Fizetési szokások elemzése

Gondolt már arra, hogy egy fizetési szokásokat elemző adatkocka elkészítéséhez mennyi torzító tényezőt kell kiküszöbölnünk ahhoz, hogy valós képet kapjunk vevőink fizetési fegyelméről?

Kővári Attila - 2005. február 1.

A minap megkértek, hogy készítsek egy OLAP kockát aminek segítségével

• folyamatosan nyomon lehet követni az ügyfelek fizetési szokásait (átlagos késés, kiegyenlítés) és annak változását
• előre lehessen jelezni vele a bevételek várható befolyását;
• számszerűsíteni lehessen vele a fizetési határidő és a késés költségét

Megoldás

A megvalósítás során a kimenő számlakönyvből dolgozunk, és a számlák alapadatait (követelés összege, kiegyenlített követelés összege, határidő, kiegyenlítés, késés (napokban)) összesítjük vevőre, vevőcsoportokra, időszakra (hó, negyedév, év). Az aggregált adatokból aztán a követelés összegével súlyozott átlagos késést, kiegyenlítést és határidőt számolunk. Fontos, hogy az elemzésben szerepeltessük a ki nem egyenlített követelés rész késését, hiszen így fogjuk észrevenni, hogy egyik vevőnk elkezd késni vagy nem fizetni.

A következőkben számba veszem azokat a tényezőket, amelyek a vevők fizetési szokásainak vizsgálatát torzíthatják

Jóváíró számlák

Visszáru, téves kiszállítás, téves ár, ... Kiszámlázunk a vevőnek egy terméket 100 forintért. Vevőnk azonban jogosan azt állítja, hogy nem 100 Forintban állapodtunk meg, hanem csak 90-ben. Ezért ő addig nem hajlandó fizetni, amíg meg nem kapja a jóváíró számlát. (Elvileg ki kéne fizetnie a nem vitatott 90 Forintot, de ő ezt nem teszi). Elmúlt a fizetési határidő, megkapja a jóváíró számlát. De késett a fizetéssel. Nem az ő hibája de ezt a vevőt leminősítem.

Ha létezik a kapcsolat az eredeti és a jóváíró számla között, akkor egyszerűen ki lehet szűrni azokat a számlákat, amelyekhez tartozik jóváíró számla is. Ugyanakkor a jóváíró számlának is van fizetési határideje, vevője és rá is számolható késés.

Megoldás: A jóváíró számlákra nem számolok késést. (a negatív összegű késés javítaná a vevő tényleges átlagos késését. Ha az elismert összeget kifizette volna, ahogy kell, akkor nem késett volna)

Bonusz, utólagos engedmények

Ki kell tudni szűrni őket, hogy ne torzítsák az elemzést

Sztornó számlák

Ha a sztornózás módja a negatív összegű új számla kiállítása, akkor ez szintén félreviheti az elemzést. Ki kell tudni szűrni őket, hogy ne torzítsák az elemzést

Csoportos fizetés

Vannak olyan vevők, akik csak hetente egyszer fizetnek. Bevárják az összes számlát, és mondjuk pénteken kifizetik őket. Ha a számlázó rendszer lehetőséget biztosít az egyedi határidő meghatározására, és azt a számla kiállítója meg is teszi, akkor nincs baj. A tapasztalat viszont azt mutatja, hogy a vevő alapértelmezett fizetési határidejét nem változtatják meg, így késést, előre fizetést állapítunk meg, ami természetesen nem igaz.

Ezzel nem tudunk mit tenni, csak bízni lehet benne, hogy az átlagos fizetési határidő hosszútávon egyenlő lesz az átlagos kiegyenlítéssel. Mivel ezek általában nagy vevők és a késést a követelés összegével súlyozva számolom lehetséges, hogy rövidtávon jelentősen torzítani fogja az átlagos késést.

Vitás esetek

A vevő a számlának csak a 80 százalékát fizeti ki, mert szerinte az áru sérült. Ettől függetlenül ő egy jól fizető vevő lenne, de mivel nem fizeti ki a mi hibánk miatt, bekerül a késett vevők közé. (igaz, súlyozott átlaggal számítom a késést, így azt kisebb mértékben torzítja a fennmaradó rész késése)

Ha az ilyen eseteket nem lehet elkülöníteni az alaprendszerekből, akkor az abból készített elemzés a a vevőt sajnos leminősíti

Faktorálás (Faktoring)

A számviteli rendszernek olyannak kell lennie, hogy abból pontosan meghatározható legyen a vevő tényleges fizetésének időpontja.

A megoldás során a faktor felé irányuló tranzakciókat ki kell szűrni (A faktor a követelés keletkezése után pár nappal fizet, de a vevő csak a határidő környékén)