Dokładne prognozowanie, nawet w czasie spowolnienia gospodarczego

‍

Czasami w sezonie wyników, założyciele patrzą na wielkie korporacje notowane na rynkach publicznych i czują ukłucie zazdrości: każdy dzień przynosi kolejny przykład wyników kwartalnych, które niemal idealnie pokrywają się z tymi przewidywanymi miesiące wcześniej.

‍

To małe uczucie "Jak oni to robią?!" jest czymś więcej niż tylko ciekawością; w dużej mierze wynika ono z tego, że niezależnie od tego, czy Twoja firma jest jeszcze w początkowej fazie rozwoju, czy też zaczynasz oczekiwać na IPO, prognozowanie przyszłych wyników jest zadaniem krytycznym. 

‍

Dobrze przeprowadzona prognoza może pomóc w przyspieszeniu dalszego rozwoju, na przykład poprzez prawidłowe określenie, gdzie należy zainwestować swoje zasoby lub poprzez mądre kierowanie oczekiwaniami inwestorów; może również pomóc w uniknięciu problemów, takich jak konieczność zwolnień z powodu słabego zrozumienia potrzeb w zakresie zatrudnienia. Źle przeprowadzona może spowodować duże problemy dla wszystkich zaangażowanych, od założycieli i inwestorów po pracowników i klientów.

‍

Prognozowanie staje się coraz ważniejsze w trudnych czasach - takich jak te, których doświadczają obecnie gospodarki na całym świecie. Dlatego też chcieliśmy dać Ci szybki przewodnik, który pomoże Ci poprawić prognozowanie w Twojej firmie, omawiając różne modele prognozowania, ogólne najlepsze praktyki i przydatne przykłady z życia wzięte.

‍

Najlepsze praktyki dla solidnych podstaw

‍

Dobre prognozowanie zaczyna się od jasnego zrozumienia metryk Twojej firmy i ich wzajemnych interakcji. Musisz rozwinąć solidne poczucie tego, jak kluczowe wskaźniki wydajności, takie jak wzrost liczby użytkowników, CAC, konwersja leadów i inne, wpływają na siebie nawzajem. (Przy okazji, są to również główne punkty danych, które my w Uncapped używamy do określenia, czy nasze szybkie, elastyczne pożyczki byłyby świetnym sposobem na podjęcie kolejnych kroków w kierunku rozwoju Twojej firmy).

‍

Aby śledzić te KPI, Twoja firma powinna mieć pokój danych, który służy jako repozytorium prawdy, miejsce, gdzie te metryki są otrzymywane, przechowywane i analizowane. Jeśli Twoja firma wyszła poza wczesne stadium rozwoju i ma wyraźne dopasowanie produkt-rynek, będziesz chciał się upewnić, że obsługa danych jest zautomatyzowana, tak że wymagane dane są automatycznie pobierane do pokoju danych na bieżąco.

‍

W początkowych etapach, ten pokój danych może być stosunkowo prosty, przeznaczony do prognozowania tak prostych rzeczy jak wydatki marketingowe, konwersja i LTV. W ten sposób Vetevo, marka DTC petcare z siedzibą w Berlinie, po raz pierwszy wkroczyła na drogę do ponad 200 tys. klientów, wykorzystując pożyczkę w wysokości 210 tys. euro na udane kampanie performance marketingowe i influencerowe, które napędzały silny wzrost.

‍

‍

Jeśli sprzedajesz fizyczny produkt, prognozowanie może być nieco bardziej skomplikowane niż w przypadku firm działających w modelu biznesowym SaaS. W końcu, jeśli ważne części Twojego biznesu są dostarczane przez zewnętrznych producentów lub ekspertów logistycznych, będziesz musiał o tym pomyśleć podczas budowania prognozy. 

‍

Firma Pomabrush żyje tym na co dzień, ponieważ prognozy mają kluczowe znaczenie nie tylko dla wewnętrznych operacji firmy, ale także dla jej relacji z partnerami produkcyjnymi. Wraz ze wzrostem tempa rozwoju firma Pomabrush musiała dokładnie ocenić, ile produktów będzie potrzebować w nadchodzących miesiącach, co wiązało się z ryzykiem stworzenia niezadowalającego czasu oczekiwania dla klientów lub zagrożenia dla firmy poprzez związanie zbyt dużej ilości gotówki z zaległościami magazynowymi.

