Inglise keeles on selline hea definitsioon ärianalüüsi kohta:
Business intelligence is the conversion of data into information and then into intelligence.

Eesti keeles võiks öelda lihtsalt, et ärianalüüs loob andmetest kasutuskõlblikku infot.

Ärianalüüsist on palju tähtsat ja keerulist juttu räägitud, pakse tarku raamatuid kirjutatud ning analüüsisüsteemide arendamise eest on ülisuuri summasid makstud.

Seetõttu ei julge väiksemad ettevõtted tihti ärianalüüsile mõeldagi arvates, et see on niivõrd kallis ja keeruline teema ja loodavad endiselt vaid oma kõhutundele ja talupojamõistusele.

Tegelikult pole ärianalüüs üldse nii hirmus ja raske, kui pealtnäha paistab. Päris kasulik asi, mida võiks märksa rohkem kasutada.

Ettevõtja peab pidevalt oma töös tegema valikuid ja otsuseid – mida toota/milliseid teenuseid osutada, millise hinnaga, kellele müüa, teha ise või osta sisse, jne. Valikud ja otsused on õigemad, kui nende tegemisel saab toetuda reaalsetele andmetele, mitte ainult oma kõhutundele.

Kõhutunde järgi ei ole alati lihtne aru saada, kui kasumlik või kahjumlik mõni toode või klient või töötaja on. Päris algul, kui tooteid on kaks ja kliente kolm, siis muidugi olulist vahet pole J Aga kui selle perioodi edukalt üle elad, siis tuleks hakata hoolikamalt mõtlema ja planeerima, kuhu oleks mõistlik oma aeg ja raha suunata. Aeg ja raha on alati piiratud ressursid, eriti väikeettevõtjal, seega tuleks nendega ratsionaalselt ümber käia.

Vahel juhtub küll ka nii, et tehakse suured investeeringud ja ostetakse kallid programmid ning tulemuseks on kenasti kujundatud aruanded ja graafikud, aga andmetega midagi asjalikku peale hakata ei osata. Paistab väga vinge, kui saad tabelist näha, mitu punast seelikut sul praegusel momendil igas poes ja laos on, aga kui ettevõtte sellest teadmisest hoolimata jätkuvas kahjumis on … siis oleks selle rahaga ehk midagi mõistlikumat võinud teha.

Ärianalüüsi käigus töödeldakse ja analüüsitakse andmeid, tulemuseks saadakse juhtimisotsuseid toetav info. Andmed omaette ei oma mingit väärtust, väärtus tekib alles analüüsi käigus.

Kuna otsused on enamjaolt seotud just müügiprotsessiga, siis analüüsitaksegi tihti just müügiandmeid – toodete, töötajate, klientide lõikes ja toodetega seonduvaid tulusid ja kulusid.

Kasutatakse ka erinevaid mõõdikuid, neist kirjutasin pikemalt ühes varasemas artiklis.

Üks lihtne näide ärianalüüsist.

1) Andmed

Müügimees Andres koostas oktoobris 30 pakkumist, kohtus 20 kliendiga ja müüs lõpuks 10 kliendile kokku 16 toodet. Pooled tooted hinnaga 1000 eurot ja pooled 900 eurot, sõltuvalt klientide kauplemisoskusest ja muudest tingimustest. Toote ostuhind oli 400 eurot.

Andrese töötasu on 1000 eurot kuus + 5% müügitulust.

Kui raamatupidajaga midagi täpsemat kokku lepitud ei ole, siis näeb kasumiaruanne välja järgmine:

Müügitulu 8×1000+8×900=15 200
Kaubakulu 16×400=6 400
Andrese tööjõukulu (1000+15 200×5%)*1,344=2 365
Kasum enne üldkulusid 6 435

Samas, kui vastavalt kokku leppida, saab raamatupidaja lisada kannetele täiendava info ja siis saaks vaadata näiteks toodete kasumlikkust, klientide kasumlikkust, antud allahindlusi (ja vajadusel uurida nende põhjendatust) jne.

Andres võib kokkuleppel pidada oma aja kasutamise üle arvestust, mis võimaldab hinnata tema töö efektiivsust. Mitme müügimehe korral saab nende efektiivsust omakorda võrrelda.

2) Analüüs

Võib võrrelda müügiandmeid eelmiste kuude andmetega ning eelnevalt koostatud eelarvega, klientide lõikes, toodete lõikes, müügimeeste lõikes … vastavalt sellele, mida parasjagu vaja on.

Suurtes firmades on sellise analüüsi tarbeks olemas spetsiaalsed kallid analüüsiprogrammid. Samas lubavad enamus raamatupidamisprogramme kuludele ja tuludele objekte lisada ja soovitud aruandeid defineerida. Graafikat toetavad vähesed programmid, kuid andmed saab alati Excelisse sikutada ja seal soovitud aegridu koostada ja graafikuid joonistada.

Kui meie näite tagasi juurde tulla, siis oletame, et üldkulud on 10 000 eurot kuus, seega hetkel on üldkulude katmisest puudu veel 10 000-6 435=3 565 eurot ja see raha tuleb omanikul mujalt leida. Siit saab juba välja arvestada, kui palju on vaja täiendavalt müüa – ja vastavalt teha pakkumisi ja kliendikülastusi, et saavutada üldkulude katmiseks vajalik müügitulu.

3) Juhtimisotsused

Seejärel saab otsustada, kuidas seda müügitulu saavutada.

Variantideks võivad olla näiteks:

  • Kui ajaarvestusest paistab, et Andres suudaks rohkem töötada, võib proovida suurendada astmeliselt Andrese tulemustasu, näiteks 15 000 euro müügi pealt 5% nagu siiani, edasi 10%;
  • Andrest on võimalik koolitada, mille tulemusena oleks tema töö efektiivsem, ühe müügitehingu kohta oleks vaja vähem pakkumisi ja kliendikülastusi;
  • Kui on selge, et Andrese ajast enam ei jagu, siis tuleks palgata juurde uus müügiesindaja või tuleks omanikul endal rohkem tööd teha;
  • Võib kaaluda võimalust testida müügihinna mõju, teinekord võib olla kasulikum rohkem ja odavamalt müüa, optimaalse hinna saab testimisinfo alusel välja arvestada;
  • Võib proovida kaubelda toote ostuhinda madalamaks, näiteks mahu pealt või otsida odavam tarnija jne.

Loe ka pikemat artiklit finantsjuhtimise vajalikkusest.