Практические приёмы анализа дебиторской задолженности организации

Комментарий

Обращает на себя внимание плохие показатели по отделу № 5. Многократно низкий по сравнению с другими показатель доли предоплаты в товарообороте отдела свидетельствует о рискованной кредитной политике. Превышение доли отдела в дебиторской задолженности над долей отдела в товарообороте, при этом высокий, по сравнению с другими отделами, показатель доли дебиторской задолженности отдела в совокупном товарообороте при примерно одинаковых оборотах за квартал по дебету и кредиту счёта 62, свидетельствует о наличии тяжёлого груза прошлых ошибок – очень рискованной в прошлом кредитной политике, приведшей к образованию практически безвозвратных долгов. Таким образом, требуется специальный анализ  по оценке эффективности работы данного отдела и его менеджеров.

   Оценка показателей работы остальных отделов свидетельствует об ответственном, в целом, подходе менеджеров к принятию решения о предоставлении товарного кредита.

При группировке результатов по менеджерам можно использовать следующую классификацию.

Группа 1 – менеджеры практически не имеют дебиторской задолженности, их деятельность очень эффективна, в отделах необходимо организовать изучение их опыта.

Группа 2 – вклад менеджеров в общий товарооборот  примерно в 2 раза превышает их вклад в формирование дебиторской задолженности.

Группа 3 – вклад менеджеров в товарооборот соответствует их вкладу в формирование задолженности. 

Группа 4 -  вклад менеджеров  в общий товарооборот много меньше вклада в формирование дебиторской задолженности, менеджеры данной группы являются основными генераторами дебиторской задолженности.

Данная классификация полезна при установлении менеджерам лимитов по предоставлению товарного кредита.

Поскольку в отделах имеются менеджеры с хорошими показателями, возможно, руководителю отдела следует более равномерно распределять нагрузку среди менеджеров, а также организовать обучение отстающих эффективным методам и приёмам работы.

Использование  метода группировки по Клиентам позволяет получить самые ценные результаты.

Как уже отмечалось выше, по результатам расчёта оборачиваемости дебиторской задолженности клиентов любого отдела можно разбить на 4 группы.

Группа 1 – все Клиенты в данной группе имеют коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности равный 0. В данную группу входят безнадёжные должники, а также клиенты, задерживающие платежи более чем на 30 дней.

Группа 2 – у Клиентов данной группы коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности ниже среднего среди прочих клиентов-дебиторов 3.

Группа 3 - у Клиентов данной группы коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности выше среднего среди всех клиентов-дебиторов.

Группа 4 – Клиенты, не имеющие дебиторской задолженности.

Поскольку любой клиент в момент отгрузки ему товара по отношению к организации имеет одно из трёх возможных состояний:

а) уже имеет дебиторскую задолженность перед нами (кредит);

б) не имеет долга (без предоплаты);

в) внёс предоплату за товар (предоплата),

то в нижеследующей сводной таблице каждая группа разбита на три вышеуказанные подгруппы, при этом производится сравнение доли подгруппы в дебиторской задолженности с ее долей в обороте организации (отдела), а также сравнение величины товарооборота подгруппы и приходящейся на неё дебиторской задолженности с последующим месяцем. В качестве базы принимаем январь месяц. Анализируя полученную динамику, с помощью данного метода  можно определить, какое влияние на состояние дебиторской задолженности сильнее – «качество»  Клиента или  условия его кредитования со стороны организации. Таким образом, руководство организации может определить либо необходимо изменить условия кредитной политики, либо усилить требовательность к менеджерам по продажам.

Пример 4.(Все цифры условные)

  Из таблицы видно, что предоплата при работе с дебиторами не применяется. В тоже время, предоплата производится с клиентов, не имеющих дебиторской задолженности перед организацией (группа 4). Что свидетельствует о неравномерности применения со стороны менеджеров условий кредитной политики к клиентам. С января месяца наблюдается уменьшение доли группы 2 в отгрузках по кредиту, т.е. не производятся новые отгрузки, если клиент уже имеет задолженность. В марте доля в обороте этой группы возросла почти в 3 раза.

