Medir la precisión de una previsión de tesorería parece un concepto sencillo, pero puede resultar difícil de ejecutar. Si eres responsable de hacer previsiones en tu organización o te basas en las previsiones recibidas de otras personas, la medición continua de la precisión será una parte importante de tu proceso de previsión.

Sin una comprensión completa de la importancia de la precisión de las previsiones, no tendrá la confianza necesaria para utilizar las previsiones que genere con fines de elaboración de informes o de toma de decisiones, ni podrá impulsar mejoras en la precisión.

En las grandes organizaciones en las que la previsión de efectivo implica recopilar grandes cantidades de datos, puede resultar difícil saber qué medir y con qué frecuencia hacerlo. En este artículo, describiremos algunos factores preliminares que hay que tener en cuenta a la hora de mejorar la precisión de sus previsiones de efectivo con software de previsión de efectivo.

Consideraciones preliminares para el software de previsión de efectivo

Hay una serie de factores preliminares a tener en cuenta antes de dedicar tiempo a medir y rastrear la precisión de las previsiones de tesorería.

Datos de efectivo reales

Parece obvio, pero si no tienes acceso a tus datos de efectivo reales, no podrás medir la precisión. Los datos de efectivo reales, recopilados de los estados de cuenta bancarios o de los sistemas de contabilidad y ERP, son una entrada de datos clave para cualquier cálculo de medición de precisión.

El detalle de los datos de efectivo reales de los que disponga determinará el nivel en el que podrá medir la precisión. Por ejemplo, si solo tiene acceso a los saldos de caja al cierre, solo podrá medir la precisión de las posiciones de efectivo al cierre en su previsión.

Sin embargo, si tiene acceso a los datos del flujo de caja transaccional, puede medir la precisión de los diversos componentes de una previsión, como los flujos de caja operativos y de inversión.

Métricas definidas

Los procesos de previsión de efectivo en las grandes empresas implican recopilar enormes cantidades de información. A nivel básico, la previsión requiere un desglose de los detalles, que abarquen las posiciones de caja abiertas, las posiciones de caja cerradas y los flujos de efectivo clasificados en diferentes categorías (como las operativas y las de inversión), repartidos en varios períodos futuros. El volumen de datos sigue creciendo si se tienen en cuenta varias unidades de negocio, divisas y períodos de tiempo.

Es necesario centrarse para combatir los desafíos que plantea la administración de una gran cantidad de datos y complejidad. Empieza por centrarte en los elementos más importantes de tu previsión y, a continuación, amplía el alcance de tu medición cuando tengas una comprensión completa de tus métricas más importantes.

Horizonte temporal

El horizonte temporal de una previsión y su nivel de detalle tendrán un gran impacto en la medición de la precisión de la previsión. Si bien muchas personas saben de inmediato hasta qué punto quieren pronosticar en el futuro, ¿cómo se mide la precisión de una previsión multiperíodo?

Si bien no hay una respuesta fácil, comience por centrarse en los períodos de tiempo o fechas que más le importan. Puede ser una fecha de fin de mes, fin de año o una fecha de refinanciación mensual de la deuda. Identifique estas fechas y desarrolle su proceso de elaboración de informes de previsiones en función de ellas.

Ejemplo de pronóstico de horizonte temporal

• 1 mes, todos los días: administración diaria de efectivo y deudas, actualizada varias veces por semana

• Semana 13: Planificación a medio plazo Visibilidad final trimestral, actualizada una vez por semana

• 12 meses: planificación estratégica a medio y largo plazo y visibilidad de fin de año, actualizadas una vez al mes

Conclusión

Previsión de tesorería la precisión añade más seguridad a sus procesos financieros y fomenta una toma de decisiones más estratégica. Al centrarse en los datos de caja reales, las métricas definidas y los plazos adecuados, puede crear un enfoque de previsión más escalable. Comience con las métricas más importantes para establecer una línea de base y, a continuación, podrá trabajar para minimizar las variaciones a lo largo del tiempo con la ayuda de software automatizado de previsión de efectivo.

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