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      疫情反復,如何管理應收對賬?

      2022-04-27 16:39:22

      根據時代數據公布的《2020年創業公司倒閉名錄》,僅2020年上半年,就有881家創業公司倒下,這些創業失敗的企業包括108家電子商務企業、66家本地生活類企業、9家農業企業和7家物流企業。這些都是和零售密切相關的企業,但大多默默無名,如果不是有相關公司的數據統計,他們的出現和消失也不會激起一絲浪花,更不會引起人們的注意。


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      我們的日常生活離不開這些連鎖零售企業。究竟是什么導致了這些企業的倒閉?是新冠肺炎疫情沖擊下現金流的斷崖式下降?還是快速擴張中的現金流斷裂?又或是應收賬款下的現金流隱患,疫情的引爆只是必然中的偶然?


      連鎖零售和其它零售業態不同,其重點在于“連鎖”兩個字。

      連鎖意味著單一門店經營模式成熟,具有可復制性,現金流可以隨著持續的開店擴張不斷回流,從而攤薄管理成本,形成規模效應。連鎖零售的模式基因決定了其現金流管理特別重要,因為任何一個小小的問題都會在擴張中被加杠桿放大,造成無法彌補的災難。而現金流管理中又屬應收賬款最為重要。


      01
      傳統應收賬款的問題:壓垮了連鎖零售的資金周轉
      我們先來看一個傳統零售業務是如何被應收賬款給拖垮的小故事。
      忠厚老實的老王每天早上去菜場買菜買蛋,在小區門口攤煎餅,買菜買蛋花費500元/天,收入1000元/天,關鍵是煎餅口味確實不錯,吃過的人都贊不絕口,一不小心成了網紅煎餅攤。
       
      有一次張老板吃過之后說:“老王啊,我在周邊有10個寫字樓,要不你到我的寫字樓里搞連鎖吧,我也不收你租金,還給你提供免費學徒跟你學著攤煎餅,我們煎餅錢月結怎么樣?”老王聽著租金不要,人工不要,收入能翻十倍,欣然允諾。
       
      連鎖店開起來后才發現,老王煎餅店的現金流非常緊張。10家煎餅店每天不得不墊資5000元(500元*10家),一個月下來要墊資10萬元(5000元*20天),月底應收賬款高達20萬元(1000元*20天),對一個老實巴交的老王而言,這20萬元的應收賬款很有可能會壓垮他這原來口碑爆棚的網紅煎餅攤。

      02
      數據時代應收賬款的問題:連鎖零售的經營數據散落一地
      隨著業務擴張,連鎖零售企業的結算渠道和訂單平臺越來越多,包括微信、支付寶、美團、京東、餓了么等,諸多結算渠道讓連鎖零售企業的管理變得復雜,海量的數據也會把實際經營淹沒,其中以應收賬款管理尤甚。
       
      傳統的應收賬款管理方法更偏重應收周轉天數等營業周期指標的管理。而隨著數據時代的到來,連鎖銷售行業的三方即時支付成為主要應收兌付形式,應收管理的重點也由賬期管理變為數據核對,這里包括本方銷售數據和電商平臺、第三方渠道數據的核對,即財務的應收確認環節(下文簡稱“交易核對”),以及電商平臺、第三方結算金額和銷售數據的匹配(下文簡稱“到賬核對”)。
       
      交易核對和到賬核對的真正價值是幫助經營者實時監控每一個門店的每一個渠道的訂單及收款情況,從而保證經營性現金流的流轉沒有缺口,并且通過數據呈現各連鎖門店的經營情況。
       
      以連鎖藥店為例:云南某連鎖藥店是A股上市公司,主要從事藥品、保健食品等健康產品的連鎖零售業務,門店數千家、賬戶數百個,對賬統計和分析耗時耗力。隨著電商平臺和電子支付的興起,公司與十多家O2O電商平臺和支付渠道、百多家醫保中心、十余家商業保險平臺進行有機合作,交易量達到每天數十萬單,即使擁有數十名財務人員,仍無法完成訂單級的精準核對。
       
      于是公司和見知數據一起基于數據互聯和數據分倉的核心思路,建立了集分析監控、收款核對一體化的對賬平臺,對集團應收數據進行智能化管理。

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      數據互聯

      數據作為連鎖銷售行業智能對賬平臺的基石,必須做到多渠道覆蓋、百分百接入。

      • 微信、支付寶、京東、銀聯、收錢吧、美團、餓了么、醫保、商業保險平臺等第三方數據以接口直連和SFTP等多種方式自動接入平臺,并智能識別導入的數據。
      • 數據由平臺進行規范、清洗、匯總為統一數據格式,核對結果輸出至財務系統自動記賬,形成業務流程的閉環。
      • 實現交易系統、第三方數據、銀行交易流水的數據互聯,實現數據的自動同步,提高數據維護效率,為企業沉淀財務數據資產。


      數據分倉

      依托見知數據對全國4000余家銀行及第三方支付交易流水的自動識別技術,和基于語義理解算法的分類標簽引擎,到賬的銀行流水數據會被自動標記為不同的類別,在業務層面實現數據的標準化和要素化。
       
      基于“to B”和“to C”銷售模式的差異,使用立體對賬框架,實現不同顆粒度對賬,例如交易核對分為:訂單級核對、店天級核對(如銀聯、現金)、店月級核對(“to B”端銷售或結算)。
      數據分倉的理念:
      加速對賬速度和核對精度


      數字時代應收對賬的基礎和場景發生變化,給連鎖零售行業的對賬帶來了新的挑戰,而新冠病毒疫情的反復始終在連鎖零售的上空又籠罩了一層不確定性,傳統的管理方式和擴張模式都已經逐步失效。
       
      與其坐以待斃,不如借著危機精細化梳理各個渠道的收款和訂單,搭建一個統一的應收對賬平臺,不僅可以解決短期現金流的回款問題,還可以幫助經營者看清楚實際的經營方向,從迷霧中尋找一條更具有可復制性的生存之道。
       
      可怕的并不是疫情的沖擊,畢竟需求始終在那里,只是被暫時壓抑了??膳碌氖?,如果企業在疫情中迷失而無法靈活應對多變的未來,那么倒下就只是時間問題了。



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      碼上開啟全渠道智能對賬平臺

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      圖片

      見知數據是一家專注于將人工智能等技術應用于企業級現金流分析與管理領域的科技公司,為行業領軍企業和金融機構提供適合的現金流分析與管理產品和服務。團隊核心成員來自一流高校及世界五百強,在財資管理、投資審計、算法技術、企業級IT開發和實施等領域均擁有十年以上經驗。


      見知數據迄今為止累計處理超過30萬億金額的流水交易大數據,對手方超過數百萬家,已獲35項軟件著作權、雙軟企業認證、ISO27001、27017安全認證,亦被評為上海市高新技術企業。


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