По этой шкале всех клиентов можно разделить на несколько групп по уровню надежности: 1) группа клиентов повышенного риска, 2) группа клиентов особого внимания, 3) группа надежных клиентов и 4) группа «золотых» клиентов. Подобная классификация позволяет оценить риски и расставить приоритеты при разработке политики кредитования. В зависимости от кредитоспособности покупателя выбираются условия предоставления кредита: длительность отсрочки платежа, размер и условия предоставления скидок; форма штрафных санкций и т. д.
Внутрифирменные стандарты ЗАО «Агрофирма Оптина» предоставления кредита могут базироваться на следующих допущениях:
1) клиент набирает менее 50 баллов по шкале надежности, тогда кредит не предоставляется, расчеты ведутся по предоплате или по факту;
2) клиент набирает от 50 до 70 баллов — ему предоставляется ограниченное кредитование;
3) клиент, набравший более 70 баллов, имеет право на получение кредита на стандартных условиях.
Наиболее объективным способом формирования кредитного рейтинга клиентов является выделение группы VIP-клиентов, обеспечивающих компании наибольший объем продаж. Предоставление клиенту товарного кредита эффективно тогда, когда его доля в товарообороте превышает его долю в совокупной дебиторской задолженности. При решении этих вопросов на помощь приходит ABC-XYZ анализ. Рассмотрим его методику для ЗАО «Агрофирма Оптина».
Имеются данные о товарообороте ЗАО «Агрофирма Оптина» за первое полугодие 2008 г. (таблица 3.5).
Таблица 3.5- Товарооборот ЗАО «Агрофирма Оптина»
Клиент | Объем продаж за 6 месяцев, тыс. руб. | Итого | Процент | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |||
1. ИП Батищев | 5472 | 5677 | 6152 | 5405 | 5501 | 6219 | 34426 | 28 |
2. ИП Гуров | 4986 | 3242 | 2587 | 2622 | 2374 | 2795 | 18606 | 15 |
3. ТД Калужские сыры | 3100 | 2867 | 3585 | 3368 | 3416 | 5660 | 21996 | 18 |
4. Продо-маркет | 1651 | 1622 | 1385 | 2654 | 2485 | 4076 | 13873 | 11 |
5.Галтранс | 896 | 1615 | 2506 | 1996 | 2063 | 2189 | 11265 | 9 |
6. Ветеран | 1359 | 1198 | 1100 | 1480 | 1464 | 1887 | 8484 | 7 |
7.ДОУ № 1 | 1214 | 26410 | 3056 | 2642 | 4880 | 466 | 14898 | 12 |
Итого | 18675 | 18861 | 20370 | 20167 | 22183 | 23292 | 123548 | 100 |
Распределение клиентов по группам осуществляется по следующему алгоритму: рассчитывается доля товарооборота по каждому клиенту в общей сумме товарооборота всех покупателей, а затем клиенты распределяются по группам А, В, С в порядке убывания их доли в совокупном товарообороте. В группу А включаются клиенты, приносящие основную часть выручки - 70—80 % от объема продаж; в группу В — клиенты, на которых приходится 10—20 % товарооборота предприятия и закупки которых невелики, но стабильны; в группу С попадают остальные клиенты.
На результаты анализа накладываются данные о соответствующей доле дебиторской задолженности, приходящейся на каждую группу клиентов (таблица 3.6).
Таблица 3.6 - Результаты ABC-анализа дебиторской задолженности ЗАО «Агрофирма Оптина» за I полугодие 2008 г.
Распределение клиентов | Объем продаж | Доля в объеме продаж, % | Клиенты | Доля в дебиторской задолженности, % |
Группа А | 89926 | 73 | 1, 2, 3, 4 | 56 |
Группа В | 25138 | 20 | 5, 6 | 38 |
Группа С | 8484 | 7 | 7 | 6 |
Итого | 123548 | 100 | 100 |
Таким образом, клиенты группы А обеспечивают 73 % общего товарооборота ЗАО «Агрофирма Оптина» и их доля в дебиторской задолженности составляет 56 %. Покупателям этой группы довольно эффективно предоставление товарного кредита, так как их доля в товарообороте превышает долю в совокупной дебиторской задолженности, чего нельзя сказать об оставшихся двух группах.
Подобное разделение клиентов на группы может быть использовано как ориентир для взаиморасчетов с ними, для принятия решений по дифференциации предоставляемых клиентам скидок, по максимальным объемам кредита, проценту необходимой предоплаты и т.д.