Улучшилась работа с клиентами из группы 3 – более, чем в 2 раза  возросла их доля в обороте. Вышесказанное свидетельствует об усилении требовательности менеджеров к работе с клиентами организации (отдела).

Обращает внимание уменьшение в марте  в группе 4 доли клиентов, работающих по предоплате. Возможно, это связано с задержкой со стороны организации отправки товара клиенту. Делая предоплату, клиент ожидает от контрагента оперативной отправки товара. Задержка в отправке товара приводит к отказу клиента работать с организацией на авансовых условиях и переходу в расчётах на оплату по факту. Об этом свидетельствует увеличение доли подгруппы «без п/оплаты» в группе 4. Этим допущением можно объяснить  падение продаж по группе в марте, хотя до этого месяца товарооборот рос. Поэтому необходим анализ обработки заявок отделом логистики и создание процедур и схем движения товара с нормированием времени на каждой операции.

Обращает внимание резкие провалы в товарообороте по группам 2 и 3 в январе-феврале. Такая волатильность происходит тогда, когда ожидаемую закупку не производит крупный Клиент.Желая компенсировать падение товарооборота, менеджеры вынуждены расширить кредитование менее крупных и менее проверенных Клиентов или отгружают товар крупным Клиентом при наличии у них долга перед организацией, что подтверждается опережающим ростом дебиторской задолженности (группы 2,3 февраль-март). Данный тезис подробно рассматривается при анализе динамики объёма продаж и дебиторской задолженности по клиентам организации(отдела) (по месяцам). 

Для целей подобного анализа определим, сколько Клиентов формируют 85 % товарооборота, рассчитанного с начала момента наблюдения по момент анализа нарастающим итогом. В дальнейшем это количество будем называть базовый список. Результаты расчётов по каждому клиенту в каждом месяце удобно группировать в таблице следующего вида.

Посмотрим, какая доля в продажах по каждому месяцу приходится на этих Клиентов.

Предположим, получились следующие значения.

Месяц	Доля в обороте	Доля в ДЗ отдела	Прирост продаж
январь	87,87%	84,23%	1,00
февраль	85,64%	78,42%	0,64
март	84,74%	88,68%	0,64

Отмечаем, что темп падения продаж среди крупных Клиентов почти в точности в каждом месяце соответствует падению продаж по отделу в целом (см. таблицу из примера 4). Таким образом, от поведения и технологии обслуживания крупных Клиентов зависит существенным образом товарооборот организации.

Как отмечалось, в условиях падения продаж по одному крупному Клиенту менеджеры отдела предпринимают попытки увеличить продажи со стороны других крупных или менее крупных Клиентов, а также путём привлечения новых. Попытки расширения бизнеса всегда встречают сопротивление рынка (так как существует конкуренция). Расширение происходит тогда, когда уменьшается доля Клиентов базового списка в составе Клиентов каждого месяца , формирующих установленный нами 85 % -й объём продаж. Клиентов, формирующих указанный уровень оборота в каждом месяце, формируют список «85». Рассчитав долю товарооборота в каждом месяце, приходящийся на Клиентов из базового списка, формирующих 85 %-й уровень товарооборота нарастающим итогом, можно оценить степень сопротивления рынка и  пределы расширения. При этом всегда обращаем внимание на долю сгруппированных клиентов в дебиторской задолженности и товарообороте.

Предположим, получились следующие значения.

Как видим, доля базовых (крупных) клиентов не меняется существенным образом, т.е. закупки клиентов, входящих в базовый список, оказывают существенное влияние на товарооборот отдела. Поскольку доля Клиентов списка упала не сильно, а в марте по сравнению с февралём всего на 2,13 %, то уровень сопротивления рыночной среды можно оценить как сильный. Попытки увеличения товарооборота за счёт Клиентов, не входящих в базовый список, к существенным изменениям не привели. В случае, если погашение дебиторской задолженности другими клиентами базового списка осуществляется медленно (т.е. с просрочкой), то увеличение задолженности даже по одному клиенту приводит к резкому снижению ликвидности всей организации. Таким образом – в условиях сильного сопротивления рыночной среды для увеличения товарооборота менеджеры вынуждены идти на смягчение условий кредитования базовых (крупных) Клиентов, что приводит к увеличению рисков.

