La pandemia de la COVID-19 puso de relieve (a menudo de manera dolorosa) la importancia de unas prácticas sólidas de gestión del riesgo de liquidez. Debido a las importantes interrupciones en las cadenas de suministro mundiales, la gestión del efectivo pasó de ser un objetivo importante a convertirse en una prioridad absoluta tanto para tesoreros como para ejecutivos durante la noche.

Sin embargo, es poco probable que este nuevo interés por la liquidez disminuya pronto. Como explicó Accenture en un informe reciente, la pandemia tiene «implicaciones duraderas para la forma en que trabajan las personas y el funcionamiento de las cadenas de suministro». Como resultado, una «respuesta al riesgo a largo plazo y eficaz tendrá que convertirse en una parte integral de los protocolos habituales» para garantizar el éxito de su organización en futuros tiempos de crisis.

Como la mayoría de los tesoreros saben, la previsión del flujo de caja es una parte integral del proceso de gestión del riesgo de liquidez de su empresa. Desafortunadamente, las previsiones de flujo de caja suelen tener mala reputación debido a la cantidad de tiempo que lleva ejecutarlas y a los cuestionables conocimientos que suelen generar.

Para ayudarlo a mejorar la confiabilidad de sus pronósticos y reducir el tiempo necesario para generarlos, hemos compilado una lista de las mejores prácticas de pronósticos de efectivo que recomendamos adoptar.

1. Adopte un proceso de previsión del flujo de caja basado en datos

Somos los primeros en admitir que «basarse en los datos» es un poco cliché en el mundo empresarial actual. Sin embargo, es muy difícil mejorar la gestión de la liquidez sin utilizar los datos reales de las transacciones de la empresa.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que un proceso de previsión basado en datos no consiste en crear un informe perfectamente preciso, sino en aprovechar los datos para comprender su negocio.

Muchos tesoreros suelen dedicar horas (e incluso días) a recopilar y manipular sus datos en un esfuerzo por lograr una previsión perfectamente precisa. Pero la realidad es que una precisión del 100% es notoriamente difícil de lograr y no es necesaria si un informe menos preciso proporcionaría la misma información con menos esfuerzo.

Por lo tanto, para centrarse más en los datos, céntrese en encontrar formas de obtener información útil de sus datos en lugar de tratar de crear la previsión más precisa posible.

2. Automatice la recopilación de datos de flujo de caja

Muchas organizaciones utilizan hojas de cálculo para gestionar sus procesos de previsión. Sin embargo, si bien las hojas de cálculo son una herramienta sin la que pocos tesoreros podrían operar, la automatización de las previsiones es más adecuada para ayudar a las empresas a crear un proceso de previsión basado en datos.

En primer lugar, dado que las previsiones basadas en hojas de cálculo requieren que recopiles y transformes a mano, hay más margen para el error humano. Como resultado, los tesoreros suelen dudar de lo que les dicen sus pronósticos y necesitan más tiempo para confirmar si lo que han aprendido es correcto.

Sin embargo, muchas empresas con las que trabajamos y que utilizan hojas de cálculo también nos dicen que dedican el 80% de su tiempo a crear sus informes. Como resultado, tienen poco tiempo para analizarlos a fin de obtener información sobre su negocio.

La automatización de las previsiones puede resolver ambos problemas. Dado que la automatización extrae los datos directamente de su ERP o de sus sistemas bancarios, reduce la cantidad de trabajo necesaria para elaborar una previsión y prácticamente elimina la posibilidad de errores.

Como resultado, tiene más tiempo para analizar y más confianza en que lo que aprende del análisis es confiable.

Por ejemplo, Peak Toolworks utilizó nuestra plataforma para automatizar su proceso de previsión de flujo de caja y ahorró cientos de horas cada año y, al mismo tiempo, mejoran la fiabilidad de sus informes:

«Nuestro proceso ha mejorado considerablemente y tenemos una previsión de tesorería completa al final del primer día hábil de la semana, en lugar del cuarto día, y estamos seguros al 100% de su precisión».