Возможно также проведение XYZ-анализа дебиторской задолженности. С помощью этого анализа выявляются тенденции изменения взаимоотношений с отдельными клиентами. Клиенты классифицируются по стабильности осуществляемых ими закупок, т. е. по значению коэффициента вариации выбранного показателя (например, объема реализации).
Определим коэффициент вариации объема реализации по каждому клиенту ЗАО «Агрофирма Оптина» по формуле:
, (3.2)где vi- - коэффициент вариации для i-го клиента; Вi - товарооборот i-го клиента за соответствующий месяц I полугодия 2008 г.; В - среднее значение товарооборота за период; 6 - расчетный период, в мес. Результаты расчетов представим в таблице 3.7.
Таблица 3.7 Расчет коэффициентов вариации объемов реализации по клиентам ЗАО «Агрофирма Оптина» за I полугодие 2008 г.
Наименование клиента | Коэффициент вариации, % | Группа |
1. ИП Батищев | 5,71 | X |
6. Ветеран | 17,78 | Y |
3. ТД Калужские сыры | 25,13 | Y |
5.Галтранс | 27,26 | Z |
2. ИП Гуров | 28,51 | Y |
4. Продо-маркет | 39,60 | Z |
7.ДОУ № 1 | 56,49 | Z |
Теперь нужно отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации и определить группы X, Y и Z.
Рекомендуемое распределение:
Группа X — объекты, коэффициент вариации по которым не превышает 10%.
Группа Y — объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10-25%.
Группа Z — объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%
Таким образом, результаты XYZ-анализа по клиентам ЗАО «Агрофирма Оптина» будут следующими.
Наиболее стабильную величину закупок демонстрирует клиент № 1, так как только он попал в группу X с минимальным значением коэффициента вариации (5,71%). Группу Y составляют клиенты № 2 и № 6, а самой многочисленной является группа Z, в которую входят остальные 4 клиента изучаемой организации.
Итоговые результаты ABC-XYZ-анализа обобщаются в матрице, по вертикали которой указываются группы А, В, С, по горизонтали - X, Y, Z . (Приложение).
Таким образом, матрица распределяет всех дебиторов на 9 групп, каждой группе соответствует свой уровень надежности, который уменьшается по диагонали матрицы от левого верхнего угла к правому нижнему. Матрица позволяет сделать следующие выводы: для четырех из семи анализируемых клиентов характерна нестабильность закупок, причем у клиента № 2 она совмещается с высокой долей в товарообороте ЗАО «Агрофирма Оптина» — на него нужно обратить особое внимание при заключении дальнейших договоров.
У клиента № 1 самая высокая доля в дебиторской задолженности компании, но она вполне оправданна, поскольку он единственный входит в число стабильных клиентов по уровню закупок и у него высокая доля в общем товарообороте предприятия.
Результаты распределения клиентов по группам риска неплатежеспособности направляются главному бухгалтеру, который в свою очередь использует их при определении сомнительности того или иного долга.
После распределения всех дебиторов по группам с разным уровнем кредитного рейтинга финансовый менеджер работает над определением групповых условий коммерческого кредитования — определяет оптимальные стоимость кредита, срок кредитования и размер предоставляемого кредита.
Ключевым является определение оптимального срока кредитования (периода инкассации) дебиторской задолженности. При этом в условиях кризиса важна не столько сама продолжительность оборота дебиторской задолженности, столько то, чтобы она не оказалась более длительной, чем оборот кредиторской задолженности. В базе данных «1С: Бухгалтерия» накапливается вся необходимая информация, но требуется настроить в системе получение отчетов в соответствии с предложенными формами. Также необходимо дополнить структуру справочника «Контрагенты» полями о кредитном рейтинге клиента и условиях коммерческого кредитования. Эта информация должна впоследствии использоваться при заключении новых договоров с каждым покупателем.
При формировании условий коммерческого кредитования стоит понимать, что даже в условиях финансового кризиса предприятие не должно полностью отказываться от реализации продукции в рассрочку, так как это, скорее всего, вызовет резкое сокращение объемов продаж.
Анализ дебиторской задолжности будет лучше и организованней если на предприятии будет четкое распределение обязанностей.
Распределить обязанности в ЗАО «Агрофирма Оптина» предлагаем следующим образом:
1. Бухгалтер по учету дебиторов и кредиторов ежедневно регистрирует поступающие платежи, сверяется с базой данных на предмет просрочки платежа, начисления штрафов и пеней и формирует «Отчет о списании дебиторской задолженности» и «Реестр старения дебиторской задолженности» и направляет их вместе с «Уведомлением о нарушении срока оплаты и сумме начисляемых пеней» менеджеру по продажам, финансовому менеджеру и главному бухгалтеру по электронной почте.