Oikeaoppinen menetelmä budjettien laadintaanhan on aina alhaalta ylös. Eli laaditaan budjetit alimmalla mahdollisella tasolla, ja summataan sieltä ylöspäin yhteen. Näin yleensä saadaan aikaiseksi luotettavammat budjetit.
No, joskus voi tietysti miettiä, onko sinne alimmalle tasolle aina mielekästä tai edes mahdollistakaan pähkäillä oikeita lukuja? Joskus se vaan on mahdotonta. Ja olisi ehkä kuitenkin hyödyllistä nähdä ne budjettiluvut siellä atomitasolla. Esimerkiksi, jos tuote jakautuu satoihin eri variaatioihin. Askartelepa siitä sitten budjetti kaikille myyntialueille. Tai jos tarkin myyntialue on kuntataso? Budjetoinnin rivimäärä räjähtää käsiin. Perinteisesti tässä on käytetty staattisia kertoimia, tai viime vuoden myyntejä. Voisikohan tämän tehdä jotenkin tarkemmin ja automaattisemmin?
Eräällä asiakkaalla haasteena oli että budjetit luodaan tuotteittain ja kuukausittain. Nämä pitäisi sitten jakaa myyntialueille – eli esim. 10 tuotetta * 12 kk * 30 aluetta = 3600 riviä. Käsipelillä tekemätön paikka jo muutamallekin tuotteelle.
Esimerkki: kenkätehtaan budjetointihaasteet.
Kenkätehtaalla on laaja skaala kenkiä, joita myydään maantieteellisesti eri alueille. Kuukausimyyntien jakaumat poikkeavat toisistaan. Saappaita myydään pohjoisessa eri tahtiin kuin etelässä. Tarve on räjäyttää budjetoitu myynti alueille, joita Suomessa on kymmeniä. Lisäksi on erityyppisiä kauppoja; kenkäkauppoja, tavarataloja, nettimyyntiä jne.
Lisäksi eri tuotteet ovat eri vaiheissa elinkaartaan. Siksi mitään perinteisiä kertoimia budjetin jakamiseksi ei pystytä asettamaan. Täytyy keksiä jotain viisaampaa.
Budjetithan voisi ylätasolla syöttää vaikka SharePoint-listalle, josta ne luetaan jatkojalostusta varten eteenpäin. Eli syötetään budjetit tuotetasolle, myyntikanavittain. Lisäksi uusille tuotteille annetaan oma laskentamallinsa, jos historiamyynti puuttuu.
Data kirjoitetaan ja luetaan SSIS:n SharePoint-komponenteilla SQL Server-tietovarastoon.
Seuraavaksi valjastetaan maailmalla hypetetty R budjetointiprosessin tajunnanräjäyttäjäksi.
- Tietovarastosta luetaan R:lle annettujen parametrien perusteella myyntihistoria alueittain taaksepäin useamman vuoden ajalta. Eli per yksi budjettirivi, meillä on käsissä useamman vuoden myyntihistoria kaikilla maantieteellisillä alueilla. Myyntihistorian muodostuksessa huomioidaan myös annetut parametrit: ‘Uusi kärkituote’-myyntihistoria muodostetaan uusien kärkituotteiden tuoteryhmästä. Kävelykengät-historia kaikista kävelykengistä alueittain.
- Integroidaan ennustavan analytiikan R osaksi ETL-prosessia. Hyödynnetään sinne itse rakennettuja älykkäitä aikasarjaennustemalleja. R-koodi valitsee parhaan algoritmin automaattisesti kullekin tuotteelle, sekä generoi myyntiennusteen hamaan tulevaisuuteen.
Eli: syöttämällä 1 budjettirivi per tuote, ennustemoottori jyvittää yhden budjettirivin 30:lle myyntialueelle automaattisesti. Näin saadusta myyntiennusteesta lasketaan vielä ennustettu suhteellinen myynnin jakauma. Jakaumalla kerrotaan käyttäjän antama budjetti.
Lopputuloksena on aluekohtainen raportti, jossa samalla saadaan näkyviin sekä toteutunut myynti, että myyntibudjetti. Budjetti jatkuu toteutuneen myynnin jatkeena hämmästyttävällä tarkkuudella.
Saapas lyhyt on uusi tuote, jolla ei ole aikaisempaa myyntiä. Lenkkarilla sen sijaan on. Olisi voinut tehdä hieman monimutkaisemmat graafit tähän. Junamatka loppui kerrankin kesken.
Lopputuloksena saatiin generoitua automaattisesti hirmuinen nivaska budjettirivejä. Ja voidaan mainostaa turuilla ja toreilla nykyiseen liioittelevaan tyyliin, että käytettiin budjetoinnissa AI:tä, koneoppimista, machine learningia, ennustavaa analytiikkaa ja R:ää. Big Dataa ei nyt sentään. Mutta hetkonen… tähänhän olisi voinut lyödä sekaan vaikka pitkän aikavälin luotettavat sääennusteet. Tiedettäisiin etukäteen, kuinka moneen kumisaappaaseen täytyy tilata raaka-aineita. Ja somedatasta saataisiin selvitettyä onko kumisaappaista tulossa uusi muoti-ilmiö..
