Hutang ramalan adalah penting dalam menguruskan perniagaan. Mana-mana perniagaan yang mengendalikan akaun belum terima mengendalikan kerugian. Unjuran mudah dapat menyediakan anda dengan lebih baik dengan menghitung hutang yang mungkin tidak akan diterima.
Dapatkan skor kredit atau risiko semua akaun pengguna yang penting. Perniagaan yang disahkan akan mempunyai akses kepada biro kredit, dengan itu membenarkan penggunaan skor FICO. Skor kredit boleh didapati melalui agensi kredit utama, seperti TransUnion, Experian dan Equifax tertakluk kepada kelulusan keahlian - yang boleh diakses melalui laman web mereka.
Berikan markah risiko kepada setiap pelanggan dalam pangkalan data atau spreadsheet. Isih senarai dari skor tinggi ke rendah.
Bahagikan senarai itu kepada empat kategori. Untuk kuadran dengan skor paling buruk (paling rendah), tandakan kumpulan itu sebagai "risiko tinggi." Selepas itu, empat kumpulan harus dinamakan "risiko tinggi," "risiko tinggi sederhana," "rendah risiko sederhana" dan "risiko rendah" dengan pesanan terendah hingga markah tertinggi.
Bahagikan peratusan hutang lapuk oleh jumlah belum terima untuk data tahun sebelumnya jika tersedia melalui rekod syarikat sebelumnya. Jika anda tidak mempunyai data sebelumnya, hanya anggaran untuk setiap empat kategori. Lebih banyak data yang ada, semakin tinggi kemungkinan ketepatan dalam unjuran. Dengan mencari purata syarikat, anda boleh menyesuaikan peratusan hutang lapuk yang dijangka ke atas untuk kategori risiko tinggi dan ke bawah untuk risiko yang lebih rendah. Tahun pertama mungkin memerlukan perkiraan bola sepak, tetapi menyimpan data ini untuk mengumpul unjuran yang lebih tepat ke depan. Pada masa akan datang, anda akan mempunyai anggaran hutang buruk empirik untuk setiap kategori risiko.
Melipatgandakan peratusan hutang lapuk (atau sejarah) yang dijangkakan untuk setiap kategori dengan jumlah penghutang semasa untuk kategori tersebut. Jumlah bagi setiap kumpulan adalah jumlah hutang lapuk yang dijangka untuk akaun semasa.
Petua
-
Saiz sampel yang lebih besar dari data sebelumnya akan meningkatkan ramalan.
Amaran
Ramalan tidak selalu tepat. Gunakan anggaran agresif hutang buruk untuk menjadi konservatif.
