Автор:Раджагопал Рангараджан (старший менеджер по аналитике в AB-Inbev)
Точные прогнозы прибылей и убытков помогают компаниям составить хороший финансовый план на год. Это позволяет группе финансового планирования более осмысленно распределять ресурсы в компании. Для крупных компаний с высокой долей заемных средств, таких как AB-InBev, с годовой выручкой более 50 миллиардов долларов и с долгом, близким к 100 миллиардам долларов, точные прогнозы прибылей и убытков являются разницей между увеличением инвестиций, сокращением долга или увеличением долга. В 2019 г. перед Группой прогнозирования, входящей в состав Центра аналитики роста (GAC), глобального аналитического центра AB-InBev, была поставлена задача построить точные прогнозы прибылей и убытков от объемов до предельного вклада. (MACO), а затем распространить его на EBITDA. Global FP&A нацелена на группу прогнозирования, снизив дисперсию прогнозов MACO до менее чем 2,5%. С тех пор группа прогнозирования GAC регулярно составляет прогнозы прибылей и убытков для всей компании (около 125 комбинаций категорий "страна-напиток") каждый месяц до конца года и следующего финансового года. год. В 2020 и 2021 годах команде удалось уменьшить дисперсию MACO до менее 1,6 % по всему миру.
Что мы прогнозируем?
Мы начали с прогнозирования линий прибылей и убытков от объемов до MACO, где прогнозировались объемы, GTO, скидки и акцизные сборы, VIC и VLC, а чистый доход (NR) и MACO рассчитывались на основе других прогнозируемых строк.
Верхняя линия (NR) управляется
· Общий объем продаж (в HL)
· Цена/гл
· Скидки клиентам
· Акцизные/экологические налоги, уплачиваемые правительствам.
Практический результат (MACO) определяется
· Переменные производственные затраты (VIC), возникающие из затрат на закупку, производство и упаковку
· Переменные затраты на логистику (VLC) от транспортных и логистических затрат.
В предыдущем процессе команда Global FP&A собирала последние оценки (LE) прибылей и убытков из всех 6 зон, которые, в свою очередь, собирали прогнозы от всех бизнес-подразделений (BU) в зонах. В большинстве случаев эти прогнозы были основаны на интуиции Коммерческих/Финансовых команд внутри BU без какой-либо статистической строгости.
Наша цель состояла в том, чтобы построить надежные статистические прогнозы для всех линий прибылей и убытков для всех категорий стран с использованием передовых моделей машинного обучения.
Как мы подошли к решению проблемы?
Централизация данных
Различные источники данных были доступны с разной степенью детализации и периодичностью: от данных о прибылях и убытках на уровне страны, доступных ежемесячно, до объемов, которые были доступны ежедневно, до детализированных данных о прибылях и убытках, доступных на уровне региона-канала-SKU с ежемесячной периодичностью. Платформы доступности данных также варьировались от систем SAP, баз данных, таких как Vertica, до плоских файлов Excel и информационных панелей PowerBI.
Мы работали над централизацией всех доступных данных в нашем внутреннем озере данных (BrewDat), создав регулярную автоматизированную каденцию для приема и согласования данных из различных источников.
Построение модели с использованием бизнес-входов и предположений
Начнем с первой строки прибылей и убытков, которая представляет собой объем. Наша модель прогноза объемов на год вперед и на следующий год представляет собой многомерную ансамблевую модель следующего:
· Модель на уровне страны сверху вниз с ежемесячной периодичностью
· Модель ежедневных продаж с ежедневной периодичностью на уровне страны
· Подробный прогноз с ежемесячной периодичностью на уровне «Регион-канал-SKU» (если доступно)
Было важно, чтобы мы прогнозировали объемы не только на уровне страны, но и детализировали, потому что прогнозы объема продаж влияют на чистую выручку, а также на VIC и VLC, что в конечном итоге позволяет нам лучше прогнозировать MACO.
Некоторые из движущих сил и бизнес-входов, которые являются частью моделей объемов, включают:
· Макроэкономические показатели
· Погодные водители
· Демография
· Влияние COVID: во время блокировок из-за COVID в разных странах мы использовали различные факторы, такие как количество случаев COVID, смертность, уровень вакцинации, индексы жесткости правительства и т. д., и смоделировали возможные действия правительства с использованием эпидемиологических моделей.
