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KPI’s del área de clientes: Una experiencia de BI




Con el inicio del mes, uno de nuestros clientes ha arrancado un proyecto de Business Intelligence, que cubre diferentes áreas de la compañía. Ha sido un trabajo intenso de definición y acceso a la información, pero ya se ha llegado al momento de la explotación en real, tras el período de test previo.

Y podríamos detenernos en el esquema final del área del Credit Manager. Como siempre, el objetivo era tener una información relevante sobre la situación de deuda de clientes. De hecho, en el momento inicial se partió de un esquema muy simple:

La compañía hace procesos diarios de facturación.Como la compañía quiere tambien incorporar el riesgo por pedidos aceptados pero aún no servidos, se incorpora en el el concepto “riesgo” los pedidos recibidos y autorizados pendientes de servir (valorados y con impuestos incluidos).

Y a partir de aquí se decidió establecer una serie muy corta de KPI, con un escalado de información (drill-down) que pueda ir desde el nivel más global (compañía) hasta el detalle de cliente. La jerarquía definida ha sido: Compañía / cliente –grupo/ cliente (NIF), dado que la compañía, aunque está estructurada en divisiones comerciales, mantiene los riesgos de forma centralizada.

Los KPI´s definidos han sido:

1.-ATRASO MEDIO DE COBRO

Se analizan las facturas cobradas en un período “desde-hasta”. Es la media ponderada, por importes, de los días entre la fecha de vencimiento y la fecha de cobro. Si se trata de un impagado, deben ser las fechas entre el vencimiento del efecto original, y el cobro (por cheque, transferencia o por otro efecto) de la deuda.

2.- ANTIGÜEDAD DE LA DEUDA PENDIENTE

Se analiza la deuda vencida pendiente de cobro a una fecha determinada (fin de mes).Es la media ponderada, por importes, de los días entre la fecha de vencimiento de la deuda ya vencida (facturas vencidas no cobradas o efectos impagados no recobrados) y el día de análisis.

3.- PLAZO DE FACTURAS EMITIDAS EN UN PERIODO

Se analiza el plazo medio ponderado al que se ha realizado la facturación en un período.

Todos estos cálculos son medias ponderadas. Por lo tanto, si guardamos de cada mes el total sumatorio de importes, el sumatorio de días y el sumatorio de los productos, podemos obtener el dato a 1 mes, un trimestre o el período agrupado que se desee. En una primera aproximación no se van a utilizar códigos semafóricos para la visualización de la información.

4.- VOLUMEN DE RIESGO VS. LIMITE DE RIESGO

Se enfrenta el riesgo vivo actual (vencido y no vencido) al límite de riesgo autorizado. Es una situación que permite un análisis semafórico: “verde” (límite no superado), “amarillo” (superado en menos de un n%) o “rojo” (superado en más de un n%).

5.- RIESGO EVALUADO COMO DIAS-VENTA

Utilizaremos el SDO corregido, es decir, al riesgo vivo le deduciremos las ventas mes a mes, considerando 30 0 31 días, y en el último mes haremos el prorrateo de las ventas del mes en días.

Como se cuenta con herramientas de drill-down, se podrán analizar los datos desde el punto de vista de compañía, de cliente-grupo (para evaluar acumulación de riesgos a nivel de clientes que formen parte del mismo Grupo empresarial) y de cliente a nivel de NIF, pudiendo llegar a nivel de factura.

Para poder disponer de toda esta información, la “metadata del sistema BI” incorpora los siguientes datos:

De los sistemas contables de clientes:

  • Compañía.
  • Cliente con sus datos de identificación (teléfono, mail, persona de contacto).
  • Jerarquía comercial del cliente (Director-Jefe área-vendedor).
  • Límite de crédito del cliente.
  • Limite concedido por la compañía de seguros.
  • Calificación del cliente.Informes (como por el momento no están en la ficha del cliente se incorporaran, cuando se disponga, manualmente).
  • Fecha de factura.
  • Fecha de vencimiento.
  • Fecha de cobro.
  • Importe pendiente, deduciendo cobros parciales (las notas de abono van con signo negativo).
  • Medio de cobro.
  • Identificación de impagado.
  • Fecha de recobro del impagado.

Los datos que se necesitan del área de pedidos son:

  • Pedidos autorizados pendientes (con fecha entrega prevista).
  • Pedidos pendientes de autorizar (no se incorporan al importe de riesgo).
  • Pedidos retenidos (no se incorporan al importe de riesgo).

Esta información permitirá bloquear un pedido autorizado en el caso de que antes de su entrega, se produzca una incidencia de cobro.

Lógicamente, el BI generará toda una serie de “listados diarios” que serán distribuidos entre los responsables comerciales, según su responsabilidad sobre clientes, para que mantengan una información actualizada.

Y con esto arrancamos. Las siguientes fases de desarrollo de información (costes de atrasos, circularización de mensajes con incidencias…) ya están planificados. Pero un camino de 10.000 millas, como diría Confucio, empieza con un solo paso. Y este paso es grande.

2 Comentarios en KPI’s del área de clientes: Una experiencia de BI

  1. El Tonto del Pueblo // 17 septiembre, 2014 en 3:10 // Responder

    Cuando veas un Dashboard echa a correr… Por que no le vale ni al que lo diseño… Queda tan bonito como inútil es. Y esto te lo dice uno que ha visto, diseñado, pensado, usado y llegado a la conclusión que está de PM para vender una Aplicación y les gusta un h… mencionarlos y llenarse la boca los consultores… Pero para gestionar no valen para nada, como dijo alguno si me te lees de verdad WSJ de cabo a rabo todos los días, es que no haces nada más que leer.

    Lo mismo si te dedicas a ver el riesgo de los Clientes en Tiempo Real se te va el día haciendo el Gili porque tu información será siempre falsa (nunca tienes todas las variables actualizadas al mismo tiempo) y volátil… Estarás usando la regla del paleto y no la famosa de Vilfredo Pareto… Por mucho que el Consultor o Teórico de turno se empeñe y si además lo diseminas por email al resto de la Organización… Deberían encerrarte como un peligro público a la productividad.

    Al próximo consultor que se empeñe en ponerte semáforos, comentale si no se ha enterado que los vehículos de Google, si esos que van solos no los necesitan y los pruebas empíricas demuestran que al eliminarlos aumenta la eficiencia de las intersecciones si los vehículos se comunican entre ellos. Y que ya que le has informado, se olvide de semáforos y que los ordenadores están para prever y no para poner luces ni sacar listados… Sino para decirme cual es el próximo que no me va a pagar y si no sabe como, mejor se vaya a su pueblo a consultar con una roca gorda y cuando tenga la respuesta vuelva… Que para faroles nos bastamos solos.

    • El Tonto del Pueblo // 17 septiembre, 2014 en 3:23 // Responder

      Si no es capaz de predecir (proactivamente) esto que llaman BI (Business Intelligence) deberían llamarle BS (business stupidity o mejor traducido Bull Shit).

      A todos los consultores se les olvidó estudiar estadística, probabilidad avanzada y todo lo que venía después relacionado con los modelado, simulaciones, redes, inteligencia artificial, etc… y se pasaron directamente a Excel, y se olvidaron de que también existía Mathematica, R, MATLAB, SPSS, etc…

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