‍

W miarę dojrzewania firmy i posiadania większej ilości danych historycznych do pracy, prognozowanie stanie się zarówno łatwiejsze, ponieważ dane te mogą zapewnić dokładniejszy obraz tego, jak sprawy potoczą się w przyszłości, jak i bardziej skomplikowane, ponieważ potrzebne będą lepsze umiejętności analizy danych, aby właściwie nimi zarządzać.

‍

Oczywiście, ostateczną metryką prawie zawsze będzie przychód. Rozumiejąc inne KPI, powinieneś być w stanie zobaczyć, gdzie potencjalne wysiłki będą najbardziej opłacalne: Czy istnieją oczywiste ulepszenia produktu, które należy wprowadzić? Czy dział obsługi klienta mógłby lepiej zadbać o zmniejszenie liczby rezygnacji? Czy istnieją szanse na upselling, które dział sprzedaży mógłby szybko wykorzystać?

‍

Zanim przejdziemy do bardziej szczegółowych informacji na temat tworzenia modelu prognozowania, który jest odpowiedni dla Twojej firmy, jedna rzecz: podczas gdy przychody prawie zawsze stoją ponad innymi wskaźnikami w prognozowaniu, nie trać z oczu marży zysku brutto. W końcu, jeśli osiągasz większe przychody, ale twój koszt sprzedanych towarów jest ujemny (tzn. wydajesz więcej niż zarabiasz!), zwiększenie przychodów oznaczałoby również zwiększenie strat. Przemyśl więc każdy aspekt swojego biznesu; prognozy powinny pomóc ci rzucić światło na przyszłość, a nie prowadzić cię w niebezpieczne pułapki.

‍

Określenie i opracowanie modelu prognozowania

‍

Na początku firma może trzymać się najbardziej podstawowej metody prognozowania: modelu liniowego. To po prostu śledzi historyczne trendy do przodu na wykresie, zakładając liniowy wzrost. Chociaż może to dać ogólne wyobrażenie o tym, jak sprawy mogą się potoczyć, zapewnia tylko bardzo statyczny obraz przyszłości firmy. W modelu liniowym nie bierze się pod uwagę wpływu takich czynników, jak lepszy rozwój oparty na produktach, zwiększenie liczby pracowników sprzedaży, efektywne programy partnerskie lub wiele innych czynników, które mogłyby przyspieszyć wzrost.

‍

Jednak w erze cyfrowej niewiele firm zadowala się wzrostem liniowym. Większość założycieli i zespołów dąży do wzrostu wykładniczego, co oznacza, że Twoje prognozy muszą uwzględniać bardziej dynamiczną przyszłość. Można to zrobić za pomocą modelu średniej ruchomej, który uwzględnia zmiany w miesięcznych wynikach, a zatem jest w stanie lepiej uwzględnić zmieniające się trendy, takie jak te widoczne przy rosnących stopach wzrostu.

‍

Model średniej ruchomej może być również dostosowany przy użyciu średnich ważonych, co jest szczególnie przydatne, gdy model prognozowania musi również uwzględniać zmiany sezonowe w firmie. Na przykład MORI, wiodąca marka handlu elektronicznego z odzieżą dziecięcą, potrzebowała modelu, który byłby w stanie odpowiednio uwzględnić fakt, że ich sprzedaż w czwartym kwartale jest zazwyczaj najwyższa w roku, a jednocześnie przewidywał potrzebę wydania większej ilości gotówki w trzecim kwartale, aby przygotować się na ten końcoworoczny pośpiech. Oznaczało to konieczność opracowania modelu prognostycznego, który mógłby prawidłowo przewidzieć zmiany nie tylko w przepływach pieniężnych, ale także w przestrzeni magazynowej i logistyce realizacji zamówień. 

‍

‍

Poza historycznymi wynikami finansowymi, dobra prognoza uwzględni również bieżące działania w różnych działach: Czy masz zaplanowaną nową kampanię marketingową, w szczególności taką, która dotrze do profilu idealnego klienta, który niedawno zidentyfikowałeś? Czy ostatnio dodałeś nowych członków do zespołu sprzedaży, którzy są już gotowi do działania i konwertują leady? Czy Twój produkt został zaktualizowany, co już doprowadziło do zwiększenia jego trwałości i zmniejszenia liczby rezygnacji?