Рассмотрим, в каком направлении происходит изменение дебиторской задолженности  под воздействием сильного сопротивления рыночной среды,  т.е. как это сказывается на качестве дебиторской задолженности. Для этого необходимо сравнить цепные индексы динамики товарооборота и дебиторской задолженности с долей в дебиторской задолженности организации Клиентов базового списка, формирующих 85 %-й оборот подразделения. В качестве базы примем клиентов списка, формирующих 85 %-й оборот в месяце с максимальным объёмом продаж и сравним с товарооборотом  этих клиентов в последующие месяцы, с величиной дебиторской задолженности и с долей дебиторской задолженности клиентов списка в общей дебиторской задолженности организации.

Предположим, получились следующие значения.

Как видим, при падении оборота в марте почти в 2 раза по сравнению с январём, дебиторская задолженность уменьшилась всего на 20 %, что объясняется выше отмеченным смягчением кредитования  Клиентов списка. Уменьшение доли дебиторской задолженности Клиентов базового списка в дебиторской задолженности организации объясняется (на основе аналитических таблиц) уменьшением, начиная с февраля, закупок со стороны базовых (крупных) Клиентов. Причиной этого могло стать увеличение со стороны организации времени с момента получения денег от клиента до момента отправки товара ему. Данный вывод подтверждается отмеченным выше падением продаж подгруппы «по п/оплате» группы 4 в марте. Увеличение продаж путём расширения кредитования мелких и, соответственно, менее проверенных клиентов приведёт к серьёзным рискам. Таким образом, ухудшение обслуживания базовых Клиентов приводит к уменьшению закупок с их стороны, что в  условиях сильно конкурентного рынка, характеризующемся сильным сопротивлением рыночной среды, приводит к резкому ухудшению качества дебиторской задолженности и чревато серьёзными убытками.

Оценим пределы расширения за счёт менее крупных Клиентов.

Резервы расширения зависят от объёма закупок Клиентов, обеспечивающих 85 % -й уровень в каждом месяце (список «85»), но не входящих в базовый список. Исходим из предположения, что менеджерам организации удастся поднять товарооборот каждого «резервного» клиента до максимального среди них уровня.

  При этом важно, чтобы доля в обороте данных клиентов превышала  их долю в дебиторской задолженности организации – только в этом случае расширение будет качественным.

Предположим, получились следующие значения.

Месяц	Доля резерва в товарообороте	Доля резерва в дебиторской задолженности
январь	2,40 %	5,9 %
февраль	0,82 %	3,4 %
март	1,1 %	4,00 %

Как видно, доля резерва в рассматриваемых месяцах незначительна в товарообороте. Отмеченное нами выше смягчение условий кредитования клиентов не привело к росту товарооборота, при этом наблюдается ухудшение качества дебиторской задолженности «резервных» клиентов.

Общий вывод аналитика, проводившего анализ, таков - резервы увеличения товарооборота путём смягчения условий предоставления товарного кредита без ущерба качества дебиторской задолженности практически отсутствуют. Ухудшение обслуживания базовых Клиентов приводит к уменьшению закупок с их стороны, что в  условиях сильно конкурентного рынка, характеризующегося сильным сопротивлением рыночной среды, приводит к резкому ухудшению качества дебиторской задолженности и чревато серьёзными убытками. Существенным фактором, влияющем на товарооборот организации, является технология обслуживания крупных Клиентов, что определяется уровнем логистики её товарных потоков. Для разработки обоснованных рекомендаций целесообразно провести анализ оборачиваемости товарных запасов по организации, динамики маржинального дохода по подразделениям организации и видам товаров. Полученные данные будут использованы для построения оптимальной модели управления товарными запасами.

Применённая выше методика свидетельствует, насколько тесно состояние дебиторской задолженности организации связано со всеми аспектами её хозяйственной деятельности. Глубокий анализ дебиторской задолженности позволяет определить ключевые направления дальнейшего анализа хозяйственной деятельности, что приводит к оперативному поступлению информации руководству организации для принятия решения.