai gali būti jūsų verslo natūra. 24 mėnesiai parodo skirtumą.
Antrasis žingsnis: Apskaičiuokite vidutines pajamas kiekvienu mėnesiu. Pirmasis sausis, antrasis sausis, trečias sausis — kokia yra vidutinė suma? Tai pašalina keistus vienkartius dalykus ir parodo tikrą šabloną.
Trečias žingsnis: Nupieškite šias vidurkius ant ašies. Mėnesiai žemyn, skaičiai šone. Nesvarbu, ar tai tiesiog popierius ir pieštuko ar paprastas skaičiuoklės grafikas. Tiesiog pamatyti jį nupiešta padeda jūsų smegenims pamatyti šablonus, kuriuos skaičiai yra paslėpti.
Ketvirtasis žingsnis: Ieškokite šuolių. Kurie mėnesiai turi aukščiausią vidutinę pajamą? Kurie yra žemiausi? Jei birželis visuomet žemas ir rugpjūtis visuomet aukštas, tai nėra atsitiktinumas. Tai jūsų modelis.
Kai žinai savo pajamų ciklus, jūs jau negreitai supratingesnis nei 90 % verslininkų. Daugelis jų tiesiog žiūri į mėnesinį skaičių ir pagalvoja "Kodėl tai keistai?" Jūs žinai atsakymą.
Turėdami šią žinią, galite planuoti grynuosius pinigus. Galite išdėstyti darbuotojų sąmatas. Galite nuspręsti, kada prasmingas investuoti arba kada imtis vengti. Galite pasakyti savo vadybininkams, ką tikėtis, o ne būti suklaidinti sumažėjimu, kuris buvo neatvirkstamai būtas.
Tai nėra apie baiminimąsi sumažėjimo. Tai yra apie paruošą. Tai apie kontrolę. Tai apie verslo vaidymą žaidimą, kurio taisykles jūs žinai.
Redakcijos Komanda
Parengta TendencijaPro redakcijos komandos, sutelktos į praktines, lengvai suprantamas prognozuojamosios analitikos gidas.
Šis straipsnis yra edukacinis išteklius apie pajamų ciklų identifikavimą. Jis nėra finansinis patarimas ir neturi būti laikomas tokiu. Jūsų konkretūs verslo rezultatai priklauso nuo daugelio veiksnių, kurie nuo šio vadovo nepriklausomai. Prieš atliekant dideles verslo sprendimus, konsultuokitės su finansų specialistu arba verslo patarėju, kuris žino jūsų specifinę situaciją. Jūs esate atsakingi už bet kokius sprendimus, kuriuos priimate remiantis šia informacija.
Pradedantiesiems skirta instrukcija, kaip pradėti naudoti pagrindinius duomenų analizės įrankius ir suvokti savo pajamas paprastais žingsniais.
Kaip suprasti metines pajamų svyravimus ir pasiruošti būsimam periodui žinant šias tendencijas iš anksto.
Penki dažniausi paklaidai, kuriuos daro pradedantieji, ir kaip jų išvengti savo duomenų analizės procese.