· Цена (как на уровне страны, так и на уровне детализации) и запланированные изменения цен
· Бизнес-решения/входы, такие как уровни запасов, производственные мощности и возможности распределения
Как только мы получаем прогноз объема, мы переходим к прогнозированию других прибылей и убытков. Для других нерассчитываемых строк прибылей и убытков, таких как GTO, скидки, акциз/экологический налог и VIC/VLC, мы прогнозируем perHL для каждой строки, и на основе нашего прогноза объема мы получаем прогнозы прибылей и убытков и, в конечном итоге, рассчитываем чистую выручку и MACO. Как и объемы, другие строки прибылей и убытков также прогнозируются как на уровне страны, так и на более детальном уровне (регион-канал-артикул), где доступны данные.
Некоторые из движущих сил и бизнес-входов здесь включают
· Планируемое повышение цен
· Цены на товары
· Цены на энергию/топливо
· Инфляция
Совсем недавно команда также начала прогнозировать линии прибылей и убытков ниже MACO до EBITDA, используя те же принципы, что и линии прибылей и убытков выше MACO, и начала предоставлять прогнозы до EBITDA каждый месяц.
Прогноз потребления
Прогнозы прибылей и убытков GAC как на уровне страны, так и на детализированном уровне используются заинтересованными сторонами, включая команды Zone Commercial/FP&A, Global Commercial/FP&A и высшее руководство, включая генерального директора, CSO и финансового директора, через наши информационные панели PowerBI и Anaplan.
Что нового в прогнозировании прибылей и убытков?
Прогнозы диапазона
От предоставления только точечных прогнозов команда переходит к предоставлению прогнозов динамического диапазона для объема, чистой выручки и MACO. Мы строим эти диапазонные прогнозы, чтобы позволить высшим руководителям принимать более эффективные стратегические решения в рамках функций планирования, поскольку наличие статистического диапазона для прибылей и убытков может помочь определить возможные риски и возможности для бизнеса из-за неопределенностей и волатильности на рынке.
Прогнозирование продукта
Наш собственный продукт для прогнозирования под названием BrewVision находится в стадии разработки. Этот продукт/инструмент поможет демократизировать процесс прогнозирования и его использование в различных функциях планирования в организации. Ключевые особенности BrewVision включают в себя:
· Автоматическое извлечение данных из собственного озера данных (BrewDat)
· Запланированные и автоматизированные запуски модели для создания базовых прогнозов прибылей и убытков с использованием облачной платформы Azure.
· Уровень расширения бизнеса, позволяющий вручную обогащать статистические прогнозы для сбора локальной бизнес-аналитики и решений, которые не могут быть зафиксированы в виде данных.
· Панель инструментов для просмотра прогнозов как на уровне страны, так и на детальном уровне
· Инструмент интерактивного симулятора, позволяющий заинтересованным сторонам создавать свои собственные сценарии на основе движущих сил и бизнес-входов (например, календарь повышения цен/цен) и моделировать результаты прогнозов прибылей и убытков. Это позволяет демократизировать прогнозирование и в то же время позволяет заинтересованным сторонам лучше и точнее понимать влияние своих бизнес-действий.
· Принимать более эффективные инвестиционные решения на основе данных в рамках всей компании
Сводка
Как зрелая функция в GAC, которая уже обеспечивает точные прогнозы прибылей и убытков с дисперсией MACO менее 1,6% за последние несколько лет. В 21 финансовом году точные прогнозы финансовых показателей компании позволили AB-InBev сократить свой долг почти на 10 млрд долларов. Расширение возможностей прогнозирования прибылей и убытков за счет добавления диапазонных прогнозов и продукта прогнозирования BrewVision позволит принимать более эффективные стратегические решения за счет использования передовых моделей машинного обучения, в то время как симулятор позволит специалистам по бизнес-планированию планировать сценарии, проверять статистические прогнозы на основе моделей и использовать детализированные прогнозы для улучшения распределения ресурсов по странам/брендам.
Рекомендации
Этот пост изначально был размещен в https://3ai.in/pl-forecasting-enabled-by-analytics/