‍

Ogólnie rzecz biorąc, poprawa umiejętności prognozowania oznacza włączenie kluczowych danych pochodzących z różnych aspektów działalności, oceniając ich zmieniający się wpływ na wyniki firmy:

‍

• Produkt (aktualizacje, UX/UI...)
• Marketing (kanały, geografie...)
• Cennik (częstotliwość rozliczeń, oferty...)
• Zespół (nowe zatrudnienia, plany rekrutacyjne...)

‍

Prognozowanie w trudnym otoczeniu biznesowym

‍

Gdybyś musiał się martwić tylko o wewnętrzne wskaźniki Twojej firmy, prognozowanie nie byłoby takie trudne. Ale dokładna prognoza musi również uwzględniać kontekst makroekonomiczny otaczający Twoją firmę. To nie tylko dodaje więcej złożoności do obliczeń, ale także zwiększa niepewność. 

‍

W końcu trudne środowisko makro nie musi oznaczać, że powinieneś po prostu obniżyć swoje prognozy, aby iść w parze z tym, co wszyscy inni wydają się myśleć o gospodarce. Niektóre z największych firm ery smartfonów - Airbnb, WhatsApp, Slack - narodziły się i rosły w bardzo trudnym środowisku makro po 2008 roku. Jeszcze inne mogły zacząć w innych kontekstach, ale okazują się być szczególnie dobrze przystosowane do wzrostu napędzanego wyzwaniami, jak Netflix czy Dollar General.

‍

Historia Florence pokazuje, jak niekorzystne środowisko makroekonomiczne może stworzyć kontekst, w którym firma rozwija się szybciej. Ponieważ ich rozwiązanie zapewnia większą dostępność pracowników służby zdrowia, podczas pandemii COVID-19 istniało jeszcze większe zapotrzebowanie na ich usługi. Podczas gdy wiele firm ograniczało wydatki, Florence musiała zwiększyć swoje, otwierając nowe ośrodki regionalne i zatrudniając więcej opiekunów. Możliwość dokładnego przewidzenia tego zmieniającego się zapotrzebowania, przy jednoczesnym uznaniu, że tradycyjny rynek finansowania VC przechodzi poważne wstrząsy, była ważnym powodem, dla którego zdecydowano się zasilić konto bankowe firmy zaliczką Uncapped , która pomogła zwiększyć przychody o 50%.

‍

‍

Dlatego jednym z ważniejszych pytań, na które musisz sobie odpowiedzieć, jest to, jak coś takiego jak recesja wpłynęłoby na Twoją firmę. Czy zyskasz klientów, ale będziesz miał trudności z dostawcami? Czy stracisz klientów, ale jednocześnie zmniejszysz zatrudnienie? Czy masz solidną pozycję finansową, która pozwoliłaby Ci na przejęcie konkurentów znajdujących się w trudnej sytuacji? Należy myśleć zarówno o szerokim obrazie, jak i o szczegółach, ponieważ oba te czynniki mogą mieć ogromny wpływ w chaotycznym środowisku.

‍

Wynik końcowy

‍

Zakończmy kilkoma kluczowymi wnioskami, które pomogą Ci odnieść sukces w prognozowaniu w każdym środowisku:

‍

• Jasne zrozumienie swojego produktu, modelu biznesowego i klientów zawsze będzie punktem wyjścia dla każdej dokładnej prognozy.
• W miarę rozwoju firmy i konieczności włączenia większej ilości punktów danych w celu poprawy prognozowania, upewnij się, że Ty - lub jeden z Twoich współpracowników - posiadacie odpowiednie umiejętności w zakresie zaawansowanej analityki danych, aby zarządzać tym zadaniem.
• Prognozy mogą być wykorzystane do znalezienia obszarów do poprawy, zarówno w istniejących operacjach, jak i na nowych rynkach. Wkładając w to pracę dzisiaj, można odkryć tajemnice dobrego prosperowania w przyszłości, bez względu na szerszy kontekst ekonomiczny.

‍