Die Treasury-Teams widmen Stunden der manuellen Konsolidierung der Prognoseinformationen von Geschäftsbereichen, die über Tabellen und E-Mails verteilt sind. Der Zeitaufwand allein ist zwar beträchtlich, aber die tatsächlichen Kosten von Prognosen auf Tabellenkalkulationsbasis sind noch höher.

Hier sind fünf versteckte Kosten, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, die von Tabellenkalkulationen abhängig sind.

1. Strategische Entscheidungen verzögern Marktchancen

Tabellenkalkulationsgestützte Prognosen führen zu Verzögerungen zwischen dem Zeitpunkt, an dem sich die Geschäftsbedingungen ändern, und dem Zeitpunkt, zu dem Führungskräfte beginnen können, auf der Grundlage dieser Informationen zu handeln.

Geschäftsbereichsleiter reichen Prognoseeingaben per E-Mail oder gemeinsam genutzten Ablagen ein. Anschließend konsolidieren die Treasury-Teams manuell Daten aus verschiedenen Formaten. Alle auftretenden Fehler müssen mithilfe von E-Mail-Ketten behoben werden. Zu dem Zeitpunkt, an dem die Prognose endlich abgeschlossen ist, hat sich das Geschäftsumfeld bereits verändert.

Wettbewerber, die automatisierte Prognoseplattformen verwenden wie Bargeldprognose für Ripple Treasury kann Trends schon Wochen früher erkennen und Strategien anpassen, während Unternehmen, die Tabellenkalkulationen verwenden, noch Daten sammeln.

Die Kosten dafür sind verpasste Akquisitionsmöglichkeiten, verzögerte Markteintritte und eine eher reaktive als proaktive strategische Positionierung.

2. Ungenauigkeiten bei Prognosen führen zu konservativer Liquiditätspositionierung

Unternehmen verlieren das Vertrauen in tabellenkalkulationsgestützte Prognosen, da die Genauigkeit durch manuelle Fehler und inkonsistente Eingaben von Geschäftsbereichen beeinträchtigt wird.

Wenn Prognosen die Ziele durchweg verfehlen, gleicht das Finanzministerium dies aus, indem es höhere Barguthaben und größere Kreditfazilitäten vorhält, als tatsächlich benötigt werden. Diese konservative Positionierung bindet Kapital, das Wachstumsinitiativen unterstützen oder die Kreditkosten senken könnte.

Laut dem Verband der Finanzfachleute, Unternehmen mit automatisierten Prognosesystemen erreichen deutlich höhere Genauigkeitsraten als Unternehmen, die auf manuelle Prozesse angewiesen sind.

Die versteckten Kosten: Beibehaltung des überschüssigen Betriebskapitals als Absicherung gegen Prognoseunsicherheiten.

3. Die manuelle Varianzanalyse verzögert die Problemerkennung

Tabellenkalkulationsbasierte Prognosen machen eine aussagekräftige Varianzanalyse in Echtzeit nahezu unmöglich. Wenn die tatsächlichen Werte von den Prognosen abweichen, müssen die Treasury-Teams manuell untersuchen, welche Geschäftsbereiche, Regionen oder Kostentreiber die Abweichung verursacht haben.

Dieser Prozess erfordert Querverweise auf mehrere Tabellen, das Senden von E-Mails an Geschäftsbereichsleiter mit Erläuterungen und das Zusammenfügen von Informationen aus getrennten Quellen. Bis das Finanzministerium versteht, warum eine Abweichung aufgetreten ist, sind Wochen vergangen und die Möglichkeit, Abhilfemaßnahmen zu ergreifen, hat sich verringert.

Unternehmen können keine Muster bei Fehlprognosen erkennen oder Frühwarnzeichen für Leistungsprobleme in Geschäftsbereichen erkennen. In einer Vertriebsabteilung, in der es zu Zahlungsverzögerungen bei Kunden kommt, tritt das Problem möglicherweise erst auf, wenn das Problem unternehmensweit auftritt.

Die Bargeldprognoseplattform von Ripple Treasury automatisiert die Varianzanalyse mit Drilldown-Funktionen, die sofort die operativen Faktoren identifizieren, die hinter den Prognoseabweichungen stehen.

4. Die Abkopplung der Geschäftsbereiche verringert die Qualität der Prognosen

Geschäftsbereichsleiter neigen dazu, tabellenkalkulationsgestützte Prognosen eher als Compliance-Maßnahme denn als strategisches Instrument zu betrachten. Sie können allgemeine Eingaben liefern, da der Prozess von ihrer betrieblichen Realität abgekoppelt zu sein scheint.

Die Struktur der Tabellenkalkulation entspricht oft nicht der Sichtweise der Geschäftsbereiche über ihre Geschäftstätigkeit. Vertriebsleiter verstehen die Pipeline-Kennzahlen und die Zahlungsmuster der Kunden, haben aber Schwierigkeiten, diese in eine Tabelle zu übersetzen.

Dieser Rückzug führt zu einem schädlichen Kreislauf: Schlechte Eingaben führen zu ungenauen Prognosen, was die Glaubwürdigkeit verringert und die Beteiligung der Geschäftsbereiche weiter verringert.

Unternehmen könnten die betrieblichen Erkenntnisse verlieren, die die Prognosegenauigkeit drastisch verbessern würden.

5. Fehlallokation der Fähigkeiten des Finanzteams schränkt den strategischen Wert ein

Treasury- und Finanzfachleute verbringen die meiste Zeit als Tabellenkalkulationskoordinatoren und nicht als strategische Analysten.

Zu den Aufgaben, die wertvolle Zeit in Anspruch nehmen, gehören die Suche nach verspäteten Eingaben, das Ausgleichen von Formatierungsinkonsistenzen, das Korrigieren fehlerhafter Formeln und das Konsolidieren von Daten aus mehreren Quellen.

Diese Aktivitäten hindern Finanzteams daran, sich auf hochwertige Aufgaben wie Trendanalysen, Optimierungsmöglichkeiten und strategische Beratung zu konzentrieren.

McKinsey & Company stellt fest, dass das moderne CFO-Mandat verlangt von Finanzführern, dass sie als strategische Partner und nicht nur als Finanzreporter agieren. Prognosen auf Tabellenkalkulationsbasis verhindern diese Entwicklung.

Der Compoundierungseffekt

Diese versteckten Kosten summieren sich im Laufe der Zeit. Da Unternehmen immer komplexer werden, werden Prognosen auf Tabellenkalkulationsbasis zunehmend unzureichend. Die Kluft zwischen Unternehmen, die auf Tabellenkalkulationen angewiesen sind, und Unternehmen, die moderne Prognoseplattformen verwenden, wird immer größer.

Unternehmen, die weiterhin auf Tabellenkalkulationen basieren, sehen sich mit zunehmenden Wettbewerbsnachteilen konfrontiert, während ihre Finanzteams weiterhin in manuellen Prozessen gefangen sind.

Erfahren Sie, wie automatisierte Liquiditätsprognosen kann diese versteckten Kosten eliminieren und genauere, schnellere Prognosen für Ihr Unternehmen erstellen.

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