— Ben Stilwell, director financiero de Peak Toolworks

3. Utilice un período de pronóstico de 13 semanas

En términos generales, cuanto más hacia el futuro mire la previsión, menos datos habrá disponibles para producir una proyección detallada y precisa de su posición de caja. Por este motivo, la mayoría de los tesoreros basados en datos utilizan Flujo de caja de 13 semanas pronósticos porque normalmente hay datos suficientes para una precisión a corto plazo y suficiente visibilidad futura para permitir la toma de decisiones estratégicas.

Un pronóstico de 13 semanas también es ideal porque:

• Proporciona una visibilidad ideal para evaluar el riesgo de liquidez. Dado que normalmente hay datos suficientes para ofrecer una visión precisa de las próximas semanas, las previsiones a 13 semanas ayudan a identificar y planificar la escasez de efectivo antes de que se convierta en algo urgente. Por ejemplo, con una previsión a 13 semanas, podrías identificar un posible déficit varios meses antes de que se produzca, lo que daría a tu equipo de tesorería tiempo suficiente para gestionar la financiación bancaria o revisar las opciones de préstamos interempresariales.
• Le ayuda a administrar el efectivo sin afectar la planificación a largo plazo. La planificación a más largo plazo, como los aumentos de ingresos o la reducción de gastos, puede extenderse años en el futuro. El uso de una previsión de 13 semanas le permite planificar las necesidades de efectivo a medio plazo sin afectar a esos planes. Por ejemplo, con una previsión de 13 semanas, planifica el pago de la deuda o las inversiones a corto plazo sin afectar al presupuesto anual.
• Es adecuado para bancos e inversores. Dado que el período de 13 semanas suele proporcionar datos suficientes para ser precisos, es una medida clave de un buen control financiero desde la perspectiva de un banco o un inversor. Por lo tanto, según la estructura de propiedad, las deudas, las relaciones o el estado de inversión de su empresa, utilizar una previsión de 13 semanas podría ayudar a demostrar la salud financiera de su empresa.

4. Utilice un pronóstico continuo

Aberdeen e IBM descubrió que las previsiones continuas mejoran la precisión de los ingresos previstos y presupuestados en aproximadamente un 14% en comparación con el proceso estático de previsión y presupuestación que utilizan muchas organizaciones. Sin embargo, más importante que la precisión es el hecho de que pronósticos continuos proporcionan a las empresas una mayor agilidad, algo que demuestra una investigación de McKinsey aumenta el rendimiento financiero entre un 20 y un 30% en promedio.

Por ejemplo, si la demanda de productos disminuye repentinamente, una previsión estática le impediría ajustarla para adaptarse a esos cambios hasta el próximo período de previsión. Como resultado, te resultaría más difícil entender cómo la pérdida de ingresos podría afectar a tu capacidad de pagar a los proveedores.

Una previsión continua, por otro lado, le proporcionaría una visión más precisa de su efectivo, lo que facilitaría la optimización del momento de cualquier gasto que hubiera planificado (o la financiación que pudiera necesitar obtener para cubrir sus gastos).

Como era de esperar, una encuesta de 2020 entre profesionales financieros realizada por el Asociación de Profesionales Financieros descubrió que la mayoría de los participantes en la encuesta tienen la intención de adoptar pronósticos continuos en un futuro próximo.

La visibilidad en tiempo real permite una mejor toma de decisiones

Como destacó PwC en su Estudio sobre el capital circulante 20/21, «es necesaria una transparencia ascendente en tiempo real» para gestionar adecuadamente los riesgos de liquidez. Sin embargo, la mayoría de las empresas necesitan mucho tiempo para lograr ese tipo de transparencia con las hojas de cálculo, debido a la gran cantidad de datos que tienen que recopilar y manipular a mano simplemente para elaborar sus previsiones.

Como resultado, muchas de las principales firmas de investigación y consultoría, como Accenture y Deloitte ahora recomiendo alejarse de los modelos históricos y pasar a las plataformas de análisis y la automatización para la gestión de riesgos.

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